Gibt es schwierige Silbentypen?

Silben Workshop Münster, 2011 

Gibt es schwierige Silbentypen? 

Christine Mooshammer, Haskins Labs, New Haven, CT 

in Kooperation mit 

Louis Goldstein (Haskins & USC, Los Angeles, CA) 

Aude Noiray (Haskins) 

Mark Tiede (Haskins & MIT, Boston, MA) 

Elliot Saltzman (Haskins & BU, Boston, MA) 

Hosung Nam (Haskins) 

Argyo Katsika (Haskins & Yale, CT) 

Raj Dhillon (Haskins & Yale, CT) 

Scott McClure (Nuance, MA) 

1 

1

Übersicht 


1.Gibt es Silbentypen, die schwieriger sind als 

andere? 

1.1.Hintergrund 

1.2.Evidenz aus eigenen Arbeiten: 

1.2.1. Reaktionszeitmessungen bei Erwachsenen 

1.2.2. Reaktionszeitmessungen bei Kindern 

(Pilot) 

2 

2


Übersicht (Teil II) 

1. Gibt es Silbentypen, die schwieriger sind als andere? 

2. In welcher Silbenposition treten die meisten Schwierigkeiten auf (CVC)? 

2.1.Hintergrund 

2.2.Evidenz aus eigenen Arbeiten 

2.2.1.Artikulatorische Daten von Versprechern 

2.2.2.Reaktionszeitmessungen bei Erwachsenen 

2.2.3. Prosodische Effekte auf Versprecher 

2.2.4. Kopfbewegungen 

3. Abschlussdiskussion: Modellierung innerhalb der Artikulatorischen 

Phonologie 

3 

3

1. Gibt es Silbentypen, 

Silben 

die 

Workshop Münster, 2011 

schwieriger sind als andere? 

1.1 Hintergrund: CV einfacher als andere Silbentypen 

Typologie: 

CV Silben universell präferiert (Clements & Keyser 1983) 

Ausnahme Arrente 

viele Sprachen erlauben keine VC Silben und/oder keine Coda 

Sprachwandelprozesse: 

verlaufen öfter in Richtung CV Silben als in Richtung VC Silben (Vennemann 1988) 

Ausnahme: Bininj Gun-Wok 

Spracherwerb 

aus Levelt, Schiller, Levelt 1999 

4 

4


Silben 

die 



1.1 Hintergrund 

Versprecherforschung: 

wenig Daten, da Kontext ausschlaggebend für 

Versprecher 

Stemberger (1983): Versprecher in Konsonantenclustern 

führen oft zur Vereinfachung der Silbenstruktur, aber 

auch oft nicht (Cluster → Singleton, Singleton → Cluster) 

Pouplier (2007): Wesentlich mehr graduelle Intrusionen in 

CVC CVC Sequenzen als in CV CV Sequenzen 

5 

5

1. Gibt es Silbentypen, die 



1.1 Hintergrund: 

Reaktionszeitmessungen 

Ausgangspunkt: schwierigere 

Silbentypen brauchen länger in der 

Planung 

kaum systematische Studien zu 

Silbentypen, aber zu 

1. Einfluß initaler Segmente 

Vokale > Plosive > Frikative/ 

Sonoranten (Kessler, Treiman, Mullennix 2002, Rastle 

& Davis 2002, Kawamoto et al. 2008) 

problematisch für Standardtheorie 

2. Silbenfrequenz: mental syllabary 

Levelt & Wheeldon (1994): häufige 

Silben sind als abstrakte motorische 

Pläne gespeichert und können 

deshalb schneller abgerufen und 

produziert werden 

Cholin, Levelt, Schiller (2006): Effekt 

ist unabhängig vom lexikalischen 

Zugriff 

3. Cluster vs. Singletons 

Kürzere Latenzen für Cluster (Kawamoto 

& Kello 1999, Kessler, Treiman & Mullinex 2002, Rastle 2005) 

Frequenz und Neighborhood 

Density Effekte 

6 

6

1. Gibt es Silbentypen, die 



Silbentypen CV - VC: Nam (2007) 

Ergebnis 

Experiment: 

Kombinationen von 

Großbuchstaben (P, T, K mit I, A) 

senkrecht auf dem Bildschirm 

(Vermeidung von 

Frequenzeffekten) 

Ein- und Zweisilbler 

simple naming 

2 koreanisch und 2 englisch 

sprechende Versuchspersonen 

signifikant längere 

Reaktionszeiten für VC als für CV 

Wörter 

7 

7


Silben 

die 



Modellierung: gekoppelte Oszillatorenmodell der Silbe 

(Hosung Nam, Louis Goldstein und Elliot Saltzman) 

