Break Type 於本論文的應用

我們將上述參考文獻[11]中的 Break Type 應用在本論文裡，圖五.6為本論文中音長和四 個影響因素與 Break Type 的數學符號關係圖。

圖五.6：音長和四個影響因素與 Break Type 的數學符號關係圖。

在參考文獻[11]中作者於程式裡將每一種 Break Type 以一個b值來代表，如表五.5所示：

表五.5：Break Type 和b值的對應表。

Break Type B0 B1 B2 1− B3 B4 B2 2−

b 1 2 3 4 5 6

而為了在往後所製作的圖形上之視覺的直觀考量，我們更改了 3B 、B 和4 B2 2− 的順序，如 表五.6所示：

表五.6：改變順序後的 Break Type 和b 值對應表。

Break Type B0 B1 B2 1− B2 2− B3 B4

b 1 2 3 4 5 6

注意在語料庫中 379 個音檔的前後之 Break Type 我們將其設定為 4B ，尤其留意第一個音節 的前 Break Type 為 4B 。

,

sdk n sd_{k n, +1}

, 1

bk n₋ b_{k n,}

, 1

sdk n₋

, sk n

γ γtk n,

, bsk n

γ γpsk n,

5.3.2 音長軌跡和 音長軌跡和 音長軌跡和 Break Type 的相關性觀察 音長軌跡和 的相關性觀察 的相關性觀察 的相關性觀察

160 165 170 175 180 185 190

-0.15

1565 1570 1575 1580 1585 1590

MIPPH 和 MPPH 為韻律單位，其分別有各自的 Pattern。對於這三種 Pattern 我們將在第六章 中對其做詳細的說明，並且以數學方法再建立一個音長模型來將其顯現出來。

表五.7：C b( _n−1)。 0

B B1 B2 1− B2−2 B3 B4 個數 10499 26278 4213 4032 3682 3488

B0 B1 B2-1 B2-2 B3 B4

0 0.5 1 1.5 2 2.5

3x 10⁴

Break Type

個更

語第語前Break Type語個更

圖五.10：C b( _n−1)。

( _n 1, _n), {1, 2,...,16}, { 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}

C b₋ ps ps∈ b∈ B B B − B − B B 為每一種音節之韻律狀態類型和 每一種前 Break Type 的結合個數，我們將其列出如表五.8和繪出如圖五.11所示：

表五.8：C b( _n−1,ps_n)。

1

bn₋ ps_n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 0

B 123 337 648 855 1054 1054 1101 1075 935 894 743 649 493 331 164 43 1

B ^{415 905 1405 1886 2328 2525 2550 2628 2408 2320 2085 1825 1441 990 466 101} 2 1

B − 12 79 151 273 405 459 486 472 476 419 317 273 204 125 56 6 2 2

B − 28 85 201 274 391 397 453 441 428 410 307 288 163 109 39 18 3

B 39 141 256 374 388 392 401 371 358 316 240 198 108 70 24 6 4

B 74 267 428 537 447 435 349 285 206 156 109 74 50 40 18 13

韻韻韻韻聲聲

5.3.3.1 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析

由表五.9和圖五.12我們可以觀察到首先當前 Break Type 為 4B 時，通常是結束一段句子 而重新另一段句子，此時一般伴隨著重新吸氣因此說話速度會較快；再來當前 Break Type 為 3B 時，一個不吸氣但明顯的停頓產生，此時說話速度也會傾向加快；再者當前 Break Type 為 2 1B − 或 2 2B − 時，我們將其留在下一個小節“和後 Break Type 的雙連文機率”的實驗結 果分析中，與“當後 Break Type 為 2 1B − 或 2 2B − 時”一併做分析；最後對於當前 Break Type 為 0B 或B 時其並沒有特別的訊息出現。 1

5.3.4 和後 和後 和後 Break Type 的雙連文機率 和後 的雙連文機率 的雙連文機率 的雙連文機率

音節之韻律狀態類型和後 Break Type 的雙連文機率 (P ps_n|b_n),ps∈{1, 2,...,16},b∈{ 0,B 1, 2 1, 2 2, 3, 4}

