Fonetisk distansmätning av ord i lexikon

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Fonetisk distansmätning av ord i lexikon"

Transkript

1 Examensarbete Fonetisk distansmätning av ord i lexikon Henrik Wache Språkteknologiprogrammet Institutionen för lingvistik Uppsala universitet Handledare: Hans Runehov, Telia Promotor AB Rolf Lindgren, Telia Telecom AB Huvudhandledare: Lars Borin, institutionen för lingvistik, Uppsala universitet

2

3 Under tiden jag har arbetat med mitt examensarbete har jag fått hjälp av en del personer som jag här skulle vilja passa på att tacka. Först och främst vill jag rikta ett stort tack till min handledare på Telia Promotor, Hans Runehov. Hans har under mitt arbete alltid haft tid för mina frågor och hjälpt mig mycket med det programmeringstekniska arbetet. Tack också till min handledare på Telia Telecom AB, Rolf Lindgren för intressanta diskussioner och nyttiga synpunkter på framför allt den fonetiska delen av mitt arbete. Huvudhandledare för mitt examensarbete har varit Lars Borin vid institutionen för lingvistik på Uppsala universitet. Lars har varit till stor hjälp under främst den senare delen av arbetet och har kommit med bra och konstruktiva kommentarer under rapportskrivningen. Det har alltid varit roligt och givande att diskutera med Lars, inte bara om rapporten och examensarbetet utan även om jiddisch, Slas och skillnaden mellan östgötar och västgötar. Stort tack! Henrik Wache, Uppsala i Mars 1999 i

4 Sammandrag Den här rapporten beskriver arbetet att ta fram ett program som kan mäta den fonetiska likheten mellan olika ord. Programmet kan t.ex. användas som ett hjälpmedel vid utformningen av ett röststyrt gränssnitt där man på förhand ska kunna upptäcka och undvika ord som låter lika och därmed riskerar att förväxlas av det röststyrda programmet. Mitt arbete har haft tre huvudmoment; dels att hitta ett sätt att beskriva den fonetiska likheten hos fonem, dels att hitta en lämplig metod att använda sig av för att kunna mäta den fonetiska distansen mellan ord, dvs hitta en metod med vilken man kan mäta hur fonetiskt lika ord är, och dels att implementera denna metod i form av ett datorprogram. Rapporten kommer att ta upp olika metoder för strängjämförelse och påvisa deras för- och nackdelar. Vidare kommer jag att mer utförligt beskriva den algoritm jag har använt mig av i mitt program och på vilket sätt jag har använt mig av den. Jag kommer också att redogöra för den fonetiska indelning jag har använt mig av för att gruppera ordens fonem. ii

5 SAMMANDRAG...ii 1 INLEDNING ÖVERSIKT SYFTE BAKGRUND STRÄNGJÄMFÖRELSE N-GRAM-TEKNIKER SOUNDEX-ALGORITMEN LEVENSHTEIN-ALGORITMEN OCH DYNAMISK PROGRAMMERING FONETIK, FONOLOGI OCH RELATERADE BEGREPP FONETISK TRANSKRIPTION IPA-notationen SAMPA-notationen FONETISKA SÄRDRAG Vokaler och deras särdrag...13 Främre vokaler...14 Mellanvokaler...14 Bakre vokaler...14 Höga vokaler...14 Medelhöga/medellåga vokaler...15 Låga vokaler Konsonanter och deras egenskaper Konsonanternas artikulationssätt Klusiler...16 Nasaler...17 Tremulanter...17 Frikativor...17 Lateraler...17 Approximanter Konsonanter och särdrag Vokalisk...18 Konsonantisk...18 Sonoranter...18 Nasaler...18 Lateraler...19 Kontinuanter...19 Koronaler...19 Anteriorer...19 Tonande STAVELSER BESKRIVNING AV PROGRAMMET PROGRAMMETS IN- OCH UTDATA PROGRAMMET OCH LEVENSHTEIN TESTRESULTAT TEST MOT ETT ANNAT PROGRAM TEST MED MÄNNISKOR SLUTSATSER FONETISK JÄMFÖRELSE OCH LEVENSHTEIN RESULTATET FRAMTIDA FÖRBÄTTRINGAR...40 iii

6 LITTERATURFÖRTECKNING...42 BILAGA 1: SAMPA-ALFABETET...43 BILAGA 2: IPA-SAMPA-TABELL...44 BILAGA 3: PROGRAMMETS NIVÅER OCH DE FONETISKA SÄRDRAG SOM DÄR ANVÄNDS:...45 BILAGA 4: LEVENSHTEIN-ALGORITMENS IMPLEMENTATION...46 iv

7 1 Inledning 1.1 Översikt Den här rapporten behandlar mitt examensarbete vilket jag har gjort på Telia Promotor i Uppsala under våren och sommaren Examensarbetet ingår som en obligatorisk kurs om 20 poäng på språkteknologiprogrammet vid Uppsala universitet. Rapporten är den ena av två delar av arbetet där den andra delen är en implementation i form av ett program för mätning av fonetisk likhet mellan ord. 1.2 Syfte Syftet med examensarbetet har varit dels att studera vilka metoder som finns att använda sig av vid fonetisk strängjämförelse, och dels att implementera en av dem i form av ett datorprogram. Detta gör att arbetet naturligt har indelats i en teoretisk och en praktisk del där den senare har bestått i implementationen av den förra. Den teoretiska delen innehåller en genomgång och sammanställning av olika tänkbara metoder för fonetisk jämförelse av strängar samt hur man kan definiera fonetisk distans. Detta innebär en inventering av befintliga metoder, bedömning av metodernas lämplighet för det specifika problemet, eventuellt modifiering av någon befintlig algoritm eller utveckling av egen metod. Syftet har varit att få en djupare kunskap om området samt att välja ut den mest lämpade algoritmen för implementationen. Den praktiska delen handlar om att utveckla ett program som med hjälp av vald algoritm beräknar den fonetiska distansen mellan det testade ordet och orden i ett befintligt uttalslexikon. Programmet returnerar en lista med de ord ur ett lexikon som har minst fonetisk distans till det testade ordet. 1.3 Bakgrund I all typ av kommunikation är det viktigt att budskapet mellan två eller flera parter uppfattas rätt, dvs. såsom avsändaren har tänkt sig att hans meddelande ska uppfattas. Det här gäller i alla typer av kommunikation och då både mellan människor eller mellan människor och datorer. I talad kommunikation mellan människor är ofta dialogen full av ofullständiga meningar, flertydiga ord och ogrammatisk meningsbyggnad. Anledningen till att vi ändå (oftast) förstår budskapet är att 1

8 vi använder oss av vår förmåga att ta ut det viktiga i en mening vilket gör att vi även kan förstå den. En mening som: Öhh ska vi kanske då ba säga ähh.. vid kiosken klockan sju va eller? skulle säkert ganska enkelt kunna tolkas som: ska vi träffas vid kiosken klockan sju?. Trots att meningen är ostrukturerad och relativt svår att tyda i skriven form, förstår vi ändå dess betydelse eftersom vi kan dra slutsatser av de enskilda orden och därmed även förstå betydelsen av meningen i sin helhet. Dialogsystem mellan människor och datorer där man använder sin röst som gränssnitt mot en dator är någonting relativt nytt och har de senaste åren kommit ut som kommersiella produkter på marknaden. På persondatormarknaden finns idag t.ex. ordbehandlare där man kan diktera sina brev med rösten istället för att använda tangentbordet. På mobiltelefonmarknaden är det numer vanligt med röstringning, dvs. istället för att manuellt slå det nummer man vill ringa, säger man helt enkelt namnet (eller liknande) på den man vill ringa upp, t.ex. ring mamma. Den här typen av program där en del av programmets uppgift bland annat är att känna igen det en människa säger, innehåller ofta någon slags modul där programmet ska matcha de ord den har uppfattat att människan har sagt mot ett lexikon. Eftersom programmets funktion normalt är att tillhandahålla den information som användaren har bett om, är det av största vikt att programmet rätt har uppfattat de ord som användaren har sagt. Om systemet har misstolkat ett ord kan det leda till att fel information blir presenterad för användaren varvid han kanske tappar intresset och avslutar programmet. Som exempel på ovan nämnda problem kan vi ta ett program där man kan ringa och fråga en dator om väderleken i olika delar av landet. När man har kört fast i programmet eller vill komma till början av programmet säger man helt enkelt börja om. Problemet med att använda den frasen är att den låter likt staden Borgholm, vilket gör att en person som ringer till programmet och med lite otydligt tal ber att få information om vädret i Borgholm, istället blir kopplad till början av programmet. Lösningen på det problemet skulle kunna ha varit att i förväg testa programmets kommandoord, såsom börja om för att på så sätt se om de var uttalsmässigt lika några av de andra lexikonorden. Om så visar sig vara fallet kan det vara bra att förutse den typen av krockar och då kanske välja andra kommandoord. 2

9 2 Strängjämförelse Med strängar menar vi här en sekvens av objekt där objekten kan vara av olika typer. För en datavetare kan strängar betyda en datatyp bestående av en följd av tecken (Engström 1995). I det fallet kan man tänka sig att datatyperna, eller strängarna, kan vara ettor och nollor. För en matematiker kan en sträng vara ett tal som består av en eller flera på varandra följande siffror, medan biologen pratar om arvsanlag i form av DNA- och RNA-strängar. Lingvisten kan uppfatta ord som strängar av bokstäver medan fonetikern kanske uppfattar ord som strängar av fonem. Då det här examensarbetet handlar om hur man kan jämföra strängar av fonem, dvs. fonetiskt transkriberade ord, med varandra innebär det att vi här talar om strängar som en sekvens av fonetiska tecken. Oavsett vilka typer av strängar man pratar om, kan skillnaderna strängarna emellan beskrivas på mer eller mindre samma sätt. Dessa skillnader kan då sägas bero på något av följande: -byte (substitution) av t.ex. en bokstav: (stav stad) -borttagning (deletion) (stål stå) -insättning (insertion) (stå stål) -omkastning (transposition) (åra råa) Ibland talar man om borttagning och insättning med ett och samma ord: indels (insertion eller deletion). Av dessa fyra operationer räcker det med borttagning och insättning för att beskriva skillnaden mellan två strängar eftersom ju de andra två operationerna kan beskrivas som en borttagning följd av en insättning. Alla fyra termerna förekommer dock och det är i dessa termer som Levenshtein-algoritmen (se nedan) beskriver skillnaden, eller distansen mellan två strängar. Inom datorlingvistiken kan strängjämförelse förekomma inom olika tillämpningsområden såsom t.ex. datamaskinell rättstavning (Kukich 1992; Vosse 1994) eller maskinöversättning. Gemensamt för de båda disciplinerna är att det gäller att jämföra en inputsträng med de ord som finns representerade i ett lexikon. Uppgiften för ett rättstavningsprogram skulle förenklat kunna beskrivas som: 3