Grundlegende Einheit in der gesprochenen Sprache sind 

die Gesten 

Gesten werden kombiniert zu Wörtern 

mad 

Gesten werden miteinander zeitlich in Beziehung gesetzt: 

Phase (‘glue’) 

innerhalb eines Segments: 

Velumsöffnung mit oralem Verschluss für Nasale 

innerhalb einer Silbe: CV, VC, CC etc. 

zwei bevorzugte Modi für die Koordination zweier 

Gliedmaßen (Haken, Kelso, Bunz 1985) 

in-phase (0°) und anti-phase (180°) 

in-phase stabiler und weniger variabel als anti-phase 

180 ˚ 0 ˚ 

andere Modi können gelernt werden, sind aber instabil 

8 

8


Silben 

die 



Spezifikationen innerhalb 

der Silbe 

in-phase für C-V, d.h. 

Konsonant und 

Vokalartikulatoren 

werden gleichzeitig 

inititiert 

0° 

C 1 ! 

C 2 ! 

180° 

V ! 

C-center 

C 1 ! 

C 2 ! 

V ! 

anti-phase für V-C und 

C-C, d.h. Artikulatoren 

werden nacheinander 

initiiert 

komplizierterer Modus 

für Konsonantenverbindungen 

im Anlaut, 

da ein Widerspruch 

zwischen den beiden 

Spezifikationen besteht 

9 

9


Silben 

die 



Input für Planung: 

Gesten assoziert mit Planungsoszillator 

(´clock´, triggert die Geste) 

Kopplungsphase (Zielphase) 

Phase zwischen den Planungsoszillatoren: 

zu Beginn zufälliger Wert, dann 

Einpendeln 

Synchronisation 

Einpendelzeit hängt ab von 

1. Modus: 0° schneller als 180°, da 0° ein 

stärkerer Attraktor ist 

2. Anzahl der Verbindungen: 

CCV (3) 

CV (2) schneller 

VC (1) 

10 

10


1. Ziele der eigenen 

Reaktionszeituntersuchungen: 

Wiederholung von Hosung Nams Untersuchung mit weiteren Sprechern 

und Konsonanten 

CV < VC 

Erweiterung auf weitere Silbentypen: 

CCV

Experiment 

1. Audio 

2. Artikulatorische 

Daten 

3. Audio: Kinder 

Teilnehmer 

20 Erwachsene 

12 w., 8 m. 

AmEngl. 

4 erwachsene Sprecher 

3 w., 1 m. 

AmEngl. 

5 Kinder: 8-9 J. 

4 w., 1 m. 

AmEngl. (2 bilingual) 

Aufgabe 

verzögerte 

Benennungsaufgabe: 

orthographisch 

verzögerte 


orthographisch 

verzögerte 


Bilder 

Silbenstrukturen 

CV, CVC 

V, VC 

CCV, CCVC 

CV, CVC 

VC 

CV 

VC 

Segmente 

V: /ei, i/ 

C: /p, t, k, s, l/ 

CC: /sl, st, sp, sk/ 

V: /ei, i/ 

C: /p, t, k, s, l/ 

V: /ei, i, u, ʌ/ 

C: /p, t, k, s, z, l/ 

Wiederholungen 

5 8 5-8 

12 

12


1. ExperimentE: Aufgabe 

Verzögerte Benennung: 

Ausschliessen von 

lexikalischen Effekten 

Verzögerung: 

zw. 1 - 2 s. 

Prästimulus Schwa: 

Vermeidung von 

motorischer 

Vorbereitung 

Get ready, say ‘uh’ 

plate 

plate 

13 

13


1. EMMA 

Artikulatorische Aufnahmen: 

EMMA: ElectroMagnetic Midsagittal 

Articulograph 

2D Perkell System mit Helm 

Sensorplazierung: 

3 Zungenspulen 

Kiefer, Unter- und Oberlippe 

Referenzspulen: obere 

Schneidezähne (UI), Nase 

14 

14

Etikettierung und Messungen 

• Intervall vom Gipfel des 

Signals bis zum Beginn des 

Wortes: RTac 

• burst für Plosive 

• hochfrequentes Geräusch für Frikative 

• Stimmtoneinsatz/Glottalisierung für Vokale und 

Lateral 

• Intervall vom Gipfel des 

Signals bis zum 

Geschwindigkeitsgipfel der 

ersten Geste: RTart 

RTart 

RTac 

• LipAperture für Bilabiale 

• TT für /t, s, l / 

• TD für Vokale und /k / 

15 

15

1. Ergebnisse aus dem 

AkustikExperiment 


V/VC: 

