Sound files for acoustic analyses

Tuning fork

Piano

Előadás a Pro Scientia Aranyérmesek konferenciáján

 Október 14-én előadást tartottam a Szegedi Tudományegyetemen, ahol a Pro Scientia Aranyérmesek XVI. konferenciáját tartották.Az előadás a beszéd alapján a hallgatóban kialakuló sztereotípiákról szólt.

Előadás Gósy tanárnő születésnapi köszöntésén

70. születésnapja alkalmából tanítványai és munkatársai köszöntötték Gósy Mária professzorasszonyt az ELTE Bölcsészkarán. Az a megtiszteltetés ért, hogy az ünnepségen jómagam is tarthattam előadást, illetve a születésnapi ajándéknak készült meglepetés-könyvben publikálhattam a régi filmhíradók beszédtípusairól. 

A beszélő... és amit gondolunk róla

 A videós előadáshoz felhasznált szakirodalom az említések sorrendjében: 

Krauss, R. M., Freyberg, R., & Morsella, E. (2002). Inferring speakers’ physical attributes from their voices. Journal of Experimental Social Psychology, 38, 618–625.

Laver, J. (2003). Three semiotic layers of spoken communication. Journal of Phonetics, 31, 413–415.

Scherer, K. (1979). Personality markers in speech. In K. Scherer & H. Giles (Eds.), Social markers in speech (pp. 147–209). Cambridge: Cambridge University Press.

Hughes, S. M., & Miller, N. E. (2016). What sounds beautiful looks beautiful stereotype: The matching of attractiveness of voices and faces. Journal of Social and Personal Relationships, 33(7), 984–996.

Puts, D. A., Hodges, C. R., Cárdenas, R. A., & Gaulin, S. J. C. (2007). Men’s voices as dominance signals: Vocal fundamental and formant frequencies influence dominance attributions among men. Evolution and Human Behavior, 28, 340–344.

Liu, X., & Xu, Y. (2011). What makes a female voice attractive? In Proceedings of ICPhS XVII (pp. 1274–1277). Hong Kong.

Klofstad, C. A., Anderson, R. C., & Nowicki, S. (2015). Perceptions of competence, strength, and age influence voters to select leaders with lower-pitched voices. PLoS ONE, 10(8), e0133779. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133779

Banai, I. P., Banai, B., & Bovan, K. (2017). Vocal characteristics of presidential candidates can predict the  outcome of actual elections. Evolution & Human Behavior, 38(3), 309–314.

Amir, O., & Levine-Yundof, R. (2013). Listeners’ Attitude Toward People With Dysphonia. Journal of Voice, 27(4), 524.e1-524.e10.

Wiener, H. J. D., & Chartrand, T. L. (2014). The effect of voice quality on ad efficacy. Psychology & Marketing, 31(7), 509–517.

Martín-Santana, J., Muela-Molina, C., Reinares-Lara, E., & Rodriguez-Guerra, M. (2015). Effectiveness of radio spokesperson’s gender, vocal pitch and accent and the use of music in radio advertising. Business Research Quarterly, 18, 143–160.

Dorsey, M., & Guenther, K., R. (2000). Attitudes of professors and students toward college students who stutter. Journal of Fluency Disorders, 25, 77–83.

Magyar nyelvű szakirodalom a kriminalisztikai fonetikához / Literature on Forensic Phonetics in Hungarian

Kriminalisztikai fonetika általában / Forensic Phonetics in General

Tatár Zoltán (2011): Kriminalisztikai fonetika

Tatár Zoltán (2013): Beszélőprofil-alkotás lehetőségei a kriminalisztikai fonetikában

Hollien, Harry (2012): About forensic phonetics

Kriminalisztikai szövegnyelvészet / Text Linguistics in Forensic Phonetics

Szegedi Zoltán (2018): Kriminalisztikai szövegnyelvészet, doktori értekezés

Szegedi Zoltán (2013): A kriminalisztikai nyelvészet lehetőségei elektronikus zsarolólevelek esetében 139-145. oldal

Hugyecz Enikő Henriett (2011): Ki a szerző? – Avagy hogyan profiloznak a laikusok?

Ürmösné Simon Gabriella (2019): Miben segítik a nyelvi ujjnyomok a nyomozást?

Vincze Veronika és mtsai (2021): A gépi elemzők kriminalisztikai szempontú felhasználásának lehetőségei  275. oldal

Ariani et al. (2014): Forensic linguistics: A brief overview of the key elements  (fő fogalmak felsorolása, definíciókkal. ScienceDirect elérés szükséges lehet.)