10 1. Hitta ordet X i ett maskinläsbart lexikon Om 1. ovan lyckas: - slå upp nästa ord. Om 1. ovan misslyckas: 2. Hitta ett eller flera ord i lexikonet som liknar X så mycket som möjligt. Det här betyder att programmet tolkar ett ord som inte återfinns i lexikonet som felstavat vilket ju inte behöver vara fallet: ordet kan vara rätt stavat men ändå inte hittas då lexikonet kanske innehåller få ord. I svenskan har vi dessutom i princip obegränsad möjlighet till sammansättningar vilket gör att utbudet av ord blir näst intill oändligt stort och ett ord som strängjämförelsealgoritmer knappast återfinns i något lexikon. Det intressanta inträffar då jämförelsen misslyckas och programmet ska uppge alternativa stavningar/ord till det inskrivna ordet. I den här situationen måste alltså programmet ta hänsyn till faktorer som ordlängd, delsträngar och enstaka tecken för att avgöra vilka ord som är mest troliga som stavningskandidater, dvs. vilka ord som är mest lika det inskrivna ordet. Resultatet av dessa avvägningar är beroende av hur man jämför strängarna och vilken typ av jämförelsealgoritm man använder sig av. Syftet med det här arbetet har varit att ta fram ett verktyg som jämför två ordsträngar och som resultat ger någon form av likhetsmått. Det här har gjort att jag först var tvungen att undersöka om det fanns några metoder som var lämpliga att använda för den typ av strängjämförelse vi ville göra. Kravet för att använda sig av en redan existerande algoritm var att den skulle finnas väl dokumenterad, relativt enkel att implementera samt att man som resultat av jämförelsen skulle få ut ett mått som relaterar till strängarnas likhet på ett någorlunda bra sätt. Under mitt arbete har jag speciellt kommit i kontakt med tre metoder; n-gramtekniker, Soundexalgoritmen samt Levenshteinalgoritmen. Dessa tre metoder bygger alla på olika tekniker och har egentligen också olika användningsområden. Jag kommer här nedan att kort beskriva de olika metoderna tillsammans med dess för- och nackdelar. 2.1 N-gram-tekniker Bigram är en sekvens av två på varandra följande tecken och trigram är tre på varandra följande tecken. Både bi- och trigram har länge varit populära att använda sig av för att jämföra strängar av 4

11 olika slag. Om vi har två strängar i form av två ord som fonetik och fonem består således den första strängen av följande trigram: fon, one, net, eti och tik, medan den andra består av fon, one och nem. För att se ett konkret exempel på en implementation där man kan använda sig av den här tekniken kan vi gå tillbaka till automatisk rättstavning. Som antyddes i avsnitt 2 ovan kan problemet med rättstavning indelas i två deluppgifter. Den första är att hitta stavningsalternativ till det felstavade ordet, och den andra är att är att jämföra kandidaterna för att hitta det bästa av flera alternativ (Vosse 1994 s.71). För att åstadkomma detta och få fram ett mått på likheten mellan två strängar kan man använda sig av en formel som normalt benämns som The Dice Coefficient : 2P(x,y) Sim(x, y) = P(x) + P(y) Den här formeln beräknar alltså likheten (Sim) mellan två strängar x och y. P(x, y) är antalet gemensamma trigram för strängarna x och y och P(x) + P(y) är antalet unika trigram i respektive bokstavssträng. Skulle vi applicera formeln på våra exempelord fonetik och fonem skulle formeln få följande utseende: 2(2) Sim(fonetik, fonem) = = 0.5 (5)+(3) Resultatet av beräkningen är ett tal mellan 0 och 1 där värden närmare 1 påvisar en större likhet mellan strängarna och ett lägre värde det motsatta. Om exemplet ovan hade gällt för orden fonetik och fonetiken hade likhetsvärdet blivit 0.83 istället, vilket verkar rimligt då de strängarna uppvisar en större likhet än de två förra när det gäller antalet lika delsträngar. Nackdelen med den här tekniken är att ett ord med ett extra insatt tecken alltid är mer likt det ursprungliga ordet än vad ett ord med två insatta tecken är: (fonem, foneme, fonemet), detta oavsett vilka dessa två tecken är. Analogt kan man tänka sig att en sträng med ett insatt fonem inte nödvändigtvis behöver låta mer likt ursprungsordet än en sträng med två insatta fonem. Ett annat problem är att två ord som t.ex. fonemen och fonemet alltid får samma resultat när de jämförs med ordet fonem eftersom de orden båda har två extra tecken. Det här gör att metoden med n-gram- 5

12 teknik inte är lämplig att använda i sin grundform i mitt program eftersom den inte säger någonting om vilken av strängarna fonemen och fonemet som är mest fonetiskt lik strängen fonem. Det är den här statiska jämförelsen som gör att vi inte kan använda den tekniken för vårt ändamål där vi ska jämföra strängar som är fonetiskt transkriberade. I vår jämförelse måste vi kunna vikta de olika delarna i strängarna som jämförs eftersom varje del av strängen (fonemtecknen) representerar ett ljud som kan vara mer eller mindre likt ett annat ljud. Det här betyder att ett b måste anses vara mer likt ett p än vad det är ett s vilket måste komma fram av strängjämförelsen. 2.2 Soundex-algoritmen Soundex är en gammal teknik med anor från början av nittonhundratalet. Systemet utvecklades ursprungligen för att automatiskt kunna söka efter namn i namnregister. Algoritmens enkelhet (och dess resultat?) gör att den fortfarande används i vissa äldre system, även om nyare tekniker är på väg att ta över. Vad som ändå gör att Soundex är värd att nämnas i sammanhanget är att algoritmen bygger på en fonetisk grundtanke, nämligen den att det är svårare att stava vokalljud än vad det är att stava konsonantljud. Dessutom kan tilläggas att de flesta språk har fler konsonantfonem än vokalfonem. Vosse (1994 s. 88) påpekar dock att detta synsätt på svårstavade vokalljud är mer giltigt för engelska än vad det är för holländska. Jag kan också tänka mig att detta även gäller för svenska, dvs. att engelska vokalljud även är mer svårstavade än svenska dito. Detta gör dock inte Soundex-tekniken helt ointressant och tanken med svårstavade ord kan exemplifieras med en sökning i en databas efter en persons namn. Om namnet är Papadopoulos kan man förstå tveksamheten att placera vokalerna rätt och möjligheten att koda namnet från konsonanterna verkar som en bra idé. Grundtanken är alltså att ignorera vokalerna och ersätta konsonanterna (utom w och h) i en ordsträng med en sifferkod enligt följande indelning: B, F, P, V = 1 C, G, J, K, Q, S, X, Z = 2 D, T = 3 L = 4 M, N = 5 R = 6 6

13 Själva algoritmen för hela Soundex-kodningen kan sammanställas i följande punkter som exemplifieras på namnet Papadopoulos : 1. Ta bort alla vokaltecken samt bokstäverna w och h från den aktuella strängen: (p_p_d p_l s) 2. Behåll den första bokstaven i den aktuella strängen. 3. Ersätt resten av bokstäverna i strängen med motsvarande siffra (se listan ovan). (p13142) 4. Ta bort alla dubbla siffror. 5. Trunkera strängen till en längd av 4 tecken (dvs. initialbokstav + 3 siffror). (P131), eller om strängen är kortare än fyra tecken, fyll ut den med nollor. Som resultat av Papadopoulos får vi alltså koden P131. Det är ganska enkelt att se hur tanken bakom algoritmen ser ut: det räcker vid en namnsökning att skriva Papadopolus eller Pappadopolus för att namnet via koden ska kopplas ihop till rätt namn utan att man vet exakt hur namnet stavas. Problemet med den här tekniken borde vara ganska självklart eftersom man kan lätt kan hitta olika ord med samma kod. Vosse (1994 s.89) skriver att det finns 676 engelska ord med soundex-nyckeln 22 och ger bland andra orden acacia, cheque och whiskies som exempel på ord med samma soundex-värde. (Han har då inte tagit hänsyn till initialbokstaven utan bara beräknat konsonantvärdet.) Vosse beskriver vidare att det i det engelska språket i medeltal finns 10,8 ord per Soundex-värde. Tittar vi på svenskan har orden bagge, baka och boss alla värdet 120 och får således en Soundex-kod på B120, trots att orden inte alls är lika varandra. Det borde vara uppenbart att Soundex har en alltför grov kodning för att vara effektiv i en seriös strängjämförelse. Skulle man jämföra olika strängar skulle man bli tvungen att sortera orden efter sifferordning. Dessutom saknar även den här metoden ett effektivt sätt att mäta distansen mellan de jämförda strängarna. Sättet att dela in "liknande bokstäver" i siffergrupper är en alltför grov indelning och säger ingenting om varför s och g har samma värde. Dessutom behandlas alla vokaler likadant, dvs. ignoreras helt vilket gör att det är omöjligt att säga någonting om vokalernas inbördes likhet. 7

14 2.3 Levenshtein-algoritmen och dynamisk programmering Levenshtein-algoritmen är ett exempel på vad som kallas dynamisk programmering vilket är en vanlig metod inom datavetenskapen när man vill hitta kortaste vägen mellan två punkter i ett nätverk. Trots termen programmering har det inget med programmering i ordets vanliga betydelse att göra, utan innebär snarast planering (Lindgren 1991). Ett konkret exempel på detta är beräkningar av den optimala flygbanan över Atlanten där flygplanen kan välja mellan ett antal olika flygrutter och där faktorer såsom väder och annan flygtrafik påverkar resultatet. Levenshtein-metoden kan också användas för att jämföra två eller flera strängar. Denna metod lanserades första gången 1965 av Levenshtein som ett sätt att jämföra hur två strängar förhåller sig till varandra i fråga om de tidigare nämnda transformationerna: insättning, borttagning och byte av tecken (Sankoff 1983). Grundidén var att se hur många transformationer som behövdes för att få en sträng x att övergå till en annan sträng y. För att beräkna detta bygger man upp en matris av de strängar som ska jämföras. Matrisen fylls sedan med tal som är beroende av om det aktuella strängelementet är lika med det jämförda eller inte. Om vi ska jämföra strängarna 'satta' och 'snatta' kommer vår matris att se ut som följer: s a t t a s n a t t a Varje position, (x,y) i tabellen är beroende av tre andra positioner/värden, nämligen (x-1, y), (x, y- 1) och (x-1, y-1). När vi börjar traverseringen av tabellen sker det i det övre vänstra hörnet där vi börjar med att jämföra elementen s och s. När två tecken är lika blir värdet samma som det minsta värdet av de tre värden som (x,y) är beroende av. Om två tecken, x och y inte är lika blir värdet det minsta beroende värdet + 1. I det här fallet är s och s lika och värdet 0 erhålls. Efter detta flyttar vi oss en position nedåt på y-axeln och jämför s med n. Då dessa inte är lika ska man alltså lägga till 1 till det lägsta värdet på någon av positionerna (x-1, y), (x, y-1) eller (x-1, y- 1). Då endast en av dessa positioner (x, y-1) finns tillgänglig för jämförelsen mellan s och n, adderas 1 till detta värde (0) och summan sparas på den aktuella positionen. Sedan fortsätter man på samma sätt med en kolumn i taget till man når matrisens sista ruta vilket är den i det nedre högra hörnet. När man kommit ned hit har man också beräknat det antal tecken som skiljer de båda 8

15 strängarna åt. Om man använder sig av Levenshtein-termer kan man säga att man behöver sätta in ett (1) tecken ( n ) för att transformera strängen satta till snatta. Om man vill använda en formell beskrivning av Levenshteins algoritm, kan man se matrisen som en tabell bestående av n antal rader och m antal kolumner, och att distansen d mellan strängarna a och b beskrivs som d(a, b). Vid initieringen av matrisen har vi således värdet d(a 0, b 0 ) = 0. Resultatet efter att ha traverserat hela matrisen ges av värdet för positionen d(a n, b m ). Själva beräkningen av värdena i matriserna positioner beskrivas som: d(a i, b j ) = min d(a i-1, b j ) + w(a i, b j ) OR d(a i-1, b j-1 ) + w(a i, b j ) OR d(a i, b j-1 ) + w(a i, b j ) där w = 0 om a = b, och w = 1 om a!= b. På samma sätt som de två tidigare algoritmerna, n-gram och Soundex, har Levenshtein-algoritmen i sin ursprungliga version svårt att visa den fonetiska likheten mellan strängarna. Även om man använde sig av fonetiskt transkriberade strängar skulle metoden i sin nuvarande form bara säga om ett fonem är samma fonem som det jämförda. Jag har detta till trots ändå använt mig av Levenshteins metod för att jämföra strängar, dock med vissa modifikationer vilka förklaras senare i rapporten. 9