• längste RT 

• kein systematischer 

Unterschied 

zw. V und 

VC 

• kein Unterschied 

für verschiedene 

Konsonanten 

Acoustic RT [ms] 

150 200 250 300 

stops /l/ /s/ 

V 

VC 

CV 

CVC 

CCV 

CCVC 

CCV/CCVC: 

• kürzeste RT 

• Cluster 5ms 

kürzer als CV(C), 

signifikant 

CV/CVC: 

• RT: Plosive > /l/ > /s/ 

• CV(C) < V(C) 

• n.sig. für Plosive 

• kein systematischer Unterschied zw. CV und CVC 

16 

16

Acoustic RT [ms] 

150 200 250 300 

Erwachsene 

stops /l/ /s/ 

V 

VC 

CV 

CVC 

CCV 

CCVC 

RT [ms] 

260 280 300 320 340 360 

Kinder 

VC 

CV 

stops lateral frics 

Kinder 

ähnliches Muster wie Erwachsene: 

kein Unterschied bei Plosiven, aber bei Lateral und bei Frikativ: CV < VC 

CV: Frikative < Laterale < Plosive 

Langsamere Reaktionen 

mehr Variabilität ➔ weniger Kinder (5) als Erwachsene (20) 

17 

17


1. Diskussion: Akustikexperiment 

Schwierigere Silbentypen 

Sprachtypologie und Spracherwerb: 

ABER 

RT Daten bestätigen, dass VC länger in der Planung 

brauchen als CV 

komplexe Onsets: kürzer als alle anderen Silbentypen 

kein Kodaeffekt 

signifikanter Einfluss des initialen Segments 

18 

18


1. Diskussion: Messmethode 

Effekt des initialen Segments 

Plosive, Vokale > Laterale > Frikative 

Warum? 

1. Unterschiedliche Planungsdauer für verschiedene initiale Segmente 

2. Akustische Signatur verschieden für verschiedene Segmente 

Vokale, Laterale: 

CNST 

RT hängt von Stimmtoneinsatz ab 

Plosive: 

CNST 

3. Vokalgesten sind langsamer 

RT beinhaltet Verschließgeste + Verschluss 

➡ Messung am artikulatorischen Signal: unterscheidet sich der 

Gestenonset? 

19 

19

Artikulatorisch gemessene RT 

VC: 

• längste RT 

• n. sig. für /s/ 

• am längsten für 

finales/l/ 

➡ Wortwahl ale? 

Art. RT [ms] 

300 

280 

260 

240 

220 

200 

180 

160 

VC 

CV 

CVC 

stops /l/ /s/ 

CV/CVC: 

• kein Unterschied 

zwischen Plosiven, 

Lateral und /s/ 

• kein systematischer 

Unterschied zw. CV 

und CVC 

Artikulatoren werden später initiiert für VC Silben 

als für CV(C) Silben 

kein Artefakt der Messmethode 

unabhängig von initialem Segment 

(zumindest für die Konsonanten) 

20 

20


1. Diskussion: Frequenz 

Frequenzcharakteristika 

• konnten nicht kontrolliert werden, aber als 

Kovariate verwendet werden 

• Regressionsanalyse: 

• Sig. Slope mit Phone Probability (nur schwach 

mit Biphone Prob., nicht Silbenfrequenz) 

➡ Maß für Geübtheit 

• gerechnet unabhängig von der Silbenstruktur 

➡ wie sieht es innerhalb der Silbentypen aus? 

• CV(C) wie erwartet: je höher die Phone 

Probability umso kürzer die RT 

• VC: entgegen den Erwartungen!!!??? 

• Psycholinguistische Experimente untersuchen fast 

immer nur CVC oder CV(C)CV(C) Wörter 

RT(art) [ms] 

260 

240 

220 

200 

180 

160 

140 

120 

VC 

VC 

VC 

VC 

VC 

VC 

All 

VC 

CV(C) 

VC 

EMMA data 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 

Phonotactic Probability 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

CV(C) 

21 

21


1. Diskussion: P-center 

• Versuchspersonen tippen mit ihrem Finger nicht zum Silbenbeginn, sondern zum Vokalbeginn 

(Marcus 1981, Fowler 1979, Pompino-Marschall 1989) ➔ perceptual center 

• Vokalbeginn ist umso später, je mehr Konsonanten vor dem Vokal sind 

➡ Annahme: unser Versuchspersonen fassen die Aufgabe rhythmisch auf, d.h. das GO Signal wird mit 

dem Vokalbeginn zeitlich in Bezug gesetzt 

• Dauer von GO Signal bis zum akustischen Vokalonset vs. RT zum akustischen Stimulusonset 