Objektív összefüggések kutatása / Researching Objective Relationsips between Speaker Traits and Acoustic Parameters

Általános összefüggések, rendszer (17-48. oldal) Gocsál Ákos (2010): A beszédakusztikai paraméterek és a beszélő személyiségjegyei közötti összefüggések vizsgálata. 

Gocsál Ákos (2000): A beszéd időviszonyai különböző életkorú személyeknél

Gocsál Ákos (2001): Gyorsabban beszélnek-e a nők, mint a férfiak?

Gocsál Ákos - Huszár Ágnes (2006): A spontán beszéd és a hangos olvasás időszerkezetének összehasonlítása férfi és női beszélők esetén

Gráczi Tekla Etelka – Gósy Mária – Krepsz Valéria – Markó Alexandra –Huszár Anna – Damásdi Nóra – Gocsál Ákos (2020) : Az alapfrekvencia jellemzői az életkor és nem függvényében. In: Fóris, Ágota; Bölcskei, Andrea; Bóna, Judit; Gráczi, Tekla Etelka; Markó, Alexandra (szerk.) Nyelv, kultúra, identitás. Alkalmazott nyelvészeti kutatások a 21. századi információs térben : III. Fonetika Budapest, Magyarország : Akadémiai Kiadó. (MERSZ belépés szükséges) 

Gocsál Ákos (2019): A hangos olvasás időviszonyainak vizsgálata különböző életkorú férfi beszélőknél. 

Gósy, Mária and Gyarmathy, Dorottya (2013) A progresszív afázia akusztikai-fonetikai vonatkozásai (esettanulmány)

 Gósy Mária – Beke András – Gyarmathy Dorottya – Neuberger Tilda – Auszmann Anita (2016) Magánhangzók (a, e, u, i) mintázata elsődleges progresszív afáziában (esettanulmány)

Horváth Viktória (2016): A hallássérülés hatása a beszédre

Gyarmathy Dorottya (2009): Hogyan hat az alkohol a spontán beszédre? 

Udvarhelyi Beatrix (2010): Az alkohol beszédre gyakorolt hatásáról 

Tulajdonságok becslése / Estimation of speaker traits

Gocsál Ákos (1998): Életkorbecslés a beszélő hangja alapján

Gósy Mária (2001): A testalkat és az életkor becslése a beszéd alapján

Gocsál Ákos (2016): Szintetizált [ɔ], [ɛ] és [aː] hangok által keltett benyomások és életkorbecslések vizsgálata

Gocsál Ákos (2017): Az artikulációs tempó és az átlagos alaphang szerepe a beszélő életkorának megbecslésében.

Gocsál Ákos (2018): A beszélő személy testmagasságának szubjektív becslése hangja alapján. In: Dombi, Judit; Farkas, Judit; Gúti, Erika (szerk.) Aszimmetrikus kommunikáció - aszimmetrikus viszonyok. Bicske, Magyarország : SZAK Kiadó, (2018) 1136-1154.

Gocsál Ákos – Marusenko, Svetlana – Galambosné Tiszberger Mónika (2019): Listener differences in speaker age estimation.

A Fonetikai olvasókönyv több fejezete is (szerk. Bóna Judit, 2016)

Benyomások vizsgálata / Impressions

Gocsál Ákos- Huszár Ágnes (2003): Csábító hangok

Egyéni hangszínezet / Individual tone of voice

Gósy Mária (1999): Az egyéni hangszínezet és a beszélő felismerésének kísérleti-fonetikai megközelítése

Nikléczy Péter (2007): A beszélő személy azonosítása a beszéd fonetikai paraméterei alapján

Singh (2016): Profiling hoax callers

Egyéb cikkek / Other papers

Hunyadi László, Abari Kálmán, Tóth Enikő (2003): Nyelvészeti és számítástechnikai módszerek az igazságügyi nyelvészetben (esettanulmány esetlegesen manipulált felvételről)

Tolnainé Kabók Zsuzsanna (2015): Interdiszciplináris kapcsolatok a rendészettudományok és az alkalmazott nyelvészet között – különös tekintettel a törvényszéki nyelvészetre

"Igazságügyi nyelvészet és társterületei" szakmai nap programja 2019

Beszélő arcának megjelenítése (2019)

Általános fonetikai leírások / General description of acoustic structures

Vicsi Klára: A beszéd akusztikai fonetikai leírása

Kezelőfelület, hangrögzítés, mentés a Praatban

 

Első lépések a Praat programmal. Kezdőknek ajánlom!

