Lietuvių kalbos balsių formantinę struktūrą ir trukmę lemiančių veiksnių sąveika bei hierarchija

LTKiekviena fonetinė kalbos garso realizacija yra įvairių (lingvistinių, ekstralingvistinių, paralingvistinių ir kt.) veiksnių konkurencinis laukas, kuris iki šiol lietuvių kalbos fonetinių tyrimų diskurse yra per mažai nagrinėtas. Mokslo studija „Lietuvių kalbos balsių formantinę struktūrą ir trukmę lemiančių veiksnių sąveika bei hierarchija“ siekia verifikuoti tyrimo metodiką, kuri leistų statistinėmis ir instrumentinėmis priemonėmis analizuoti fonetinio kalbos garsų varijavimo dinamiką. Tyrimu siekiama nustatyti, kokią įtaką balsių kokybinių ir kiekybinių rodiklių pasiskirstymui daro ne atskiri faktoriai, bet kelių faktorių grupė: konsonantinė aplinka, diktorius, pozicija frazėje (izoliuota ir neizoliuota), paties balsio fonologinė kiekybė, eilė ir pakilimas. Šiam tikslui pasitelkta dvifaktorinė dispersinė analizė ANOVA, kuri leidžia apdoroti kompleksinės struktūros duomenis. ANOVA modelis taikytas dvejopai: analizuota dviejų kalbinių veiksnių sąveika tiesioginės konkurencijos sąlygomis ir tirta dviejų veiksnių sąveika neatsižvelgiant į kitus faktorius. Tyrimo rezultatai atskleidė, kaip į skirtingus veiksnius reaguoja balsių formantės F1, F2 ir trukmė (t. y. kaip kinta F1, F2 bei ilgųjų ir trumpųjų balsių trukmės vidurkius skiriantis intervalas) bei kaip kiti faktoriai gali paveikti interakcijų statistinę tikimybę. Tyrimo rezultatai, patvirtinę hierarchinį veiksnių interakcijos pobūdį, leidžia į fonetinius kalbos garsų variantus pažvelgti kaip į atskirą sistemą, paklūstančią tam tikrai vidinei kalbos logikai. Atliktas tiriamasis darbas gali būti atramos tašku plečiant dinaminių kalbos reiškinių analizę teoriniu, metodologiniu ir praktiniu požiūriais. [Leidėjo anotacija]

ENA comprehensive understanding of language is impossible without thoroughly analyzing its dynamic aspects. The phonetic aspect of language is particularly problematic in this regard. The change in linguistic context and other linguistic, paralinguistic, and extra-linguistic circumstances are the reasons for the variation of phonetic elements in language. The distribution of vowel qualitative and quantitative cues in terms of phonetics is influenced not only by the speaker‘s gender, age, human vocal tract specifics, and various pathologies, but also by the phonotactic and prosodic structure of the language, co-articulatory phenomena, as well as the relationships between phonemes, and more. Even an isolated vowel, in terms of phonetics, does not represent a pure phoneme, but is just one of its variants (allophones), thus the usual articulatory and acoustic characteristics of vowels in marked positions do not reflect all their phonetic variants. To understand the internal processes of language and especially their dynamics, we cannot rely on the phonetic form determined in certain positions, because the issue of invariance remains important – that is, there is a need to identify those correlates of speech sounds that are independent of the linguistic context (its positions). Every phonetic realization of speech sounds is a competitive field of all the above-listed factors, which is still to be examined in Lithuanian phonetics. This study aims to determine the relative strength of factors. The main focus is on its interaction and possible hierarchy. An attempt was made to identify which factor has the greatest relative strength, i.e., whose interaction with the formant structure and duration of vowels (more precisely, with the statistical distribution of their correlates) is the strongest and least affected by other factors.A strict analysis scheme was followed in this study. First, subgroups of phonetic correlates of vowels were selected (in particular, the first two formant and duration parameters of the vowels). Secondly, the factors determining the distribution in question were identified. Then, a two-factor analysis of variance (ANOVA) was performed. Initially, the statistical interaction of two factors was estimated without considering other factors (gradually increasing their number in the samples). Next, the impact of factors was assessed under direct competition, where all other factors were eliminated from the analysis. According to these two statistical comparisons, all factors and their relations were described. [...] This study, which focused not on the canonical features of vowels but on their variants, highlighted the distinction between the factors of different nature. Although this opposition is conditional, it is important for understanding phonetic dynamics in language. The higher the position of extralinguistic factors in the hierarchical chains, the weaker the connections of phonetic categories with the phonological functions they represent. Additionally, based on acoustic vowel measurements recorded in isolated positions, it can be said that the naturalness of language is a condition of its systematicity. Although the canonical characteristics of speech sounds are often recorded in isolated positions, this factor can distort the usual relationships of phonemes. Excessive articulatory efforts by speakers can sometimes erase the distinguishing boundary between the quality of long and short vowels, reduce and modify the influence of consonants on the distribution of vowel F1, F2, increase the dispersion of vowel (especially long vowel) duration, etc.Future research of this kind can continue in several directions. First, to obtain a more comprehensive overall picture, increasing the empirical material‘s diversity and scope is necessary. The more factors included in the analysis, the more detailed the picture of linguistic dynamics should emerge. It is necessary to include all subgroups of vowels and consonants in the research, analyze natural words (not only clusters), and study more diverse empirical material from prosodic, sociolinguistic, and other perspectives. When examining a larger number of factors, more complex statistical models should be sought to simultaneously analyze the interactions of more than two factors. MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) or Discriminant Analysis could be some of the alternatives. Multivariate data analysis could more clearly reveal the specificity of interactional relationships, allowing for discussions not about the relative influence of individual factors on the distribution of a particular acoustic correlate, but about the “centers of gravity” formed by entire groups and combinations of factors. The work done in this study can be considered a starting point for continuing further analysis of the phenomena of linguistic dynamics, expanding it in theoretical, methodological, and practical terms. [From the publication]

• Baltų kalbų garsynas XXI a. pradžioje: balsių ir garsų sąveikos instrumentinis tyrimas / Jurgita Jaroslavienė, Juris Grigorjevs, Jolita Urbanavičienė, Inese Indričāne. Vilnius : Lietuvių kalbos institutas, 2019. 317 p.
• Bendrinės lietuvių kalbos statistinė struktūra : fonologijos dalykai / Aleksas Girdenis, Vida Karosienė. Vilnius : Vilniaus universiteto leidykla, 2010. 179 p.
• Lietuvių kalbos priebalsių akustinės ypatybės : disertacija / Sigita Dereškevičiūtė. Kaunas : Vytauto Didžiojo universiteto leidykla, 2013. 218 p.
• Priebalsių akustinės ypatybės : palatalizacija ir balsingumas / Rytis Ambrazevičius, Asta Leskauskaitė. Kaunas : Technologija, 2015. 310 p.
• Teoriniai lietuvių fonologijos pagrindai / Aleksas Girdenis. Vilnius : Mokslo ir enciklopedijų leidybos institutas, 2003. 387 p.
• Vakarų aukštaičiai kauniškiai: arealai ir diferenciniai požymiai / Rima Bakšienė. Vilnius : Lietuvių kalbos institutas, 2022. 242 p.
• Vakarų aukštaičių kauniškių priegaidės: Marijampolės šnekta / Rima Bakšienė. Vilnius : Lietuvių kalbos institutas, 2016. 236 p.