Lateral 

Frikativ 

Plosive 

22 

22


1. Diskussion: Silbenmodell 

Silbenmodell basierend auf gekoppelten Oszillatoren 

Einpendeldauer hängt ab von 

1. Modus: 0° schneller als 180°, da 0° ein stärkerer Attraktor ist 

2. Anzahl der Verbindungen: 

CCV (3) 

CV (2) 

VC (1) 

RT: C-V, C-center-V < V-C 

ABER: V=VC 

NICHT Einpendeldauer, da nur eine Geste 

Alternativerklärungen 

Geübtheit: häufiger verwendete Silbentypen werden schneller zusammengebaut 

Beschränktheit der Artikulatoren: 

in CV Silben sind die Freiheitsgrade der Artikulatoren stärker beschränkt, da mehrere 

Gesten gleichzeitig ausgeführt werden ➔ schnellere Planung 

in V(C) Silben: größere Auswahl an Möglichkeiten ➔ langsamere Planung 

23 

23


2. Einfluss der Silbenposition 

✦ 

Erster Teil: gibt es Silbentypen, die schwieriger sind? 

✦ 

quantifiziert als Planungszeit 

✦ 

Zweiter Teil: sind Positionen innerhalb der Silbe 

fehleranfälliger als andere? 

✦ 

✦ 

Onset vs. Coda in CVC Silben 

quantifiziert als 

✦ 

✦ 

Versprecherrate 

Planungs- und Ausführungszeit (falls noch Zeit 

ist) 

24 

24


2. Hintergrund: Versprecher 

Ziel: Mehr Fehler im Onset oder in der Coda? 

Butterworth & Whittacker (1980): 

✦ 

[Peggy] Babcock ➜ Bagcock, Bagpock or Bagpop 

Literatur: Evidenz für beides 

✦ 

Mehr Fehler im Onset: MacKay (1970); Fromkin (1971); Shattuck-Hufnagel (1987), Wilshire 

(1998) 

➜ ABER: perzeptueller Maskierungseffekt durch vorangehenden 

Vokal verfälscht Ergebnisse zugunsten von Onsetfehlern (Browman 1978) 

✦ Mehr Fehler in der Coda: Butterworth & Whittaker (1980), Sevald and Dell (1994) 

EMA Daten zur Vermeidung des perzeptuellen 

Maskierungseffektes und um auch graduelle und 

unvollständige Versprecher identifizieren zu können (Mowrey & 

MacKay 1990, Pouplier & Goldstein 2005, Pouplier 2008, McMillan & Corley 2010) 

25 

25


2. Hintergrund Versprecher 

Zwei Klassen von Theorien: 

I. Versprecher entstehen durch gleichzeitige Aktivierung von Segmenten 

auf der phonologischen Ebene (‘competition ‘) ➜ Misselektion 

a) ‘the winner takes it all’: kategoriale Fehler (e.g. Fromkin 1973, Dell 1986) 

b) Cascading activation: graduelle, nicht-kanonische Fehler (Goldrick & Blumstein 2006, 

McMillan & Corley 2010) 

✦ 

✦ 

Wiederholen von Wortteilen ➜ baseline Koaktivierung 

Erklärung des Coda Effekts: 

Sequential Cuing Model (Sevald & Dell 1994) 

Coda Mismatch: pin pick 

pin pick 

‣ pick reaktiviert das erste Wort pin da der initiale Konsonant als Zeiger auf den 

lexikalischen Eintrag fungiert 

‣ competition zwischen den aktiven Kodas/n/ and /k/ 

Onset Mismatch pin tin: 

‣ keine competition, da tin nicht pin reaktiviert 

26 

26


2. Frequenzblockierung 

II. competition durch ´frequency locking´ 

✦ Änderung von einem 1:2 Verhältnis zu dem einfacheren 1:1 

Verhältnis von alternierenden Gesten 

cop cop: 

✴ dorsale und labiale Gesten 

alternieren in einem 1:1 Verhältnis 

top cop: 

✴ dorsale and labiale Gesten 

alternieren in einem 1:2 Verhältnis 

✴ Fehler: Intrusion einer 

Zungenrückengeste 

✴ Transition zu einem 1:1 Verhältnis 

Silbenpositionseffekt wird später erklärt 

27 

27

2. Ziele 


Vergleich von Versprecherhäufigkeiten und räumlicher 

Variabilität für Mismatch im Onset (top cop) und in Coda (top 

tock) 

einige weitere interessante Bedingungen: 