16 3 Fonetik, fonologi och relaterade begrepp Fonetik är det språkvetenskapliga studiet av mänskligt tal där man studerar talapparaten och talsignalen, medan fonologi är den vetenskap som beskriver och definierar våra språkljud. Gemensamt för både fonetiken och fonologin är beskrivningar som relaterar till fonembegreppet. Ett fonem brukar definieras som språkets minsta betydelseskiljande enhet. Huruvida man har med ett fonem att göra kan man testa genom att byta ut ett ljud mot ett annat i ett ord. Om ordet efter bytet har övergått till en annan betydelse än innan, har vi att göra med två olika fonem. Till exempel är ljuden /p/ och /b/ olika fonem eftersom orden bil och pil är två ord med olika betydelse. Eftersom fonem realiseras i skriven form som transkriberade symboler, kan det vara på sin plats att börja med att ge en beskrivning av de två fonetiska alfabet som är av betydelse för den här rapporten. Det är dels IPAs (International Phonetic Association) fonetiska alfabet som är den standard enligt vilken man idag transkriberar fonetisk text, och dels SAMPA som är en asciinotation av IPAs fonetiska teckenuppsättning och det alfabet som jag använder mig av i mitt program. 3.1 Fonetisk transkription Fonetisk transkription använder man för att kunna ge en ortografisk bild av hur ett ord låter. Detta gör att ord som låter lika men stavas olika (homofoner) har en och samma fonetiska transkription. Till exempel skulle orden gärna och hjärna båda transkriberas som [!Θ α] med IPA s fonetiska alfabet. Man kan helt enkelt säga att uppgiften för den fonetiska representationen med dess fonetiska tecken är att man ska kunna skriva som det låter. För att transkribera ett ljud eller ett helt ord fonetiskt använder man sig av något av de olika fonetiska teckensystem, eller alfabet som finns. Anledningen till att det finns olika system är att de ofta är framtagna för att kunna användas för olika ändamål. Det allmänt mest kända och använda fonetiska alfabetet är som nämndes tidigare IPA (International Phonetic Alphabet) vilket är en standard när det gäller fonetisk transkribering IPA-notationen IPA är som sagt en förkortning för International Phonetic Alphabet och är den standard man idag använder när man vill transkribera ljud och ord till en fonetisk representation. IPA har tagits fram 10

17 av International Phonetic Association (vilket också förkortas IPA) som är en organisation med gamla anor. Föreningen startades i Frankrike 1886 av språklärare och fick sitt nuvarande namn året därpå. Den första versionen av det fonetiska alfabet som idag är känt som IPA publicerades Alfabetet har genomgått ett antal revisioner genom åren, varav den senaste gjordes Syftet med IPAs alfabet har framför allt varit att ha ett universellt system med ljudsymboler som går att använda för att i skrift representera alla olika språkljud. Trots (eller kanske på grund av?) dess strävan att vara så universellt som möjligt, har man utgått från det latinska alfabetet för att beskriva de huvudsakliga ljuden, dvs man har t.ex. tilldelat det vanliga t-ljudet ett t som symbol för det ljudet osv. För de mer speciella ljuden finns en uppsättning diakritiska tecken vilka kan användas för att ytterligare särskilja vissa ljud från varandra. IPAs klassificering utgår från artikulatoriska principer vilket betyder att indelningen i fonem baserar sig på var och hur språkljuden bildas i talapparaten. Den huvudsakliga uppdelningen görs mellan konsonanter och vokaler och följer den indelning som beskrivs i avsnittet om fonetiska särdrag nedan. IPA-notationen är en bra och relativ enkel metod för att fonetiskt transkribera ord i skriftform. Problemet är att IPA använder sig av speciella tecken som inte ingår i den teckenuppsättning som en dator normalt använder, dvs de är inte normala så kallade ascii-tecken. I avsnittet nedan om fonetiska klasser och särdrag visas den uppställning av vokaler och konsonanter som IPA tillämpar i sitt alfabet SAMPA-notationen SAMPA är en förkortning av SAM Phonetic Alphabet där SAM står för Speech Assessment Methods. SAMPA är en ascii-notation av IPA vilket innebär att ljuden beskrivs med vanliga tecken, vilket förenklat kan sägas vara de tecken som vi normalt använder när vi skriver på en dator. Till detta används ascii-tecknen 37 till 126 i ascii-tabellen vilket motsvarar bokstäverna a till z, både som gemener och versaler, siffrorna 0 till 9 samt de tecken som normalt återfinns på tangentbordens siffertangenter såsom (&/()[]) etc. Till skillnad från IPA som är tänkt att vara ett generellt alfabet med tecken för alla ljud som finns i alla världens språk, är SAMPA mer språkberoende. Detta betyder att det inte finns en generell 11

18 uppsättning tecken, utan varje språk har sin uppsättning SAMPA-tecken för att täcka in det aktuella språkets behov. Till exempel är vokalerna för svenska uppdelade på långa, korta samt r-öppna vokaler. Denna sista grupp vokaler är de ä- och ö-ljud som i svenskan är mer öppna när de förekommer före ett r. Se bilaga 1 för en fullständig tabell över det svenska SAMPA-alfabetet. I SAMPAs teckenuppsättning för svenska finns även tecken för tonaccent, dvs variationer i tonhöjdsförloppet på ordnivå. Dessa tecken används dock inte i det Telia-lexikon som jag har använt och används därför heller inte i mitt program. Tonaccent är något som för vissa dialekter skulle kunna vara viktigt för att bestämma huruvida ett ord är mer eller mindre likt ett annat. T.ex. kan man tänka sig att ordet anden (fågeln) för vissa dialekter är mer likt ordet handen än vad det är likt ordet anden (~själen). I SAMPAs svenska fonemuppsättning markeras tonaccent med tecknet. Akut accent markeras med ett -tecken, medan grav accent markeras med två -tecken: anden (fågeln) anden (anden i flaskan) 3.2 Fonetiska särdrag Det är tänkt att man i mitt program ska kunna jämföra fonemen i två ordsträngar med tre olika finhetsgrader där man med finhetsgrad menar hur pass fin indelning av fonemen man gör. Anledningen till att vilja ha olika nivåer på jämförelsen är att man ibland inte vill bry sig om t.ex. skillnaden på ett s-ljud och ett sch-ljud, utan är intresserad av större skillnader utan att programmet ser den totala skillnaden som alltför stor. I verkligheten där man t.ex. använder taligenkänning som en applikation över en brusig telefonlinje kan bruset göra att applikationen inte uppfattar skillnaden mellan just s- och sch-ljud. Därför kan det vara bra att kunna jämföra fonem på ett mer eller mindre grovt sätt. På den finaste nivån är varje fonem unikt och varje fonem tilldelas en egen kombination av fonetiska särdrag. Med särdrag menar vi här en kvalitet som det aktuella fonemet antingen har eller inte har. Sådana särdrag brukar kallas binära. På denna nivå finns även allofoner vilka är uttalsvarianter av ett språkljud och som styrs av dess omgivande ljud. Här representeras de av de ä- och ö-ljud som normalt är mer öppna när de förekommer framför bokstaven r. I den här rapporten beskrivs dessa allofoner som r-öppna. På den näst finaste nivån delar två eller flera fonem samma fonetiska egenskaper, t.ex. ser man hos vokalerna inte längre till särdraget r-öppen vilket gör ä-ljudet i orden här och läs likadana. För 12

19 konsonanterna gäller den andra nivån att jag inte ser till tonalitet (se avsnitt ) vilket gör att fonemen /p/ och /b/ blir till samma språkljud, och därmed orden bara och para till samma ord. I den tredje och grövsta nivån ser jag för vokalerna bara till särdragen bakre, mellan och främre tillsammans med distinktionen lång/kort. För konsonanterna jämför jag då inte fonetiska särdrag, utan bara artikulationssätt vilket gör att flera konsonanter kommer att ses av programmet som samma fonem. De artikulationssätt som här används är: klusiler, frikativor, nasaler, lateraler, tremulanter och approximanter. Dessa klasser förklaras närmare i avsnitt Vokaler och deras särdrag Vid analysen av fonem gör man oftast den inte helt ovanliga distinktionen mellan vokaler och konsonanter. Konsonanterna delas traditionellt upp enligt artikulationsställe och artikulationssätt samt huruvida fonemet ifråga är tonande eller tonlöst. Vokalerna brukar beskrivas med en vokalfyrsiding vilket är en grafisk bild över munhålan och de positioner där de olika vokalljuden bildas. Vokalfyrsiding med IPAs fonetiska vokaltecken (MacMahon) Denna vokalfyrsiding visar vokalernas produktionsställe i form av tungryggens högsta punkt samt om det ligger längre fram eller bak i munhålan där front är främre delan av munnen och back är bakre delen av munhålan. Dessutom delar man in vokalerna i rundade och orundade vokaler vilket syftar på läpparnas inställning vid uttalet. Det är denna indelning jag utgår ifrån i mitt program för att dela in vokalerna i olika kategorier. De kategorier jag använder är bakre, främre, hög, låg, rund, lång och r-öppen. Se tabellen i bilaga 2 för 13

20 en fullständig översikt över de IPA-fonem, tillsammans med deras motsvarighet i SAMPA som jag använder. De flesta av de ovan nämnda kategorierna återfinns i vokalfyrsidingen ovan, dock inte alla, så för att få en förståelse för dessa begrepp ges här en kort beskrivning av dem: Främre vokaler Främre vokaler kallas de vokaler som uttalas då tungans högsta punkt befinner sig någonstans i den främre delen av munnen. Dessa vokaler återfinns på den vänstra sidan av vokalfyrsidingen och motsvaras av svenskans vokaler [ι]-vit, [ ]-vitt, [ε]-vet, [Ε]-väta, [α]-hall, [Θ]-kär, [ψ]-dyr, [Ψ]- trygg, [Ο]-sjö och [ ]-hör. Mellanvokaler Även om jag inte använder denna fonemgrupp explicit i mitt program, finns det naturligtvis vokaler som har denna kvalitet. Eftersom fonetiska särdrag är binära kan en mellanvokal beskrivas med särdragen bakre och främre, dvs. den är varken bakre eller främre vilket i sin tur gör den till en mellanvokal. De vokaler som räknas till denna grupp är de som uttalas med tungans högsta position i den mellersta delen av munnen. Dessa vokaler är [Π]-hund, [ ]-hus och [ ]-pojke. Bakre vokaler På samma sätt som de främre vokalerna bestäms även de bakre vokalerna av tungans högsta punkt, den här gången återfinns den i den bakre delen av munnen. Var exakt som dessa skiljelinjer går mellan bakre, mellersta, och främre delen av munhålan är svårt att definiera. Dock har man fastslagit vilka vokaler som traditionellt hör till vilken del. Vokaler som räknas som bakre vokaler är [Α]-hal, [Υ]-bott, [υ]-bo, [ο]-gå och [ ]-gått. Höga vokaler Denna vokalkvalitet kan också kallas för sluten vilket är den term som återges i vokalfyrsidingen ovan (close). Använder man distinktionen hög - låg som jag gör här, syftar man på om tungryggens högsta punkt är högt eller lågt placerad i munhålan. Om man istället använder distinktionen sluten öppen syftar man istället på passagen mellan tungans högsta punkt och gommen, dvs. om tungan är höjd blir utrymmet upp till gommen begränsat och vokalen därmed sluten. På samma sätt ökas utrymmet om tungans högsta punkt sänks och passagen då blir mer öppen. Jag använder mig av särdragen höga och låga vokaler i mitt program och får då även med mellanvokalerna på grund av 14

