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950 2018 年 11 月

正数，反之为负数，绘制特殊发音基频线 l 2 ，并把 量微小，气流紊乱难以侦测到脉冲信号；声带经过
时间转换为百分制。图 4 是句子末尾语气词特殊发 短暂的张开立即闭合阻碍空气流动，产生较高频率
音基频变化线，平均 l 2 各点数据得到理想参考基频 的振动，同时发声音量增大，使 34%∼100% 脉冲信
F 0 = 37.947 Hz，并绘制参考基频线 l 3 。以 l 3 作为 号较强。整段特殊发音可以 24% 为分界线，可分为
参考线研究特殊发音的基频线性变化，发现浊音段 0∼24%、24%∼100% 两大段：0∼24% 第一段基频值
46%∼100% 的基频整体低于平均水平；0∼6% 的基 整体高于平均水平，且所占时长较短，对比发音时

频呈上升趋势，6%∼68%基频逐渐下降，68%∼100% 长数据发现，虽然不是完整的语气词发音段落并且
基频上升，其中 6%∼24% 基频急速下降，基频最低 时长较短，但是这一段基频已能感知并理解出字面
点在 16%。0∼6% 基频值逐渐上升是因为要达到一 意思和表达表语气的功能，该段发音类似语气词；
定的声调，而声带振动频率是逐步达到的，整个基频 24%∼100% 第二段基频值整体高于平均水平，时长
线峰值点在6%。 较长，从主观感受上基频变化更加明显。整段发音

第一段基频变化范围较大，但更多用于传递字面发
200
音的信息，第二段时长较长，更多用于感知发音者的
ྲ൴ԧᮃ۳ᮠ l 2
150 ԠᏦ۳ᮠ l 3 音调变化。
۳ᮠ/Hz 100 3 听辨实验

50
3.1 实验设计
0
为了让实验结果具有一定的普遍性，实验文
-50
0 20 40 60 80 100 本中包含常用的 a 系语气词，根据《现代汉语汉
௑ᫎ/ms
字频率表》，从使用频率较高 (出现频率范围为
图 4 句末语气词特殊发音基频线 4.8867%∼0.015%) 的前 1000 个字中提取 a 系语气
Fig. 4 The fundamental frequency line of state- 词：吧 (0.0447%)、吗 (0.0431%)、啊 (0.0264%)、哈
ment label designator special tone in the end of (0.0163%)。将这 4 个字应用到实验语料中，每个语
sentence 气词合成一类实验语料，共四类语气词语料对照组。
每类语料对照组包含正常发音语料组和特殊发音
1 语料组。
选十名声音清晰、普通话标准的人员，告诉听
音人每段文本的情景演绎，将四类语气词分别以快
ᑢф 乐、愤怒、悲伤、平静四种感情表达该段文本，作为
四类语气词正常发音语料组。录制文本中四类语气
词的阴平发音分别作为合成特殊发音的语料，将特
殊发音语气词应用到快乐、愤怒、悲伤、平静四种语
0 20 40 60 80 100 音作为四种特殊发音语料组。录制 16 kHz 采样率
௑ᫎᄈѬඋ/%
的实验语料。使用 cool edit pro 采用基频转化为半
图 5 句末语气词特殊发音脉冲图 [14]
音 的方法合成特殊发音，并矫正时间轨。
Fig. 5 The pulse graph of statement label desig-
将合成好的语料制作成 PPT 演示文件，页面
nator special tone in the end of sentence
采用黑色字体、白色背景。每页为一个情景发音，
通过深入研究发音语料、频谱、时长，对比图 5 例如第一页将 “吧” 语气词应用到快乐的正常发音
处理后的脉冲图谱发现，在起初0∼16%阶段肺部向 中，首先文字叙述小明在参加派对特别开心的情景
外快速呼气，声带高速振动产生的基频信号高于参 演绎，小明快乐地说道：“让我们从今晚嗨到天亮
考基频线 l 3 水平；在 18%∼24% 的位置脉冲信号微 吧！”，然后说话文字内容和正常语音同时播放。第
弱，这个短暂的时段声带张开振动减弱，产生的音 二页将 “吧” 语气词应用到快乐的特殊发音中，首先