✦ Mismatch in Onset UND Coda: pop tot (Ms. Babcock Fall) 

✴ 

laut SCM: ähnliches Ergebnis wie für Onset Mismatch 

✦ fehlender Onset oder Coda: top op, top ta 

✴ 

Ursache für Intrusionen: sich bewegende Artikulatoren oder eher 

das abstrakte Frequenzverhältnis 

✦ zweisilbige Wörter: picky ticky, picky pity 

✴ 

etwaige Effekte auf die Position in der Silbe oder im Wort 

zurückführbar? pick pit vs. picky pity 

✴ Anzahl der ähnlichen Segmente: pick pit (2) vs. picky pity (3) 

28 

28


2. Experiment 

3D EMA Aufnahme 

✦ 

✦ 

✦ 

✦ 

3 Sensoren auf der Zunge 

2 Sensoren auf dem Unterkiefer 

1 Sensor auf Ober- und Unterlippe 

4 Referenzsensoren 

9 Sprecher des AmEngl. 

Wortwiederholungsaufgabe zu einem 

beschleunigten Metronom 

✦ 

✦ 

Trial-dauer 20 sec. 

10 sec stabil, dann beschleunigt 

29 

29

2. Material 


mismatch 

missing 

position 

syllables 

example 

controls 

F23 

F24 

F29 

F33 

F34 

M25 

M28 

M32 

M35 

onset coda both initial medial onset coda 

1 1 1 2 2 1 1 

top cop top tock pop tot picky ticky picky pity top op top ta 

top top top top pop pop picky picky picky picky top top top top 

12 11 4 4 4 

10 11 4 4 4 

12 18 4 4 3 

12 17 4 4 4 

12 18 4 3 4 

7 10 3 2 4 

12 18 4 4 4 

12 18 4 4 4 

6 8 2 

30 

30


2. AnalysE: Fehlertypen 

cod cob 

tongue tip 

tongue 

dorsum 

up 

down 

up 

down 

lip aperture 

open 

closed 

closed lips open 

B LA errors >>! 

B! 

D TT errors >>! 

*! 

!! 

D! 

D LA errors >>! 


2. Analyse: Fehlertypen 

M28 cop op 

Prozedur für Silbenstrukturvariation (z.B. top op, cop Kaa) 

LipAperture TongueDorsum 

cop op 

1. vertikale Extrema der intendierten Konstriktionsgesten 

gelabelt (hier Tongue Dorsum für /k/in cop) 

2. vertikale Extrema des passiven Artikulators (hier 

kleinere Zungendorsum ‘huppel‘ während des fehlenden 

Onsets in op) 

3. Interquartilmittelwert zwischen der intendierten 

Position (z.B. TD während /k/) und der passiven 

Bewegung (e.g. TD during _) 

16 

14 

12 

10 

Definition of Error Types: 

Reduktion: kleinere Amplitude der intendierten Geste 

(komplett/partiell) 

8 

6 

4 

2 

0 

2 

Intended 

UnConstrained 

Intrusion: Amplituden des passiven Artikulators, die 

den split mean übersteigen 

komplette Intrusion: Amplituden, die in den 

Bereich der intendierten Geste fallen 

Substitution: komplette Intrusion des passiven 

Artikulators 

32 

32


2. AnalysE: DELtamaß 

20 

10 

0 

10 

20 

60 40 20 0 

20 

10 

0 

10 

ALTERNATING: F23 /p/ in "pod cod" 

CONTROL: F23 /p/ in "pod pod" 

20 

60 40 20 0 

Prozedur 

(adaptiert von McMillan & Corley 2010) 

1. Artikulatorpositionen während der intendierten 

Geste für alle Sensoren (hier TD, TB, TT, JAW, UL, 

LL für /p/in pod cod) 

2. Berechnung des Mittelwerts (+) für alle Sensoren 

3. Berechnung der Euklidischen Distanz zwischen 

mittleren Positionen und einzelnen 

Datenpunkten (6 Sensoren × 2 räumliche Dimensionen 

➔ 1 Distanz) 

➯ Maß für räumliche Variabilität innerhalb eines 

trials 

Vorhersage nach McMillan & Corley: Delta ist 

für alternierende Wortpaare größer als für die 

nicht-alternierende Kontrollbedingung 

33 

33


2. Ergebnisse: Onset vs. coda 

Error rate [%] 

20 

15 

10 

5 

0 

substitutions 

reductions 

intrusions 

0.1 0.4 

onset 

4.8 

Error types 

mismatch 

0.8 

5.9 

coda 

9.3 

Statistik: Linear mixed effects Modelle 

Fehler 

signifikant mehr Fehler für 

Mismatch in der Coda als für 

Mismatch im Onset für 

✦ 

✦ 

✦ 

Substitutionen 

Reduktionen 

Intrusionen 

mehr Reduktionen in der Coda: 

aufgrund der generellen Tendenz im 

AmEnglischen finale /t/ zu 

glottalisieren? 