21 särdragens binära karaktär. Av svenskans vokaler är följande höga: [ι]-vit, [ ]-vitt, [ψ]-dyr, [Ψ]- trygg, [ ]-hund, [Υ]-bott, [υ]-bo. Medelhöga/medellåga vokaler Denna kategori är som sagt de vokaler som befinner sig mellan att vara höga och låga vokaler, dvs. vokaler producerade med tungans högsta punkt befäst på ett mellanhögt läge mot gomseglet. Dessa vokaler är följande: [ε]-vet, [Ε]-väta, [Θ]-kär, [Ο]-sjö, [ ]-hör, [ ]-pojke, [Π]-hund, [ο]-gå, [ ]- gått. Låga vokaler De låga vokalerna blir då de vars högsta tungpunkt befinner sig i ett lågt läge i munnen gentemot gomseglet. Dessa vokaler är: [α]-hall, [ ]- pöjk och [Α]-hal. Utöver dessa kvaliteter, använder jag särdragen rund, lång och r-öppen i mitt program. Särdraget rund syftar på om läpparna är rundade eller inte. Jämför det rundade fonemet [υ] som i bo med det orundade fonemet [ι] som i ordet vit. Denna distinktion kan naturligtvis ibland vara svår att göra eftersom gränserna är flytande. Även gränserna för särdragen lång och kort är mer eller mindre flytande. Lite krasst kan man säga att varje vokal i svenskan finns i två varianter; lång och kort. Som exempel kan nämnas fonemen [α] som i ordet matt, och [Α] som i ordet mat. Det sista särdraget är något som kallas för r-öppning och som jag har nämnt tidigare har detta att göra med att svenska språkljuden ä och ö ofta är mer öppna när de står framför ett r, som i orden här och hör Konsonanter och deras egenskaper Utmärkande för konsonanter, till skillnad från vokaler, är att de vid uttalet mer eller mindre blockerar luften i munhålan eller luftstrupen. Detta kan illustreras med skillnaden mellan ett p-ljud där luften helt blockeras innan den släpps ut (klusil), och ett v-ljud som bildas genom en betydligt svagare blockering av luften, och då med hjälp av tänderna och underläppen. Inom den artikulatoriska fonetiken, vilket är den inriktning inom fonetiken vi diskuterar här, är konsonanterna indelade i artikulationsställe och artikulationssätt, dvs i enlighet med var och på vilket sätt i talapparaten de produceras. IPA:s uppställning av konsonanterna bygger på dessa två kriterier och ser ut som följer: 15

22 IPAs uppställning över konsonantljuden. (MacMahon) Den översta raden visar artikulationsstället där den andra kolumnen från vänster (bilabial) betyder att fonemet uttalas med läpparna, dvs långt fram i munnen, medan den högra kolumnen innebär att uttalet sker långt bak i talapparaten med glottis (glottal), dvs stämläpparna. Där emellan sker en gradvis förskjutning framåt eller bakåt av fonemets produktionsställe. I kolumnen till vänster återfinns artikulationssättet, dvs. på vilket sätt fonemet i fråga har uttalats. Som man ser finns det både vita och gråa luckor i konsonanttabellen ovan. De vita luckorna visar en kombination av artikulationsställe och artikulationssätt som man inte har lyckats finna ett språkljud för. De färgade positionerna visar omöjliga kombinationer av artikulationsställe och artikulationssätt som alltså gör det omöjligt att producera ett sådant ljud över huvud taget Konsonanternas artikulationssätt Jag har tidigare bara nämnt konsonanternas artikulationssätt som allra hastigast i samband med presentationen av konsonanttabellen ovan. För att därför förstå jämförelsen på den grövsta nivån konsonanterna emellan, ska jag här bara helt kort redogöra för de artikulationssätt som är aktuella. Dessa är klusiler, nasaler, tremulanter, frikativor, lateraler och approximanter. Klusiler Klusilerna är en grupp konsonantfonem som innebär en fullständig avspärrning av utluften någonstans i talapparaten. Vid upphävningen av avspärrningen kan luften rusa ut varvid ett ljud uppstår. Svenskans klusiler är: " (pil), # (bil), $ (tåg), % (dag), & (bort), ' (bord), ( (kall) och ) (gå). 16

23 Nasaler Nasala språkljud är sådana vars uttal produceras genom att utluften passerar genom näsan istället för munnen vid uttalet. Svenskans nasaler är: * (mor), + (nog),, (barn), - (ange),. (sång) och / (symfoni). Tremulanter Tremulanter kallas den typ av fonem där någon del, t.ex. tungan eller tungspenen, börjar vibrera av luft-strömmen. Svenskans tremulanter är dels det vanliga svenska r-ljudet (0) som i riktigt. och dels ett mer bakre, grevligt r-ljud (1). Frikativor Frikativor är ljud som uppstår då artikulatorerna (t.ex. underläppen eller tungspetsen) närmar sig varandra och det uppstår en förträngning varvid en turbulens uppstår i luftströmmen. Svenskans frikativor är: 2 (far), 3 (var), 4 (sade), 5 (fors), 6 (kina), 7 ( stockholms-r ) samt 8(gilla). Lateraler Lateraler är fonem som uttalas genom att man vid uttalet låter luften passera längs tungans sida, eller sidor. De svenska lateralerna är 9 (lära) och : (pärla). Om man uttalar ordet pärla och håller ut på rl-ljudet, kan man tydligt känna luften passera på sidan av tungan. Om man dessutom tar i lite extra vid l-ljudets uttal, kan man lättare upptäcka vilken sida av tungan luften passerar på. Approximanter Approximanter är spåkljud som även de uppstår när artikulatorer närmar sig varandra, precis som med frikativa ljud. Skillnaden är att det för approximanter inte uppstår någon turbulens i luftströmmen. Exempel på en sådan approximant är svenskans j-ljud (!) Konsonanter och särdrag De fonetiska särdrag jag har använt mig av för att beskriva konsonantljud på den finaste nivån i mitt program är följande: vokalisk, konsonantisk, sonorant, nasal, lateral, kontinuant, koronal, anterior, och tonande. Dessa fonetiska särdrag gör att vi kan ställa upp en särdragslista för olika fonem. En sådan skulle då kunna se ut som följer för fonemen /p/, /s/ och /l/: 17

24 Fonem: /p/ /s/ /l/ Vokalisk Konsonant Sonorant Nasal Lateral Kontinuant Koronal Anterior Tonande Eftersom det är dessa 9 fonetiska särdrag som används i mitt program är det på sin plats att ge dem en kort beskrivning: Vokalisk Fonem som har detta särdrag kallas halvvokaler. De räknas sitt namn till trots till konsonanterna. Typiskt för de här fonemen är att luftströmmen inte stöter på något hinder vid uttalet, som annars är typiskt för konsonanter. Engelskans ord we inleds med en sådan halvvokal. I svenskan brukar man räkna j-ljudet i t.ex. ord som jag till den här typen av fonem. Konsonantisk Till skillnad från vokaliska ljud så stöter konsonantiska fonemljud (eller rättare sagt deras utluft) på ett mer eller mindre stort hinder när de uttalas. Till denna särdragsgrupp räknas alla vanliga konsonanter med undantag av så kallade likvidor (l- och r-ljud). Jämför dessa fonemljud med t.ex. ett p-ljud där utluften möter ett betydligt större motstånd vid uttalet. Sonoranter Den här gruppen av fonem innefattar egentligen både vokaler och konsonanter. Bland de sistnämnda räknas ovan nämnda halvvokaler, nasaler (m- och n-ljud) och likvidor (l- och r-ljud). Typiskt för sonoranterna är att luften har fri passage genom talapparaten när de uttalas, samt att de är tonande. Nasaler Nasaler beskrevs i avsnitt ovan. 18

25 Lateraler Lateraler beskrevs i avsnitt ovan. Kontinuanter Kontinuanter, eller kontinuerliga konsonanter är en grupp fonem som innefattar frikativor, likvidor (l- och r-ljud) samt j- och h-ljud. Man kan ibland se fonemgruppen kontinuanter lite slarvigt användas som skillnad mellan frikativor och klusiler där de förra är kontinuerliga konsonanter och de senare icke-kontinuerliga konsonanter. Denna fonemgrupp karaktäriseras av att ljudet pyser ut vid dess uttal. Koronaler Koronala språkljud är ljud som bildas med hjälp av främre delen av tungan. Ljuden bildas genom att denna del av tungan höjs mot baksidan av tänderna (dental) eller mot tandvallen (alveolar). Exempel på typiska koronala ljud är t.ex. l-, r- och s-ljud. Anteriorer Den här gruppen av fonem definieras av var någonstans i munhålan ljudet uppstår. Om ljudet produceras i den främre delen av munhålan (tandvallen och framåt), är konsonanten anterior, annars är fonemet, eller ljudet, icke-anteriort. Ljud som är anteriora är t.ex. m-, s- och p-ljud, medan k-, g- och ng-ljud då är icke-anteriora. Tonande Tonande ljud är helt enkelt ljud som uttalas med en vibration hos stämläpparna (stämbanden). Alla vokaler är tonande, medan ungefär hälften av konsonanterna har denna egenskap. Lite förenklat kan man säga att många konsonantpar bara skiljer sig genom att den ena medlemmen är tonande och den andra tonlös. Jämför t.ex. p- och b-ljuden där den förra är tonande och den senare tonlös. Den här genomgången av fonem och fonetiska grupper ska ses som en enkel översikt för att förenkla förståelsen för hur programmet fungerar i sin jämförelse av fonemsträngar. Den gör därför inte anspråk på att vara en heltäckande förklaring för hur fonetiska särdrag används inom fonologin. Vanligtvis används fonetiska särdrag för att beskriva olika fonetiska processer vilka jag har valt att inte gå in på i den här rapporten. 19

26 3.3 Stavelser Under arbetets gång har jag kontinuerligt testat olika sätt att förhålla sig till jämförelsen mellan fonemsträngarna. Det betyder att jag bl.a. har provat mig fram vad gäller vilka särdragslistor programmet skulle använda sig av, olika straffpoäng för jämförelser mellan vokaler och konsonanter osv. Något av det sista jag provade var att se till att programmet bara jämför ord som har lika många stavelser i sig. Anledningen till detta var att vi vid tester av programmet återkom till frågan vad som egentligen är fonetisk likhet och vad ord som låter lika har gemensamt med varandra. Det framkom då i dessa diskussioner att likalydande ord oftast har lika många stavelser i sig, och att det därför vore klokt att bara hålla sig till dessa. Stavelsen är en grundläggande fonotaktisk enhet vilken visar de minsta grammatiska kombinationer av vokaler och konsonanter som finns i ett ord. Stavelser är oftast uppbyggda kring en vokal som då fungerar som stavelsekärna kring vilken mindre sonora element hopar sig. Det finns flera olika metoder för hur man delar in ett ord i stavelser. En metod är att man först utgår från vokalerna i ordet varpå man sedan delar in konsonanterna i giltiga konsonantkluster. Hela processen skulle kunna beskrivas såsom följer: 1. Klassificera varje fonem i vokaler och konsonanter. 2. Dra en linje från vokalerna till stavelseskiktet (här markerat 3. För konsonanterna till stavelsekärnan till höger så länge som det är fonotaktiskt. (Vad som är fonotaktiskt eller inte, är språkberoende och ganska intuitivt, t.ex. kan klu sägas vara grammatiskt i svenska medan tklu inte är det.) 4. För övriga konsonanter till stavelsekärnan till vänster. (De streckade linjerna) Detta skulle med denna metod ge oss följande stavelseindelning för ordet konsonantkluster : k o n s o n a n t k l u s t e r Ord k v k k v k v k k k k v k k v @ Stavelsekärna Denna indelning gör att vi får stavelseindelningen kon-so-nant-klu-ster vilket gör att vi därmed har delat in ordet i 5 stavelser. 20

27 Jag har därför i mitt program utnyttjat vokalerna och räknat dessa som stavelser. Detta är egentligen att förenkla stavelsebegreppet lite. I vissa fall fungerar nämligen även konsonanter som stavelser. Exempel på detta kan vara de norrländska orden vattn, getn där det avslutande n-ljudet fungerar som stavelse. Detta är dock relativt ovanligt i svenskan och antagandet om att antalet vokaler stämmer med antalet stavelser är betydligt säkrare. 21