A kérdő mondatok intonációs görbéi 1. "A" feladat

"A" feladat

Ebben a feladatban Ön kérdő mondatokat rögzít saját ejtésében, majd a Praat program segítségével egyszerű méréseket végez a kérdő mondatok dallamgörbéin, megkeresi a tanult dallamkontúrokat.

A feladat megoldásának lépései a következők:

1. Rögzítse a Praat programban az alábbi mondatokat!

• Hányszor telefonált Béla? 
• Miért nem szóltál előbb? 
• A házunk előtt milyen autó áll?
• A jövő héten mikor találkozunk? 

2. Jelenítse meg a hangfájlt a View & Edit paranccsal! 

3.Egyszerű méréssel állapítsa meg az alaphang értékét a hangsúlytalan mondatrészeken!

4. Mérje meg és jegyezze fel a dallamcsúcson és más fontos helyeken mért frekvenciaértékeket! A 3. pontban mért értékektől hány Hz az eltérés? 

5. A mért,számított értékeket és a hangfájlt készítse elő, hozza el a jelenléti vagy online (szinkron) órára!

 

A mérés módszerét az alábbi videón megtekintheti: 

Vissza az előző oldalra

A kérdő mondatok intonációs görbéi 1.

Előismeret

A lecke feldolgozásához szükségesek az alábbi előzetes ismeretek, készségek: zöngeképzés dallammenetek: eső, ereszkedő, emelkedő, szökő, lebegő a Praat program alapfunkciói: hang rögzítése, megjelenítése a View & Edit ablakban, alaphang mérése

Célok

A lecke végére a hallgató:  megismeri a kérdő mondatok típusait megismeri a kiegészítendő kérdések tipikus dallamkontúrjait

Tananyag

A magyar nyelvben kérdő mondatok számos típusát különböztetjük meg, amelyek szintaktikai sajátosságaik mellett jelentős különbségeket mutatnak dallamszerkezetükben is.  A kérdő mondatok az alábbiak szerint csoportosíthatók: kiegészítendő kérdések  választó kérdések  eldöntendő kérdések befejezetlen kérdések  Ebben a leckében a négy típus közül a kíegészítendő kérdések dallamgörbéit tekintjük át. Itt csak a prototípusokkal foglalkozunk, valós helyzetekben a beszélő érzelmi állapota, pragmatikai szándéka számtalan egyéb variánst is eredményez, amelyek jelentős része még a fonetika tudománya előtt is feltáratlan.

1) Kiegészítendő kérdések

    1. típus: Hova mentek ebéd után? 

    Az ilyen kérdések jellemzője az indító csúcs utáni dallamemelkedés, majd ereszkedés a mondat végén.

Az 1. ábrán a fenti példamondat dallamgörbéje látható férfi beszélő ejtésében. Az indító csúcs 200 Hz körüli alaphangon realizálódik, majd a hangsúlytalan mentek ebéd szavakon 95-110 Hz közötti alaphangértékeket látunk.  A dallamemelkedés eredményeként az után szón 124 Hz-es csúcsot, majd 87 Hz-es záró alaphangot állapítottunk meg pontosabb mérésekkel. Bár a mondatban nem szerepelnek szünetek, a dallamgörbe mégis megszakad több helyen. Ennek az az oka, hogy a [t] és [k] hangok zöngétlenek, így ezeken a hangokon nem mérhető alaphang. 

1. ábra. A Hova mentek ebéd után? mondat dallamgörbéje

    2. típus: Erről a témáról mikor írsz? 

    Ezekben a mondatokban bevezető részt találunk a kérdés előtt. A bevezető részben lassú emelkedés figyelhető meg, míg a dallamcsúcs a kérdőszón helyezkedik el. 

Ennek a mondattípusnak a dallamát a 2. ábra szemlélteti. A 100 Hz körüli alaphang lassan emelkedik,majd a kérdőszónál felszökik 200 Hz körüli értékre, majd jelentősen, 90-100 Hz közötti értékre esik vissza. 

2. ábra. Az Erről a témáról mikor írsz? mondat dallamgörbéja

Feladatok

Olvassa el a két feladat szövegét, majd a linkre kattintva válassza ki az egyiket. 

