Логистическое моделирование региональной вариативности русских гласных
Аннотация
Статья посвящена исследованию акустических и просодико-структурных особенностей русских гласных в южнорусском и московском фонетических вариантах. Цель исследования – выявить ключевые признаки, обеспечивающие различение южнорусского и московского фонетических вариантов с применением методов машинного обучения. Исследование, основанное на материале чтения нейтральных фраз носителями из Москвы, Московской области и юга России, включало комплексный анализ речевых данных: аннотирование, акустические измерения, построение модели логистической регрессии и оценку перестановочной важности признаков. Научная новизна заключается в количественной оценке вклада различных параметров речи – темпоральных, спектральных и структурных – в задачу бинарной классификации региональных вариантов произношения. В результате установлено, что основным дифференциальным признаком выступают темпоральные характеристики гласных: абсолютная длительность значимо связана с московским вариантом, тогда как относительная длительность гласного в структуре сегмента ассоциирована с южнорусским вариантом. Спектральные параметры продемонстрировали минимальный дифференцирующий потенциал.
Материалы исследования
- Boersma P., Weenink D. Praat: doing phonetics by computer (Version 6.1.03) (Computer software). 2025. http://www.praat.org/
Источники
- Бондарко Л. В. Фонетика современного русского языка: учеб. пособие для студентов вузов. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета, 1998.
- Златоустова Л. В. Фонетическая структура слова в потоке речи. Казань: Изд-во Казанского университета, 1962.
- Норма произношения в узусе и кодификации: коллективная монография / отв. ред. М. Л. Каленчук, Д. М. Савинов. М., 2021.
- Трубецкой Н. С. Основы фонологии. М.: Аспент пресс, 2000.
- Фант Г. Акустическая теория речеобразования / пер. с англ. Л. А. Варшавского и В. И. Медведева; под ред. В. С. Григорьева. М.: Наука, 1964.
- Arkin G., Abdukelim T., Yilahun H., Hamdulla A. Machine learning-driven acoustic feature classification and pronunciation assessment for Mandarin learners // Applied Sciences. 2025. Vol. 15 (11). https://doi.org/10.3390/app15116335
- Peterson G. H., Barney H. L. Control methods used in a study of the vowels // Journal of the Acoustical Society of America. 1952. Vol. 24 (2). https://doi.org/10.1121/1.1906875
- Tanner J., Sonderegger M., Stuart-Smith J. Multidimensional acoustic variation in vowels across English dialects // Proceedings of the 19th SIGMORPHON Workshop. 2022. https://doi.org/10.18653/v1/2022.sigmorphon-1.8
- Themistocleous C., Protopsaltis P. Dialect classification from a single sonorant sound using deep neural networks // Frontiers in Communication. 2019. Vol. 4. https://doi.org/10.3389/fcomm.2019.00064
Информация об авторах
Информация о статье
История публикации
- Поступила в редакцию: 9 ноября 2025.
- Опубликована: 28 ноября 2025.
Ключевые слова
- региональная вариативность
- русские гласные
- акустическая фонетика
- логистическая регрессия
- темпоральные характеристики гласных
- regional variability
- Russian vowels
- acoustic phonetics
- logistic regression
- temporal characteristics of vowels
Copyright
© 2025 Автор(ы)
© 2025 ООО Издательство «Грамота»