28 4 Beskrivning av programmet Nu när vi har beskrivit de grundläggande fonetiska begrepp och tekniker som används i mitt program, går vi vidare med att beskriva själva programmet och hur det fungerar. Som framkommit tidigare i rapporten ska mitt program mäta den fonetiska likheten mellan två ord och på så sätt producera ett likhetsmått. När vi här talar om ord handlar det om ord som på förhand har blivit fonetiskt transkriberade till en SAMPA-notation som används på Telia Promotor. Denna transkription bygger på den SAMPA-standard som finns för svenska (Wells 1995), men har dock några modifierade tecken. Dessa är de retroflexa ljuden /rd/ (bord), /rt/ (fort), /rs/ (fors), /rn/ (hörn) och /rl/ (pärla) som i Telias SAMPA-notation transkriberas med inledande versal; /Rd/, /Rt/ osv. Programmet i dess nuvarande form mäter alltså distansen mellan ett testord och alla ord som finns i ett lexikon. Detta lexikon innehåller ett antal lexikoningångar där varje rad innehåller ett ord. Varje rad börjar med ordets ortografiska representation, dvs ordet återgivet såsom det stavas. Därefter följer samma ord fast då transkriberat med den speciella SAMPA-notation som jag beskrev ovan. Om uppslagsordet i fråga har mer än en uttalsvariant visas detta genom ordet anges en gång till och att det andra uttalet anges (fonetiskt transkriberat) inom vinkelparenteser direkt efter den ortografiska representationen. Därpå följer samma fonetiska transkription en gång till, då i den högra kolumnen: almvik almvi:k alvesta alvesta andra andra andra<anra> anra aneby A:neby: ankomst ankomst ankomst<ankomst> ankomst Här kan vi se att lexikoningångarna andra och ankomst båda har två uttalsvarianter vardera; [andra] och [anra] respektive [ankomst] och [ankomst]. 22

29 4.1 Programmets in- och utdata Lexikonet som programmet arbetar mot ser i princip ut som listan med exempel ovan. Storleken kan vara allt från en rad, dvs ett ord, till en storlek där datorns arbetsminne sätter den övre gränsen. Programmet startas genom att det anropas med fyra argument där det första är det ord som ska mätas, dvs en i SAMPA transkriberad sträng av det ordet. Det andra argumentet är namnet på ett lexikon som ordet ska jämföras mot. Det tredje argumentet är graden av fonetisk finhet på jämförelsen. Denna anges som L1, L2 eller L3 där L1 är den finaste nivån och L3 den grövsta. Det fjärde och sista argumentet bestämmer hur många svar man vill att programmet ska returnera. Detta argument är frivilligt och kan hoppas över varvid programmet ger alla lexikonord som utdata. c:\ dist testord lex-fil nivå (antal) Formatet på programmets utdata är en numrerad lista med de mest lika orden i lexikonet tillsammans med deras likhetsvärde. Om vi skulle testa testordet testord mot lexikonet med namnet sts.txt för den finaste nivån och begära de fem bästa resultaten, skulle utdatat från programmet se ut så här: E:\EX-JOBB\KOD\Debug>Dist testu:rd sts.txt L1 5 Please wait while the distance is computed... 1 förstår (f2sto:r) Distance: 1.17 tisdag<tisdag> (tisdag) Distance: tisdag<tista> (tista) Distance: fästad (fe:sta:d) Distance: 1.33 tisdag<ti:sdag> (ti:sdag) Distance: 1.33 tisdagen<tistan> (tistan) Distance: sexton (sekston) Distance: pingstdag (pinstda:g) Distance: 1.43 Från listan kan vi se att programmet tyckte att orden förstår [f2sto:r] och tisdag (då med uttalsvarianten [tisdag]), var de ord som låter mest lika ordet testord [testu:rd]. Till höger i listan ser man alltså distansmåttet där ett lågt tal visar på en större likhet än ett stort tal. För att beräkna detta värde, använder programmet binära särdragsvektorer (se avsnitt 4.2) som innehåller en mängd fonetisk information om fonemen. Det ska i sammanhanget sägas att det lexikon som jag här testade ordet mot är ett lexikon med information om tågstationer och ortsnamn, alltså ett ganska specialiserat lexikon där allmänna ord saknas som i vanliga fall skulle låta mer likt testord än vad som visas här. Det bör också understrykas att programmet inte talar om huruvida ett ord är fonetiskt 23

30 likt ett annat ord eller inte, utan bara hur likt det är. Det här betyder att trots att förstår och tisdag enligt programmet är de ord som är mest fonetiskt lika ordet testord, betyder det inte att de är lika. 4.2 Programmet och Levenshtein Programmet använder Levenshtein-algoritmen för att traversera de två fonemsträngar som ska jämföras. Levenshtein-algoritmen beskrevs i avsnitt 2.3 ovan och principen att göra en matris av fonemsträngarna är densamma. Vad som skiljer mitt program från Levenshteins vanliga algoritm, är att istället för att jämföra de aktuella fonemen i matrisen, hämtar programmet ett värde som är jämförelsevärdet mellan de två fonemen. Detta fungerar så att varje fonem representeras av en binär sträng, dvs har en sträng av 1:or och 0:or knuten till sig: "r", " ", "f", " ", "s", " ", "t", " ", "Rd"," ", // rysa // far // sann // tik // bord Här ser man fonemet till vänster om binärsträngen, och längst till höger återfinns ett ordexempel för tydlighetens skull. Det exempel som visas ovan är binärsträngar från den finaste nivån, dvs. nivå L1 där varje fonem är unikt och därmed har en unik binärsträng. Den binära strängen visar huruvida fonemet har något av följande fonetiska särdrag: (från vänster till höger) vokalisk, konsonaniskt, sonorant, nasal, lateral, kontinuant, koronal, anterior, tonande och vokalmarkör. Detta sista särdrag (vokalmarkör) används bara av programmet för att skilja mellan vokaler och konsonanter. Detta sker i programmet genom att man vid jämförelsen av två fonem först tittar på fonemsträngarnas respektive högra tecken (etta eller nolla). Om dessa båda bitar antingen är nollor eller ettor kan en jämförelse ske. Om dessa två bitar är olika har man att göra med en konsonant och en vokal, vars jämförelse tilldelas ett fast värde istället för att man jämför deras respektive särdragssträng. På samma sätt representeras vokalerna även de av binära strängar: "e", " ", // vett "2", " ", // höst "o:"," ", // gå "u:"," ", // bo Vokalernas binärsträng är dock lite kortare vilket har att göra med att de har ett mindre antal särdrag som skall jämföras mot varandra. Vokalernas särdrag är från vänster till höger: bakre, främre, hög, låg, rund, lång, r-öppen samt vokalmarkör. 24

Namn:.. Personnr:. 1. (4 p) I vilket av följande ord kan man i central rikssvenska höra 6 språkljud?

Namn:.. Personnr:. 1. (4 p) I vilket av följande ord kan man i central rikssvenska höra 6 språkljud? UPPSALA UNIVERSITET INSTITUTIONEN FÖR NORDISKA SPRÅK Svenska som andraspråk B: Fonetik och uttal 5p Prov 2006-01-14 Tid: Lärare Bosse Thorén Namn:.. Personnr:. Frågorna ska besvaras på själva skrivningen

Läs mer

Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Fonologi. Kommutationstest. Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har?

Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Fonologi. Kommutationstest. Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Fonologi Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Fonem = minsta betydelseskiljande ljudenhet i

Läs mer

Fonologi. Kommutationstest. Minimala par. Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har?

Fonologi. Kommutationstest. Minimala par. Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Hur bestämmer man vilka fonem ett språk har? Fonologi Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se (Morfem = minsta betydelsebärande enhet i ett språk) Fonem = minsta betydelseskiljande ljudenhet

Läs mer

Fonetik. Dolores Meden

Fonetik. Dolores Meden Fonetik Dolores Meden Innehållsförteckning 1. Inledning...3 2. Allmänt...4 2.1 Vad är fonetik?...4 2.2 Talproduktion...4 2.2.1 Konsonanter...5 Stämbandston...5 Artikulationsställe...5 Artikulationssätt...5

Läs mer

Talets fysiologi, akustisk fonetik. Lungorna och struphuvudet. Röst 2016.01.28. David House: Talets fysiologi, akustisk fonetik VT16.

Talets fysiologi, akustisk fonetik. Lungorna och struphuvudet. Röst 2016.01.28. David House: Talets fysiologi, akustisk fonetik VT16. Talets fysiologi, akustisk fonetik David House Lungorna och struphuvudet utandningsluft - alstra ljud luftstrupen: trachea struphuvudet: larynx brosk, muskler och ligament röstspringan: glottis stämläpparna:

Läs mer

Rysk fonetik 7,5 hp föreläsning III. Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A

Rysk fonetik 7,5 hp föreläsning III. Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A Rysk fonetik 7,5 hp föreläsning III Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A Konsonanter - Var? Artikulationsställe - Hur? Artikulationssätt - Fonation (tonande eller tonlös?) Konsonanter

Läs mer

Rysk fonetik 5 hp föreläsning II. Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A

Rysk fonetik 5 hp föreläsning II. Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A Rysk fonetik 5 hp föreläsning II Institutionen för moderna språk Karine Åkerman Sarkisian Ryska A Talproduktion Alla språkljud kan ses som produkten av en ljudkälla och ett filter. Tal sker i regel på

Läs mer

foner fonem stol 4 4 mamma 4 2 sjukskötare 9 8 gata 4 3 stat 4 3 Haparanda 9 6 heter 5 4 el. 5 kärvänlig 8 el. 9 7 el 8

foner fonem stol 4 4 mamma 4 2 sjukskötare 9 8 gata 4 3 stat 4 3 Haparanda 9 6 heter 5 4 el. 5 kärvänlig 8 el. 9 7 el 8 Facit till övning 1 foner fonem stol 4 4 mamma 4 2 sjukskötare 9 8 gata 4 3 stat 4 3 Haparanda 9 6 heter 5 4 el. 5 kärvänlig 8 el. 9 7 el 8 Några problem: 1) lång resp. kort variant av en vokal, är de

Läs mer

man kan lyssna på vad de betyder man kan lyssna efter hur de låter utan att bry sig om vad de betyder.

man kan lyssna på vad de betyder man kan lyssna efter hur de låter utan att bry sig om vad de betyder. LJUDLEK Vad är språklig medvetenhet? Små barn använder språket för kommunikation HÄR och NU, och det viktiga är vad orden betyder. Man kan säga att orden är genomskinliga, man ser igenom dem på den bakomliggande

Läs mer

1. Turkologisk transkription och notation

1. Turkologisk transkription och notation 1. Turkologisk transkription och notation 1. Transkription Läroboken The Turkic Languages använder den officiella turkietturkiska ortografin när turkietturkiska ord citeras. De turkiska språk som talas

Läs mer

Uttalsutveckling. Språkstruktur. Språkstruktur. Språkstruktur. Det mänskliga talet. Barns tidiga språkutveckling

Uttalsutveckling. Språkstruktur. Språkstruktur. Språkstruktur. Det mänskliga talet. Barns tidiga språkutveckling Uttalsutveckling Språkstruktur! Principen bakom alla mänskliga språks struktur är att små delar bygger upp större delar som bygger upp ännu större delar Barns tidiga språkutveckling Institutionen för lingvistik,

Läs mer

Skillnader vokaler - konsonanter. Konsonanters akustiska mönster. Vokaler. Konsonanter. Konsonantklasser. Sonoranter

Skillnader vokaler - konsonanter. Konsonanters akustiska mönster. Vokaler. Konsonanter. Konsonantklasser. Sonoranter Konsonanters akustiska mönster Ô Skillnader vokaler - konsonanter Ô Indelning konsonanter Ô Enskilda konsonantklassers typiska drag Ô Artikulationsställe och akustisk representation Skillnader vokaler