"A" feladat	"B" feladat
Ebben a feladatban Ön kérdő mondatokat rögzít saját ejtésében, majd a Praat program segítségével egyszerű méréseket végez a kérdő mondatok dallamgörbéin, megkeresi a tanult dallamkontúrokat.	Ebben a feladatban Ön kérdő mondatokat monoton ejtésben rögzít, majd a Praat program segítségével manipulálja a dallamukat, megkeresi a legtermészetesebb dallamot.
Link az "A"  feladathoz.	Link a "B" feladathoz.

Ellenőrző kérdések

1. Milyen típusú kérdő mondatokat ismer? 

2. Foglalja össze a kiegészítendő kérdések két fő típusának intonációs jellegzetességeit!

A kérdő mondatok intonációs görbéi 1. "B" feladat

"B" feladat

Ebben a feladatban Ön kérdő mondatokat monoton ejtésben rögzít, majd a Praat program segítségével manipulálja a dallamukat, megkeresi a legtermészetesebb dallamot.

A feladat megoldásának lépései a következők:

1. Rögzítse a Praat programban az alábbi mondatokat úgy, hogy lehetőleg monoton hanglejtéssel ejtse!

• Miért nem szóltál előbb? 
• A házunk előtt milyen autó áll?

2. A hangból a Manipulate menü To Manipulation parancsával készítsen Manipulation objektumot!

3. Jelenítse meg az így előállított Manipulation objektumot a View & Edit paranccsal! 

4. Jelölje ki a beszédminta egészét, és a Pitch menüpont Stylize pitch parancsát futtassa! Szükség esetén távolítsa el a téves dallampontokat vagy adjon hozzú újakat! (lásd a videóban)

5. A képernyőn megjelenő piros (a kijelölés megszüntetése után zöld) pontok a dallamgörbe pontjai. A pontok elhúzásával átállíthatók a pontok, így a dallamgörbe is módosítható. A kijelölt terület a TAB megnyomásával játszható le. Helyezze át tetszés szerint a pontokat, keresse meg a legtermészetesebben hangzó dallamot! 

6. Jegyezze fel, hogy az egyes szótagokra milyen hangmagasságot állított be? 

7. Generálja a manipulált hangot a File / Publish resynthesis paranccsal, majd mentse el!

8. A feljegyzett értékeket és a hangfájlt készítse elő, hozza el a jelenléti vagy online (szinkron) órára!

 

A dallammanipuláció módszerét az alábbi videón megtekintheti: 

Vissza az előző oldalra. 

Kempelen Farkas beszélőgépe / Kempelen's speaking machine

Kempelen Farkas, a XVIII. század polihisztor tudósa talán világ első sakkautomatájáról ismert leginkább.
The polyhistor engineer of the 18th century, Wolgang von Kempelen, is probably best known for his chess-playing machine. 

Kempelent azonban élénken foglalkoztatta az emberi beszéd mechanizmusa is. Tudománytörténeti jelentőségű az erről írt német nyelvű könyve, illetve a megfigyelései, kísérletei alapnán elkészített beszélőgépe.
He was, however, keenly interested in the mechanism of human speech too. His book on this topic, written in German, and his speaking machine are significant contributions in the history of sciences. 

       

Azt, hogy hogyan beszélt Kempelen beszélőgépe, itt meghallgathatjuk:
Here is a video demonstrating how Kempelen's machine produced speech: 

Az első rögzített hang 1860-ból

Széles körben ismeretes, hogy az első olyan készülék, amely hangot tudott rögzíteni és lejátszani, Edison fonográfja volt. Ám a fonográfot megelőzően már létezett olyan eszköz, amely a hanghullámokat grafikusan rögzíteni tudta. Ezt a készüléket fonautográfnak nevezték, feltalálója, a francia Édouard-Léon Scott de Martinville, 1857-ben szabadalmaztatta. 

A fület modellező készülékben a hangrezgéseket egy tollhegy kormozott papírra karcolta. Az így keletkezett fonautogramok voltak az első hang-regisztrátumok.

Ám sem Scott, sem más nem tudta az így rögzített hangokat visszajátszani -- egészen 2008-ig. Ekkor sikerült digitális technológia segítségével visszafejteni az ábrákból, hogy mi is hangozhatott el. Az alábbi, közel 8 perces videó vége felé, kb. 6:30-tól egészen jó minőségűek már a felvételek.

Szintetizált [ɔ], [ɛ] és [aː] hangok által keltett benyomások és életkorbecslések vizsgálata

Gocsál, Á. (2016): Szintetizált [ɔ], [ɛ] és [aː] hangok által keltett benyomások és életkorbecslések vizsgálata. Beszédkutatás 103-138.