✦ 

Ausschluss von /t/ Coda: 

5.9% ➙ 3.6 % 

34 

häufigster Fehlertyp: Intrusion (Pouplier 

2003, Goldstein, Pouplier et al. 2007) 

34


2. Ergebnisse: Onset vs. coda 

4 

3 

CNT 

ALT 

Spatial variability 

Räumliche Variabilität: Deltamaß 

signifikant mehr Variabilität für 

alternierende Wortsequenzen (z.B. top cop, 

top tock) als für nicht alternierende (z.B. top 

top, tock tock) (McMillan & Corley 2010) 

delta [mm] 

2 

kein Haupteffekt für Onset oder Coda 

Mismatch 

1 

0 

onset 

coda 

Signifikante Interaktion: größere 

Steigerung der Variabilität für Coda 

Mismatch 

mismatch 

Zusammenfassung für top cop vs. top tock 

Beide Maße, Fehlerrate + Delta, zeigen höhere Werte für Coda Mismatch 

✦ 

SCM (Sevald & Dell 1994) 

Wiederholen des gleichen Onsets löst competition in der Coda aus 

35 

35


2. ResultE: Doppelmismatch 

Fehlerrate 

Single mismatch 

Double mismatch 


20 

15 

10 

'top cop' 

'top tock' 

9.3 

substitutions 

reductions 

intrusions 

'pop tot' 

11 

20.4 

5 

4.8 

5.9 

4.7 

3.2 

0 

0.1 0.4 

0.8 

0.1 

1 

Onset Coda Onset Coda 

mismatch 

Kein Unterschied für die Fehlerraten im Onset 

große Steigerung von allen Fehlertypen in der Coda bei 

Doppelmismatch 

36 

36


2. ResultE: Doppelmismatch 

Einfacher Mismatch 

CNT=n-alternierende 

Kontrolle, e.g. cop cop 

ALT=alternierend, 

e.g. top cop, top tock 

Räumliche Variabilität: Delta 

delta [mm] 

4 

3 

2 

1 

0 

Single mismatch 

CNT 

ALT 

onset 

coda 

delta [mm] 

4 

3 

2 

1 

0 

Double mismatch 

CNT 

ALT 

onset 

coda 

Doppelter Mismatch 

CNT=n-alternierende 

Kontrolle, e.g.pop pop 

ALT=alternierend, 

e.g. pop tot, pop tot 

nicht-alternierende Kontrollbedingung zeigt kleinere Variabilität 

für Doppelmismatch als für Einzelmismatch 

✦ 

✦ 

cop cop: zwei alternierende Artikulatoren 

pop pop: ein sich bewegender Artikulator 

höhere Deltawerte für die Coda als für den Onset 

in der Codaposition größere Steigerung von Delta bei Doppelmismatch 

als bei Einzelmismatch37 

37


2. ResultE: Silbenstruktur 

Intrusionen 

✦ 

✦ 

Onset: geringfügig weniger Intrusionen für fehlende Onsets als 

für Onset mismatch 

Coda: Signifikant weniger Intrusionen für fehlende Codas als für 

Coda Mismatch 

Substitutionen 

✦ 


14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

substitutions 

reductions 

intrusions 

0.1 0.3 

5.3 

2.2 

top op 

0 


3.8 

Onset mismatch Onset missing Coda mismatch Coda missing 

vergleichsweise viele Substitutionen bei fehlendem Onset oder 

Coda, da Substitutionen hier gleichbedeutend mit kompletten 

Intrusionen sind 

0.9 

6 

9.9 

3.6 

top ta 

0.5 

4.2 

von 5 Sprechern 

38 

38


2. ResultE: Silbenstruktur 

5 

4 

CNT 

ALT 

Mismatch 

5 

4 

CNT 

ALT 

Missing 

delta [mm] 

3 

2 

delta [mm] 