Läs mer

Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift )

Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift ) 2005-06-09.kl.08-13 Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift ) Ett plustecken kan se ut på många sätt. En variant är den som ses nedan. Skriv ett program som låter användaren mata in storleken på plusset enligt exemplen

Läs mer

Skrivstöd. Joakim Nivre. Introduktion till språkteknologi. Skrivstöd. Inledning. Orsaker till stavfel. Detektering av icke-ord

Skrivstöd. Joakim Nivre. Introduktion till språkteknologi. Skrivstöd. Inledning. Orsaker till stavfel. Detektering av icke-ord Joakim Nivre / 30 Varför bry sig om stavning? Stavfel kan skapa missförstånd Stavfel kan dölja innehåll Standardiserad stavning underlättar många uppgifter Slå upp ord i ordbok Identifiera svårlästa ord

Läs mer

tentaplugg.nu av studenter för studenter

tentaplugg.nu av studenter för studenter tentaplugg.nu av studenter för studenter Kurskod Kursnamn UMU-14401 Spanish A1 Datum Material Sammanfattning Kursexaminator Betygsgränser Tentamenspoäng Övrig kommentar Innehåller frågor/ begrepp med svar

Läs mer

/r/ i några svenska dialekter

/r/ i några svenska dialekter /r/ i några svenska dialekter Damra Muminovic och Olle Engstrand 1. Inledning R-ljuden uppvisar stor artikulatorisk variation mellan och inom språk och dialekter (Lindau 1985). I den svenska dialektlitteraturen

Läs mer

Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi

Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi. Några ord om fonologi Fonem = minsta betydelseskiljande ljudenhet i ett givet språk Hur tar man reda på vilka dessa ljudenheter är? Kommutationstest minimala par Kommutationstest innebär att man systematisk varierar ett

Läs mer

Lär dig engelska med bilder Mappia AB Facebook.se/mappia Twitter/mappiaab

Lär dig engelska med bilder Mappia AB  Facebook.se/mappia Twitter/mappiaab Lär dig engelska med bilder Mappia AB www.mappia.se Facebook.se/mappia Twitter/mappiaab Hur funkar metoden? Att lära sig ett nytt språk innebär alltid arbete. Vi behöver lära in och träna på en stor mängd

Läs mer

Fonembegreppet 2011-02-22

Fonembegreppet 2011-02-22 Fonembegreppet 2011-02-22 Hur tillägnar sig ett barn språkets ljudsystem? Är språket medfött? Ett specifikt språk (som svenska, t.ex.) är förstås inte medfött. Även om man tror att språkinlärningsförmågan

Läs mer

Vokaler. Vokaler och Konsonanter. Vokaler och Konsonanter. Vokaler och Konsonanter. Skillnad: bildningssätt. Vokaler och Konsonanter

Vokaler. Vokaler och Konsonanter. Vokaler och Konsonanter. Vokaler och Konsonanter. Skillnad: bildningssätt. Vokaler och Konsonanter Vokaler Vokaler och Konsonanter Indelning av språkljud Vokaler och Konsonanter IPA, bakgrund & principer Vokalernas beskrivning i IPA Vokalfyrsidingen Tidigare benämningar Vokaler: självljud Konsonanter:

Läs mer

fonetik intro + vokaler

fonetik intro + vokaler Svenska språkets struktur: fonetik intro + vokaler Helen Winzell (rum 4315, Key-huset) 013-28 69 28 helen.winzell@liu.se Fokus i denna kurs Vi ska i den här kursen fokusera på hur vi skapar språkljuden

Läs mer

Kurslitteratur Taltranskription: Introduktion

Kurslitteratur Taltranskription: Introduktion Kurslitteratur Taltranskription: Introduktion Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se Köp: Lindblad, P. (2005). Taltranskription. Kompendium. Lingvistik, Lunds universitet. Låna: IPA,

Läs mer

Allmän Grammatik och Fonetik HT10 Dag 1. Lingvistik och grammatik. Fonetik och fonologi

Allmän Grammatik och Fonetik HT10 Dag 1. Lingvistik och grammatik. Fonetik och fonologi Allmän Grammatik och Fonetik HT10 Dag 1 Lingvistik och grammatik Fonetik och fonologi Världens språk Världens sex största språk Kinesiska ca 1120 miljoner Engelska ca 480 miljoner Spanska ca 332 miljoner

Läs mer

H LH L] fonologikompendium] (x.) (.x) Tomas Riad Sep.tem.ber mcmxcvii

H LH L] fonologikompendium] (x.) (.x) Tomas Riad Sep.tem.ber mcmxcvii σ µµ Svenskt H LH L] fonologikompendium] (x.) (.x) Tomas Riad Sep.tem.ber mcmxcvii Detta kompendium ger en introduktion till svensk fonologi. Förutom att presentera fonologins olika delar har jag har strävat

Läs mer

Kortfattad tysk uttalslära

Kortfattad tysk uttalslära Linköpings universitet Institutionen för språk och kultur Per Simfors Kortfattad tysk uttalslära Kompendium Per Simfors och Linköpings universitet, 2001 Sprek 1b / Ii1 / Yi 1 / Fonetik ht 03 / PS 2 INNEHÅLL

Läs mer

ViTal. Talsyntes. Användarhandledning

ViTal. Talsyntes. Användarhandledning ViTal Talsyntes Användarhandledning Introduktion ViTal är ett program som utvecklats för att med hjälp av artificiellt tal vara ett stöd vid läsning och skrivning. ViTal kan användas både i undervisning

Läs mer

>> Inledning. projektgrupp@lingolympiad.net

>> Inledning. projektgrupp@lingolympiad.net >> Inledning Det här är en liten broschyr om det internationella fonetiska alfabetet, IPA. Den får gärna användas i språkundervisning, den är framförallt riktad till gymnasiet. Vi rekommenderar starkt

Läs mer

Uttalskorrigering med hjälp av Fonetisk text

Uttalskorrigering med hjälp av Fonetisk text Uttalskorrigering med hjälp av Fonetisk text Handitek Gewa AB BOX 92, MALMVÄGEN 55, 191 22 SOLLENTUNA TEL: 08-594 694 00 TEXTTEL: 08-594 694 18 FAX: 08-594 694 19 E-MAIL: info@gewa.se WEB: www.gewa.se

Läs mer

Lista på transkriptionstecken för arabiskt dialektmaterial 1

Lista på transkriptionstecken för arabiskt dialektmaterial 1 Lista på transkriptionstecken för arabiskt dialektmaterial 1 De tecken som beskrivs nedan är de som traditionellt används i arabisk dialektologi. För att precisera ljudvärdena anges i högerkolumnen de

Läs mer

Inlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1

Inlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1 Inlämningsuppgift : Finn 2D1418 Språkteknologi Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1 1. Inledning...3 2. Teori...3 2.1 Termdokumentmatrisen...3 2.2 Finn...4 3. Implementation...4 3.1 Databasen...4

Läs mer

Lägga till olika dokument i en fil

Lägga till olika dokument i en fil Lägga till olika dokument i en fil Om du vill kombinera flera dokument och göra en enda fil kan du kopiera och klistra in innehållet från alla dokumenten i en enda fil. Eller så kan du öppna det första

Läs mer

I. GRUNDERNA I RYSK FONOLOGI

I. GRUNDERNA I RYSK FONOLOGI I. GRUNDERNA I RYSK FONOLOGI Inledning: fonetik vs fonologi Språk uppfattas och produceras primärt som ljud, sekundärt också i skriftlig form. För att ljud skall kunna fungera i språket måste de uppfattas

Läs mer

Logisk semantik I. 1 Lite om satslogik. 1.1 Konjunktioner i grammatisk bemärkelse. 1.2 Sant och falskt. 1.3 Satssymboler. 1.

Logisk semantik I. 1 Lite om satslogik. 1.1 Konjunktioner i grammatisk bemärkelse. 1.2 Sant och falskt. 1.3 Satssymboler. 1. UPPSALA UNIVERSITET Datorlingvistisk grammatik I Institutionen för lingvistik och filologi Oktober 2007 Mats Dahllöf http://stp.ling.uu.se/ matsd/uv/uv07/dg1/ Logisk semantik I 1 Lite om satslogik 1.1

Läs mer

Artikulatorisk fonetik

Artikulatorisk fonetik Artikulatorisk fonetik Tomas Riad Detta kompendium riktar sig särskilt till studenter på grundnivå i nordiska språk. För den som vill läsa utförligare beskrivningar av fonetik hänvisas till de arbeten

Läs mer

Passiva stimulusstyrda processer. Talperceptionsteorier. Sekundära perceptoriska. Primära perceptoriska. Aktiva hypotesstyrda processer

Passiva stimulusstyrda processer. Talperceptionsteorier. Sekundära perceptoriska. Primära perceptoriska. Aktiva hypotesstyrda processer Talperceptionsteorier Passiva stimulusstyrda processer Passiva stimulusstyrda processer Aktiva hypotesstyrda processer Perceptionsteorier Testmetoder Specifik, akustisk information för att identifiera

Läs mer

Svenska språkets struktur: fonetik. kända svårigheter i svenska som andraspråk. Helen Winzell (rum 4315, Key-huset) 013-28 69 28 helen.winzell@liu.

Svenska språkets struktur: fonetik. kända svårigheter i svenska som andraspråk. Helen Winzell (rum 4315, Key-huset) 013-28 69 28 helen.winzell@liu. Svenska språkets struktur: fonetik kända svårigheter i svenska som andraspråk Helen Winzell (rum 4315, Key-huset) 013-28 69 28 helen.winzell@liu.se Om läraren vet vilka uttalsfel som är frekventa och också

Läs mer

FÖR ÖPPET OCH TONLÖST. UTTALSSVÅRIGHETER I SVENSKAN PÅ UNIVERSITETSNIVÅN. Henna Volotinen

FÖR ÖPPET OCH TONLÖST. UTTALSSVÅRIGHETER I SVENSKAN PÅ UNIVERSITETSNIVÅN. Henna Volotinen FÖR ÖPPET OCH TONLÖST. UTTALSSVÅRIGHETER I SVENSKAN PÅ UNIVERSITETSNIVÅN. Henna Volotinen Pro Gradu -avhandling i svenska språket Institutionen för språk Jyväskylä universitet Våren 2008 TIIVISTELMÄ JYVÄSKYLÄN

Läs mer

Facit till peer-uppgifterna, som även är vägledande för tentan

Facit till peer-uppgifterna, som även är vägledande för tentan Facit till peer-uppgifterna, som även är vägledande för tentan Segmentuppgift 1 Redogör för så många assimilationer som möjligt i standardsvenska. Ge exempel. Tonassimilation: Tonande konsonanter blir

Läs mer

Institutionen för lingvistik och filologi HT 2007

Institutionen för lingvistik och filologi HT 2007 Övningsfrågor för Dag 1, 3 september 2007: Lingvistik och grammatik, världens språk, språktyper och skriftsystem 1. Vad är skillnaden mellan infallsvinklarna deskriptiv och preskriptiv lingvistik? Vilken

Läs mer

UPPGIFT 1 TVÅPOTENSER. UPPGIFT 2 HISSEN I LUSTIGA HUSET.

UPPGIFT 1 TVÅPOTENSER. UPPGIFT 2 HISSEN I LUSTIGA HUSET. UPPGIFT 1 TVÅPOTENSER. 2 ½ ¾ = 5575186299632655785383929568162090376495104 n = 142 är det minsta värde på n för vilket 2 Ò inleds med siffrorna 55. Uppgiften består i att skriva ett program som tar emot

Läs mer

Excel Övning 1 ELEV: Datorkunskap Sida 1 Niklas Schilke

Excel Övning 1 ELEV: Datorkunskap Sida 1 Niklas Schilke Datorkunskap Sida 1 Niklas Schilke Excel Inledning Microsoft Excel är ett kalkylprogram som ingår i Microsoft Office. Kalkyl betyder här beräkning så vi kan säga att Excel är ett program som används för

Läs mer

2 = 2. Tal skrivna på det sättet kallas potenser. I vårt fall har vi tredje tvåpotensen. Tredje tvåpotensen har 2 som bas och 3 som

2 = 2. Tal skrivna på det sättet kallas potenser. I vårt fall har vi tredje tvåpotensen. Tredje tvåpotensen har 2 som bas och 3 som 616 Talföljder på laborativt vis Vikt papper Vik ett A-4 ark mitt itu så att du får två stycken A-5 ark. Vik det en gång till på samma sätt. Hur stora och hur många är dina ark? Vad händer om du fortsätter?