 Azt kerestem, hogy ugyanazon magánhangzó-fonémák különböző formánsokkal előállított változatai eltérő kellemesség-benyomást váltanak-e ki a hallgatóban, illetve különböző életkorúnak gondolják-e az elképzelt beszélőt a hallgatók.
 

Pleasantness And Age Judgments Evoked By Synthesized Hungarian [ɔ], [ɛ] and [aː] Sounds from Akos Gocsal

Az artikulációs tempó és az átlagos alaphang szerepe a beszélő életkorának megbecslésében

Gocsál Ákos (2017): Az artikulációs tempó és az átlagos alaphang szerepe a beszélő életkorának megbecslésében. Beszédkutatás 25. 151-167.

Két kérdésre keresem a választ: egyrészt, Shipp és Hollien 1969-es kísérleti eredményei igazolhatók-e magyar beszélőkön és hallgatókon (azaz: az idősebb beszélőket fiatalabbnak, a fiatalabbakat viszont idősebbeknek vélték a hallgatók beszédük alapján), másrészt az artikulációs tempó és az alapang közül melyiket és milyen mértékben alkalmazza a hallgató az életkorbecslés során.

A becsült életkorok átlaga és a valós életkorok közötti korrelációra r = 0,808 adódott. A regressziós egyenes meredeksége 0,627, tengelymetszete 13,74, ami a fiatal beszélők életkorának felülbecslését, az idősebbek korának alulbecslését jelzi.

A vizsgált akusztikai paraméterek közül egyedül az artikulációs tempó szignifikáns magyarázóereje igazolódott. Az alaphang a kísérletben nem adott szignifikáns magyarázóerőt a becsült életkorokra.

 Előadás a Beszédkutatás 2016 konferencián, MTA Nyelvtudományi Intézet, Bp., 2016. október 17-18.

The role of articulation rate and mean f0 in speaker age estimation from Akos Gocsal

Fonetikai publikációim:

http://akoslap.pe.hu/fonetika/

Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben

(Articulation rate in old Hungarian feature films)

Nyelvészeti tanulmányokban gyakran olvashatjuk: az utóbbi évtizedekben felgyorsult a magyar köznyelvi beszéd tempója. Tetszetős megállapítás, de ha közelebbről utánanézünk, láthatjuk, hogy igazán részletesen csak kevesen kutatták, és a kutatási eredmények sem teljesen egyértelműek. Ebből a cikkből például kiderül, hogy a 30-as években készült magyar filmekben négy filmszínész beszédét vizsgálva olyan artikulációs tempókat találunk, amelyeket akár mai is mérhettünk volna.

It is often reported that Hungarian speakers' articulation has accelerated in the past decades. While this statement seems fairly acceptable, a thorough revision of literature demonstrates that there is only a very few in-depth research results and the results are not that unambiguous either. This paper shows that two actors and two actresses, who played in feature films in the 1930s, used artuculation rates that could be quite possible today as well. 



Hivatkozás a teljes cikkre / reference to the full article:

Gocsál Ákos: Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben. Beszédkutatás 2014, 144-154.

Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben. from Akos Gocsal

Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben

(Articulation rate in old Hungarian feature films)

Nyelvészeti tanulmányokban gyakran olvashatjuk: az utóbbi évtizedekben felgyorsult a magyar köznyelvi beszéd tempója. Tetszetős megállapítás, de ha közelebbről utánanézünk, láthatjuk, hogy igazán részletesen csak kevesen kutatták, és a kutatási eredmények sem teljesen egyértelműek. Ebből a cikkből például kiderül, hogy a 30-as években készült magyar filmekben négy filmszínész beszédét vizsgálva olyan artikulációs tempókat találunk, amelyeket akár mai is mérhettünk volna.

It is often reported that Hungarian speakers' articulation has accelerated in the past decades. While this statement seems fairly acceptable, a thorough revision of literature demonstrates that there is only a very few in-depth research results and the results are not that unambiguous either. This paper shows that two actors and two actresses, who played in feature films in the 1930s, used artuculation rates that could be quite possible today as well. 



Hivatkozás a teljes cikkre / reference to the full article:

Gocsál Ákos: Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben. Beszédkutatás 2014, 144-154.

Az artikulációs tempó vizsgálata régi magyar filmekben. from Akos Gocsal