3 

2 

1 

1 

0 

0 

onset 

coda 

onset 

coda 

Räumliche Variabilität 

✦ 

✦ 

✦ 

Daten gematcht für Sprecher und trials 

keine bzw. kaum Steigerung der Variabilität für 

alternierende Silbenstrukturen 

generell sind Codas variabler 

39 

39


2. ResultE: zweisilbige Wörter 

Daten von 3 Sprechern 

wortinitial vs. wortmedial 


14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

0.1 0.5 4.3 

1 


Onset Coda Initial Medial 

monosyllabic 

6.7 7.8 0 

substitutions 

reductions 

intrusions 

0.9 2.3 1.5 0.4 

3.5 

bisyllabic 

Fehler: 

✦ 

✦ 

weniger Intrusionsfehler bei 

Zweisilblern trotz höherem 

Zeitdruck 

geringfügig mehr Intrusionen 

medial als initial 

delta [mm] 

5 

4 

3 

2 

CNT 

ALT 

monosyllabic 

delta [mm] 

5 

4 

3 

2 

CNT 

ALT 

bisyllabic 

Delta: 

✦ 

keine Steigerung der Variabilität in 

alternierenden zweisilbigen 

Wortsequenzen 

1 

0 

Onset 

Coda 

1 

0 

Initial 

Medial 

✦ 

kein Unterschied zwischen 

Variabilität in initialer und 

medialer Position ➜ beides Onsets 

40 

40

2. Zusammenfassung 


Intrusionsrate: 

zweisilbig (“ticky picky”) Silbenstruktur (“top ta”) 

Onset mismatch (“top cop”) 

Coda mismatch (“top tock”) 

Doppelmismatch (“pop tot”) 

Steigerung der räumlichen Variabilität (von Wortwiederholungen zu alternierend): 

No 

zweisilbig (“ticky picky”) Silbenstruktur (“top ta”) 

Onset mismatch (“top cop”) 

Coda mismatch (“top tock”) 

Doppelmismatch (“pop tot”) 

mehr Intrusionen and Variabilität in der Coda als im Onset 

41 

41

2. Mehr Evidenz 


Weitere Belege für 

höhere Fehleranfälligkeit in der Coda 

(Sonderstellung von Doppelmismatch) 

1. Kopfbewegungen: Talk ISSP Montreal 2011 

2. Impressionistisch gelabelte Fehler mit prosodischer Variation: 

Talk ISSP Montreal 2011 

3. Reaktionszeitmessungen: Poster LabPhon Albuquerque 2010 

42 

42


2. Kopfbewegungen 

Entrainment anderer Extremitäten 

basierend auf Korpus von vorherigen 

Experiment 

anekdotisch: VPn beginnen nach 

Fehlern den Kopf (Fuss, Finger) 

rhythmisch mitzubewegen 

Head movement 

tracked using 

Upper Incisor 

(UI) sensor 

Nose 

UI 

TR TB TT Jaw 

UL 

LL 

Quantifizierung: 

Referenzsensor auf oberen 

Schneidezähnen 

400 

350 

300 

Metronome Click 

N 

N/2 

Zurückgelegter Weg zwischen 

aufeinanderfolgenden 

Periodenpaaren, gemittelt per 

Epoche 

43 

msecs 

250 

200 

150 

100 

50 

Initial (stable) 

Accelerating 1 

Accelerating 2 

0 

0 2 4 6 8 10 12 14 16 

secs 

43

Example 

M1 “cop top” 

Audio 

HEADx 

-150 

0 

+150 

msec 

Correlogram of TRy : HEADx 

44 

44

Results: head movement 

CONTEXT 

ERRORS 

z-scores 

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 

** 

* 

log(mm) 

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 

** 

SAME ONSET CODA BOTH 

45 

0 > >00 

45


2. prosodische Variation 

Ziel: Interaktion zwischen prosodischer Phrasierung und 

Versprechern 

6 Versuchspersonen, akustisch 

mit und ohne Metronom (MET vs. SPC) 

Stimuli 

Prosodische Variation 

46 

46


2. Prosodische Variation 

Ergebnisse 

1. Kaum Fehler für ´selfpaced´ 

2. Mehr Fehler für 

Doppelmismatch (pip kick)als 

für Einzelmismatch (top cop) 

3. Bei Doppelmismatch: mehr 

Fehler in der Coda als im Onset 

4. Triple Muster wesentlich 

schwieriger als Paare. 

47 

47


2. Reaktionsmessungen 

Ziel: Testen Sequential Cuing Modell von Sevald & Dell (1994) + 

wo findet die Längung statt? 