Läs mer

FRANSKA I ALLMÄN FONETIK. Inga hjälpmedel är tillåtna vid skrivningar (information om undantag finns på vår hemsida).

FRANSKA I ALLMÄN FONETIK. Inga hjälpmedel är tillåtna vid skrivningar (information om undantag finns på vår hemsida). Personnummer: Första tre bokstäverna i efternamnet: FRANSKA I ALLMÄN FONETIK Provtillfälle 2 Provdatum: 09-04-27 Skrivtid: 9-11 Obs! Provet trycks dubbelsidigt! Läs varje sida noggrant! Inga hjälpmedel

Läs mer

Talsystem Teori. Vad är talsystem? Av Johan Johansson

Talsystem Teori. Vad är talsystem? Av Johan Johansson Talsystem Teori Av Johan Johansson Vad är talsystem? Talsystem är det sätt som vi använder oss av när vi läser, räknar och skriver ner tal. Exempelvis hade romarna ett talsystem som var baserat på de romerska

Läs mer

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1 Algoritmer Lars Larsson VT 2007 Lars Larsson Algoritmer 1 1 2 3 4 5 Lars Larsson Algoritmer 2 Ni som går denna kurs är framtidens projektledare inom mjukvaruutveckling. Som ledare måste ni göra svåra beslut

Läs mer

Guide till att använda Audacity för uttalsövningar

Guide till att använda Audacity för uttalsövningar Guide till att använda Audacity för uttalsövningar Victoria Johansson Humlabbet, SOL-center, Lund IT-pedagog@sol.lu.se 28 mars 2006 1 Inledning Audacity är ett program som kan användas för att spela in

Läs mer

3. Metoder för mätning av hörförmåga

3. Metoder för mätning av hörförmåga 3. Metoder för mätning av hörförmåga Sammanfattning Förekomst och grad av hörselnedsättning kan mätas med flera olika metoder. I kliniskt arbete används oftast tonaudiogram. Andra metoder är taluppfattningstest

Läs mer

Block 2 Algebra och Diskret Matematik A. Följder, strängar och tal. Referenser. Inledning. 1. Följder

Block 2 Algebra och Diskret Matematik A. Följder, strängar och tal. Referenser. Inledning. 1. Följder Block 2 Algebra och Diskret Matematik A BLOCK INNEHÅLL Referenser Inledning 1. Följder 2. Rekursiva definitioner 3. Sigmanotation för summor 4. Strängar 5. Tal 6. Övningsuppgifter Referenser Följder, strängar

Läs mer

Tentamen, Algoritmer och datastrukturer

Tentamen, Algoritmer och datastrukturer UNDS TEKNISKA ÖGSKOA (6) Institutionen för datavetenskap Tentamen, Algoritmer och datastrukturer 23 8 29, 8. 3. Anvisningar: Denna tentamen består av fem uppgifter. Totalt är skrivningen på 36 poäng och

Läs mer

Tal i bråkform. Kapitlet behandlar. Att förstå tal

Tal i bråkform. Kapitlet behandlar. Att förstå tal Tal i bråkform Kapitlet behandlar Test Användning av hälften och fjärdedel 2 Representation i bråkform av del av antal och av del av helhet 3, Bråkform i vardagssituationer Stambråk, bråkuttryck med 1

Läs mer

Fonetik och fonologi. Ljud och ljudsystem. Allmän Grammatik och Fonetik HT07 Dag 2

Fonetik och fonologi. Ljud och ljudsystem. Allmän Grammatik och Fonetik HT07 Dag 2 Fonetik och fonologi Ljud och ljudsystem Allmän Grammatik och Fonetik HT07 Dag 2 Periodiska systemet Internationella IPA-alfabetet Konsonanter Vokaler Diakritiska tecken Vokaler av lat. vox, vocix röst

Läs mer

Emacs. Eric Elfving Institutionen för datavetenskap (IDA) 22 augusti 2016

Emacs. Eric Elfving Institutionen för datavetenskap (IDA) 22 augusti 2016 Emacs Eric Elfving Institutionen för datavetenskap (IDA) 22 augusti 2016 Historia 2/21 Utvecklas konstant, från 70-talet Är en generellt texteditor (INTE ordbehandlare) som fokuserar på texten, inte utseendet

Läs mer

Grundläggande Textanalys VT 2014. Språkgranskning (1) Eva Pettersson eva.pettersson@lingfil.uu.se

Grundläggande Textanalys VT 2014. Språkgranskning (1) Eva Pettersson eva.pettersson@lingfil.uu.se Grundläggande Textanalys VT 2014 Språkgranskning (1) Eva Pettersson eva.pettersson@lingfil.uu.se Översikt Denna gång Stavningskontroll Allmänt om stavningskontroll Feligenkänning Felkorrigering Samarbetsuppgift

Läs mer

Användarhandledning Version 1.2

Användarhandledning Version 1.2 Användarhandledning Version 1.2 Innehåll Bakgrund... 2 Börja programmera i Xtat... 3 Allmänna tips... 3 Grunderna... 3 Kommentarer i språket... 4 Variabler... 4 Matematik... 5 Arrayer... 5 på skärmen...

Läs mer

Följande program utvecklades av BITTECH. De flesta såldes via Elevdata, Frölunda Data och VetaMer. De finns inte längre till försäljning.

Följande program utvecklades av BITTECH. De flesta såldes via Elevdata, Frölunda Data och VetaMer. De finns inte längre till försäljning. Programvaror utvecklade av BITTECH under åren 1990 till 2004 Följande program utvecklades av BITTECH. De flesta såldes via Elevdata, Frölunda Data och VetaMer. De finns inte längre till försäljning. Meteor

Läs mer

729G09 Språkvetenskaplig databehandling

729G09 Språkvetenskaplig databehandling 729G09 Språkvetenskaplig databehandling Föreläsning 2, 729G09, VT15 Reguljära uttryck Lars Ahrenberg 150409 Plan för föreläsningen Användning av reguljära uttryck Formella språk Reguljära språk Reguljära

Läs mer

Perception. Intonation och tonhöjd. Intrinsisk F0. Intonation och tonhöjd (ff) Akustiska och perceptoriska drag. Perception av prosodiska drag

Perception. Intonation och tonhöjd. Intrinsisk F0. Intonation och tonhöjd (ff) Akustiska och perceptoriska drag. Perception av prosodiska drag Perception Akustiska och perceptoriska drag Samband mellan akustiska och perceptoriska drag Tyngpunkt på perceptorisk relevanta drag Prosodi Vokaler Konsonanter Perception i största allmänhet Primära akustiska

Läs mer

Svenskans ljudsystem i relation till världens språk

Svenskans ljudsystem i relation till världens språk Svenskans ljudsystem i relation till världens språk Fonetisk typologi Inte bara en fråga om att definiera olika grupper av språk som delar vissa fonetiska egenskaper Vi vill också fråga: Kan man hitta

Läs mer

TDDA94 LINGVISTIK, 3 poäng tisdag 19 december 2000

TDDA94 LINGVISTIK, 3 poäng tisdag 19 december 2000 Lars Ahrenberg, sid 1(5) TENTAMEN TDDA94 LINGVISTIK, 3 poäng tisdag 19 december 2000 Inga hjälpmedel är tillåtna. Maximal poäng är 36. 18 poäng ger säkert godkänt. Del A. Besvara alla frågor i denna del.

Läs mer

Ett enkelt OCR-system

Ett enkelt OCR-system P r o j e k t i B i l d a n a l y s Ett enkelt OCR-system av Anders Fredriksson F98 Fredrik Rosqvist F98 Handledare: Magnus Oskarsson Lunds Tekniska Högskola 2001-11-29 - Sida 1 - 1.Inledning Många människor

Läs mer

Språkljudens akustik. Akustik, akustiska elementa och talanalys

Språkljudens akustik. Akustik, akustiska elementa och talanalys Akustik, akustiska elementa och talanalys Språkljudens akustik Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se Talsignalen mer lättåtkomlig än andra delar av talkommunikationskedjan Det finns

Läs mer

Idag. Tillägg i schemat. Segmenteringsproblemet. Transkription

Idag. Tillägg i schemat. Segmenteringsproblemet. Transkription Tillägg i schemat 21/9 slutar 16.00 ist f 15.00 5/10 slutar 16.00 ist f 15.00 Idag talkommunikationskedjan ljudvågor, enkla och sammansatta vågrörelser frekvens och amplitud ljudtryck, decibel källa-filter-modellen

Läs mer

Möjligt med språk utan fonologisk struktur, bara morfem med viss vokalisering?

Möjligt med språk utan fonologisk struktur, bara morfem med viss vokalisering? Kap 2: Typologi Möjligt med språk utan fonologisk struktur, bara morfem med viss vokalisering? Orden skulle bli mycket långa för att varje morfem skulle ha sin egen vokalisering, eftersom det behövs så

Läs mer

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt Föreläsning.: Datastrukturer, en översikt Hittills har vi i kursen lagt mycket fokus på algoritmiskt tänkande. Vi har inte egentligen ägna så mycket uppmärksamhet åt det andra som datorprogram också består,

Läs mer

TENTAMEN MOM1 GRUNDLÄGGANDE PROGRAMMERINGSTEKNIK OCH

TENTAMEN MOM1 GRUNDLÄGGANDE PROGRAMMERINGSTEKNIK OCH UMEÅ UNIVERSITET Datavetenskap Marie Nordström 071207 TENTAMEN MOM1 GRUNDLÄGGANDE PROGRAMMERINGSTEKNIK OCH DATORSYSTEM/GRÄNSSNITT, 7.5HP. (5DV074/5DV075) Datum : 071207 Tid : 3 timmar Hjälpmedel : Allt.

Läs mer

Microsoft Office Excel, Grundkurs 1. Introduktion

Microsoft Office Excel, Grundkurs 1. Introduktion Dokumentation - Kursmaterial Innehåll 1. Introduktion 1.1. Programfönster 1.2. Inskrift och redigering 1.3. Cellformat 1.4. Arbeta med formler Kursövning E1.xlsx Egna Övningar E1E.xlsx - OnePRO IT, Bengt

Läs mer

Skillnader på vokaler och konsonanter?

Skillnader på vokaler och konsonanter? Talproduktion: vokaler Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se Skillnader på vokaler och konsonanter? 1. Bildningssätt Undantag: halvvokaler Vokaler: - luftströmmen har fri väg genom svalget,

Läs mer

Konsonanter. Grundstruktur

Konsonanter. Grundstruktur Konsonanter Grundstruktur Indelning av språkljuden vokaler och konsonanter konsonanternas artikulationssätt och artikulationsställning sekundära egenskaper n segment och prosodi/suprasegment n segment:

Läs mer

Prosodi. Talets rytm och melodi I. Prosodi. Stavelser. Prosodi. Stavelser. Stavelser

Prosodi. Talets rytm och melodi I. Prosodi. Stavelser. Prosodi. Stavelser. Stavelser Prosodi Prosodi Talets rytm och melodi I Inom såväl fonologin som fonetiken brukar man göra en uppdelning mellan det segmentella och det som man ibland kallar det suprasegmentella. Med suprasegmentell

Läs mer

Vardagssituationer och algebraiska formler

Vardagssituationer och algebraiska formler Modul: Algebra Del 7: Kommunikation i algebraklassrummet Vardagssituationer och algebraiska formler Cecilia Kilhamn, Göteborgs Universitet och Jörgen Fors, Linnéuniversitetet En viktig del av algebran

Läs mer

Tove Andersson IT-Pedagoglinjen 09/10. hängande mot golvet, stå så några sekunder för att sträcka ut hela ryggen. Rulla sakta upp kota för kota.

Tove Andersson IT-Pedagoglinjen 09/10. hängande mot golvet, stå så några sekunder för att sträcka ut hela ryggen. Rulla sakta upp kota för kota. Pausgympa Rygg: Övning 1. Stå upp med fötterna en bit isär. Böj dig ner med armarna hängande mot golvet, stå så några sekunder för att sträcka ut hela ryggen. Rulla sakta upp kota för kota. Övning 2. Sträck

Läs mer

Lyssna Ljuda Läs 1(6) Lyssna Ljuda Läs ISLORMUA Lyssna Ljuda Läs ÅNBEKÄVWTPY Lyssna Ljuda Läs GÖJFDHXCZQ

Lyssna Ljuda Läs 1(6) Lyssna Ljuda Läs ISLORMUA Lyssna Ljuda Läs ÅNBEKÄVWTPY Lyssna Ljuda Läs GÖJFDHXCZQ 1(6) C LÄROMEDEL Lyssna Ljuda Läs Lyssna Ljuda Läs ISLORMUA 7762-512-4 Lyssna Ljuda Läs ÅNBEKÄVWTPY 7762-513-1 Lyssna Ljuda Läs GÖJFDHXCZQ 7762-514-8 Serien Lyssna Ljuda Läs är tre på varandra följande

Läs mer

Läs och skrivsvårigheter är inte synonymt med dyslexi. Ur boken Barn utvecklar sitt språk 2010) redaktörer Louise Bjar och Caroline Liberg

Läs och skrivsvårigheter är inte synonymt med dyslexi. Ur boken Barn utvecklar sitt språk 2010) redaktörer Louise Bjar och Caroline Liberg Läs och skrivsvårigheter är inte synonymt med dyslexi Ur boken Barn utvecklar sitt språk 2010) redaktörer Louise Bjar och Caroline Liberg Dyslexi vad är det? Dyslexi innebär bl.a. svårigheter att urskilja

Läs mer

Nyheterna i Visma Tendsign 4.0

Nyheterna i Visma Tendsign 4.0 Användarmanual Nyheterna i Visma Tendsign 4.0 Uppdaterad 2014-05-21 VISMA COMMERCE AB +46 13 47 47 500 tendsignsupport@visma.com www.tendsign.com Innehållsförteckning 1. Visma TendSign 4.0... 2 2. Grafiskt

Läs mer

Fonetiklabb för FFG VT05

Fonetiklabb för FFG VT05 Namn: Fonetiklabb för FFG VT05 1. Dubbelklicka på ikonen för Praat. 2. Spela in ordet äng genom att trycka menyn New Record mono Sound (obs kolla om utslaget är bra innan ni spelar in till gult gärna)

Läs mer

Nonogram

Nonogram Nonogram. Vad är nonogram? Nonogram är små enkla men fascinerande pyssel som ursprungligen kommer från Japan. De har också givits ut i söndagsbilagan i engelska dagstidningar under flera år. Idén bakom

Läs mer

Elements, säkerhetskopiering och dina bilder

Elements, säkerhetskopiering och dina bilder Elements, säkerhetskopiering och dina bilder Mattias Karlsson Sjöberg, december 2011. Moderskeppet.se Lär dig tänka rätt och använda rätt verktyg för att säkerhetskopiering, datorbyte och hårdiskbyte.

Läs mer

Appar vi arbetat med

Appar vi arbetat med Appar vi arbetat med Vårterminen 2013 Rönnbäcksskolan 5 juni 2013 ipad projekt Vt-2013 appar vi jobbat med, Sida 1 Choiceboard Creator Vi har använt denna app för att välja sång. Man kan ställa in så det

Läs mer

Graärgning och kromatiska formler

Graärgning och kromatiska formler Graärgning och kromatiska formler Henrik Bäärnhielm, d98-hba 2 mars 2000 Sammanfattning I denna uppsats beskrivs, för en ickematematiker, färgning av grafer samt kromatiska formler för grafer. Det hela

Läs mer

BLOCK 1. 1A. Att komma igång

BLOCK 1. 1A. Att komma igång BLOCK 1 1A. Att komma igång Blocket omfattar sidorna 8 23 i läseboken och sidorna 7 8 i grammatikboken samt hörövningar. 1. Vem är du? 2. Vilka fyra färdigheter är viktiga vid språkinlärning? 3. Hur många

Läs mer

Språkljud Test. Kartläggning av uttal med bilder. Gunnel Wendick

Språkljud Test. Kartläggning av uttal med bilder. Gunnel Wendick Språkljud Test Kartläggning av uttal med bilder Gunnel Wendick Om Wendick-modellens material Wendick-modellen består av en serie strukturerade kartläggnings- och träningsmaterial som säkrar viktiga basfärdigheter

Läs mer

Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen.

Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet Turingmaskinen Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Data är ett oändligt långt band där nollor och ettor står

Läs mer

FOR BETTER UNDERSTANDING. Snabbguide. www.wordfinder.se

FOR BETTER UNDERSTANDING. Snabbguide. www.wordfinder.se FOR BETTER UNDERSTANDING Snabbguide www.wordfinder.se Tekniska förutsättningar WordFinder 10 Professional för Mac kräver följande: Processor: Intel Mac OS X 10.5 eller senare. Installation Installation

Läs mer

Supradentalisering i finlandssvenskt standarduttal vid nyhetsuppläsning i Radio Vega

Supradentalisering i finlandssvenskt standarduttal vid nyhetsuppläsning i Radio Vega Supradentalisering i finlandssvenskt standarduttal vid nyhetsuppläsning i Radio Vega Kaisa Putaja Tammerfors universitet Institutionen för språkoch översättningsvetenskap Nordiska språk Biämnes avhandling

Läs mer

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken får ha anteckningar,

Läs mer

Denna beskrivning är gjord på uppdrag av Specialpedagogiska institutet, för nätversionen av Hej skärm!. 2003-07-14, logoped Bitte Rydeman.

Denna beskrivning är gjord på uppdrag av Specialpedagogiska institutet, för nätversionen av Hej skärm!. 2003-07-14, logoped Bitte Rydeman. Lexia 4 Författare/producent: Olle Gunnilstam, Martti Mårtens, Stiftelsen Stora Sköndal Syfte: Lexia är ett träningsprogram för personer med dyslexi, afasi, läs- och skrivsvårigheter, grammatiska svårigheter

Läs mer

Acapela TTS. Inställningar och korrigering av uttal. Emma och Erik

Acapela TTS. Inställningar och korrigering av uttal. Emma och Erik Acapela TTS Inställningar och korrigering av uttal Emma och Erik Innehåll Inledning... 3 Inställning av talsyntesens parametrar... 4 Förklaring av Flikar... 5 Info... 5 General... 5 Pauses... 5 Reading...

Läs mer

Utförliga regler för TRAX

Utförliga regler för TRAX Utförliga regler för TRAX Innehållsförteckning Vad är TRAX? Sid 2 Grundregler för TRAX Sid 3 Vad är en tvingad yta? Sid 4 Vad är en vinnande ögla? Sid 6 Vad är en vinnande linje? Sid 7 Grundläggande strategiska

Läs mer

Snabbguide för användare SourceTech Telllus

Snabbguide för användare SourceTech Telllus Snabbguide för användare SourceTech Telllus Copyright SourceTech AB 2000-2012 Innehållet i denna manual är skyddat enligt upphovsrättslagen och får varken helt eller delvis kopieras utan uttrycklig tillåtelse

Läs mer

Att skapa en bakgrundsbild och använda den i HIPP

Att skapa en bakgrundsbild och använda den i HIPP Att skapa en bakgrundsbild och använda den i HIPP Bakgrundsbilder i HIPP kan användas till olika saker, t ex som ett rutnät för en tabell eller en grundkarta. Här visas hur man gör en grundkarta som en

Läs mer

MODIFIERAD STANDARDORTOGRAFI (MSO6)

MODIFIERAD STANDARDORTOGRAFI (MSO6) MODIFIERAD STANDARDORTOGRAFI (MSO6) Version 6 Januari 1999 Institutionen för lingvistik Göteborgs universitet Joakim Nivre 1 1 Allmänna principer MSO6 är en modifierad standardortografi för svenska avsedd

Läs mer

Digitalitet. Kontinuerlig. Direkt proportionerlig mot källan. Ex. sprittermometer. Elektrisk signal som representerar ljud.

Digitalitet. Kontinuerlig. Direkt proportionerlig mot källan. Ex. sprittermometer. Elektrisk signal som representerar ljud. Analog Digitalitet Kontinuerlig Direkt proportionerlig mot källan Ex. sprittermometer Elektrisk signal som representerar ljud Diskret Digital Representation som siffror/symboler Ex. CD-skiva Varje siffra

Läs mer

i LabVIEW. Några programmeringstekniska grundbegrepp

i LabVIEW. Några programmeringstekniska grundbegrepp Institutionen för elektroteknik Några programmeringstekniska grundbegrepp 1999-02-16 Inledning Inom datorprogrammering förekommer ett antal grundbegrepp som är i stort sett likadana oberoende om vi talar

Läs mer

Tentamen 2016-01-13. Marco Kuhlmann

Tentamen 2016-01-13. Marco Kuhlmann TDDD02 Språkteknologi för informationssökning (2015) Tentamen 2016-01-13 Marco Kuhlmann Denna tentamen består av 10 frågor. Frågorna 8 10 ligger på en högre kunskapsnivå än de övriga och kräver utförliga

Läs mer

Genetisk programmering i Othello

Genetisk programmering i Othello LINKÖPINGS UNIVERSITET Första versionen Fördjupningsuppgift i kursen 729G11 2009-10-09 Genetisk programmering i Othello Kerstin Johansson kerjo104@student.liu.se Innehållsförteckning 1. Inledning... 1

Läs mer

Att skriva på datorn

Att skriva på datorn Att skriva på datorn Innehåll: Inledning 1 Tangentbordet 2 Att skriva i Word 4 Att skriva på Internet 7 Övningar 8 2 Inledning Välkommen till steg 2 av Internetkursen för nybörjare! Vid detta kurstillfälle

Läs mer

Skrivstöd. Varför bry sig om stavning? Hur används stavningskontroll? Christian Hardmeier

Skrivstöd. Varför bry sig om stavning? Hur används stavningskontroll? Christian Hardmeier Skrivstöd Christian Hardmeier (efter Joakim Nivre) 205-- Varför bry sig om stavning? Stavfel kan skapa missförstånd Stavfel kan dölja innehåll Stavning fungerar som bildningsmarkör Standardiserad stavning

Läs mer

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5. Flöden. Reduktioner. Förändrat flöde

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5. Flöden. Reduktioner. Förändrat flöde Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5 Flöden. Reduktioner Förändrat flöde a) Beskriv en effektiv algoritm som hittar ett nytt maximalt flöde om kapaciteten längs en viss kant ökar med en enhet. Algoritmens

Läs mer

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Christian Gottlieb Gymnasieskolans matematik med akademiska ögon Induktion Dag 1 1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta

Läs mer

Hur gör vi då för att segmentera och kategorisera ljud i talspråk?

Hur gör vi då för att segmentera och kategorisera ljud i talspråk? UPPSALA UNIVERSITET Institutionen för lingvistik och filologi SPRIND, HT 2006, Tillfälle 7 SPRÅKPSYKOLOGI LYSSNA OCH TALA/ PERCEPTION OCH PRODUKTION LYSSNA (kap 5) Segmentering på fonemnivå - Koartikulation:

Läs mer