7 Versuchspersonen, EMA 

Aufgabe: verzögerte Benennung 

Stimuli 

Messungen: 

Reaktionszeit 

Ausführungszeit 

Gestendauern 

48 

48


2. Reaktionszeit 

Reaktionszeit: 

CVC: 

Wortwiederholungen werden schneller initiiert als 

ähnliche Wörter 

kein Unterschied zwischen Onset und Coda Mismatch 

CV: kein Unterschied 

Ausführungszeit: 

CVC: 

Wortwiederholungen werden schneller produziert als 

ähnliche Wörter 

Coda Mismatch: signifikant langsamer als Onset 

Mismatch 

CV: kein signifikanter Unterschied 

49 

49


2. Reaktionszeit 

less overlap [%] more overlap 

word 1 

1 

0 

−1 

−2 

−3 

Target Overlap 

0.33 −2.08 −1.44 

same onset diff coda diff 

word 2 

[ms] 

150 

140 

130 

120 

110 

100 

Rhyme Duration Word 2 

119 118 139 


O1 V1 C1 O2 V2 C2 

Coda 

mismatch 

Onset 

mismatch 

gleich 


CNST 

CNST 

CNST 

REL 

REL 

REL 

CNST 

CNST 

CNST 

REL 

REL 

REL 

CNST 

CNST 

CNST 

0 200 400 600 

Time course [ms] 

50 

50


Zusammenfassung und Diskussion 

Codaasymmetrie: 

❖ 

mehr Intrusionen, höhere Variabilität, stärker rekrutierte Kopfbewegungen und 

längere Ausführungszeit bei Mismatch in der Coda als bei Mismatch im Onset 

kann nicht durch Sequential Cuing Model (Sevald and Dell 1994) erklärt werden, da 

❖ 

❖ 

mehr Fehler in Doppelmismatchbedingung (pop tot Exp. Silbenwiederholungen 

zum Metronom) 

Längung auch im Onset des zweiten Wortes, allerdings verdeckt (RT Exp.) 

Frequency Locking: 

❖ 

Im ‘coupled oscillator model of syllable structure’ (Goldstein et al., 2006; Nam et al, 2009) 

❖ 

❖ 

❖ 

sind Onsets mit dem Vokal stärker gekoppelt als Codas 

Für den Codamismatchfall bewegt sich der Onsetartikulator mit einer höheren 

Frequenz und der Codaartikulator mit einer niedrigeren 

❖ 

aufgrund der stärkeren Kopplungskräfte übt die Onsetfrequenz eine größere 

Anziehung auf den niederfrequenten Artikulator der Coda 

da die Codakopplung schwächer ist, gibt sie der Zugkraft eher nach, was zu noch 

mehr Intrusionen führt 

pop tot??? 

51 

51

LipAperture TDorsum 


Zusammenfassung und Diskussion 

M28 pip kick 

up 

down 

open 

closed 

✦ 

✦ 

✦ 

✦ 

✦ 

✦ 

Verhältnis der Frequenzen ist nicht 1:2 sondern viel komplizierter 

Alternation zwischen kurzen and langen Intervallen für jeden Artikulator 

Phaseverschiebung zwischen den beiden Artikulatoren 

Zusammenbruch 

1:1 Verhältnis 

komplizierteres Startverhältnis, könnte auch die höhere Fehlerhäufigkeit 

erklären 

52 

52


Zusammenfassung Und Diskussion 

Role des Konsonantenkontakts 

niedrigere Fehlerraten und geringere Variabilitätsteigerung für 

fehlende Onset/Codabedingung und für zweisilbige Wörter 

zusätzlich zu der Transition zu einem einfacheren 

Frequenzmodes: Adjazenz von konsonantischen Gesten z.B. 

C#C > V#C 

✦ 

✦ 

Lose Kopplung zwischen C#C? 

pop tot: alternierende C1#C2 Reihenfolge (p#t t#p p#t...) 

macht die Wiederholung schwieriger 

53 

53


Fazit 

Gekoppelte Oszillatorenmodell der Silbe kann einige Asymmetrien erklären: 

RT VC > CV 

höhere Fehlerhäufigkeit in der Coda als im Onset 

Vorteil: 

dynamische Oszillatorenmodelle können auch anderes menschliches 

Verhalten modellieren, wie z.B. Entrainment zwischen Personen beim Gehen 

oder Finger tappen oder Sprechen 

erklären weitere silbenspezifische Phänomene wie 

☹ mental syllabary 

☹ SCM 

C-center in verschiedenen Sprachen (Gafos 2002, Goldstein et al. 2009, Shaw et al. 2009, 

Hermes et al. 2008) 

tonal alignment etc. (Gao 2008, Mücke et al. 2007) 

ABER auch dieses Modell erklärt nicht alles 

54 

54

Vielen Dank für ihre 

Aufmerksamkeit 

55 

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Gibt es schwierige Silbentypen?

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