B B − B − B B 計算方式如下式所述：

( , )

( | ) , {1, 2,...,16}, { 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}

( )

n n

n n

n

C ps b

P ps b ps b B B B B B B

= C b ∈ ∈ − − (5.4)

其中 ( ),C b_n b∈{ 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}B B B − B − B B 為每一種後 Break Type 的個數，我們將其列出如 表五.10和繪出如圖五.13所示：

表五.10： ( )C b_n 。

B 0 B 1 B2 1− B2 2− B 3 B 4 個數 10499 26278 4213 4032 3682 3488

B0 B1 B2-1 B2-2 B3 B4

0 0.5 1 1.5 2 2.5

3x 10⁴

Break Type

個更

語第語每Break Type語個更

圖五.13： ( )C b_n 。 ( _n, _n), {1, 2,...,16}, { 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}

C ps b ps∈ b∈ B B B − B − B B 為每一種音節之韻律狀態類型和每

一種後 Break Type 的結合個數，我們將其列出如表五.11和繪出如圖五.14所示：

表五.11： (C ps b 。 _n, _n)

bn ps_n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 0

B 293 653 911 1081 1181 1168 1113 1068 853 733 535 416 264 157 58 15 1

B 349 1042 1926 2736 3219 3256 3095 2793 2353 1959 1384 1019 634 361 120 32 2 1

B − 40 100 184 249 322 388 446 508 468 493 364 280 191 110 50 20 2 2

B − 9 13 51 95 174 261 323 406 463 488 483 449 373 249 160 35 3

B 0 1 4 8 24 37 97 158 278 406 518 630 625 538 295 63 4

B 0 5 13 30 93 152 266 339 396 436 517 513 372 250 84 22

韻韻韻韻聲聲

每Break Type

語第語語語語韻韻韻韻聲聲和語第語每Break Type語每每個更

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 B0

B1

B2-1

B2-2

B3

B4

500 1000 1500 2000 2500 3000

圖五.14： (C ps b 。 _n, _n)

我們將 (P ps_n|b_n),ps∈{1, 2,...,16},b∈{ 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}B B B − B − B B 列出如表五.12 和繪出如圖 五.15所示：

表五.12： (P ps_n|b ，其單位為_n) 10⁻⁴。

bn ps_n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 0

B 279 622 868 1030 1125 1113 1060 1017 812 698 510 396 251 150 55 14 1

B 133 397 733 1041 1225 1239 1178 1063 895 745 527 388 241 137 46 12 2 1

B − 95 237 437 591 764 921 1059 1206 1111 1170 864 665 453 261 119 47 2 2

B − 22 32 126 236 432 647 801 1007 1148 1210 1198 1114 925 618 397 87 3

B 0 3 11 22 65 100 263 429 755 1103 1407 1711 1697 1461 801 171

4

B 0 14 37 86 267 436 763 972 1135 1250 1482 1471 1067 717 241 63

韻韻韻韻聲聲

每Break Type

語語語韻韻韻韻聲聲和每Break Type語音音音機機

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 B0

B1

B2-1

B2-2

B3

B4 0.02

0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16

圖五.15： (P ps_n|b 。 _n)

5.3.4.1 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析

由表五.12和圖五.15我們可以觀察到首先當後 Break Type 為 3B 或 4B 時通常是一個語法 片語或一段句子的結束，此時 Lengthening Effect 即顯現出來；再來當後 Break Type 為 2 1B − 或 2 2B − 時我們將其與表五.9和圖五.12做比較可以發現，Break Type 之前的韻律狀態類型會 高於之後，此即顯現出了韻律詞的音長軌跡之 Pattern；最後對於當後 Break Type 為 0B 或 1B 時其並沒有特別的訊息出現。

5.3.5 和前後 和前後 和前後 Break Type 的結合個數 和前後 的結合個數 的結合個數 的結合個數

我們將每一種音節之韻律狀態類型和每一種前後 Break Type 的結合個數C b( _n−1,ps b_n, _n), {1, 2,...,16}, { 0, 1, 2 1, 2 2, 3, 4}

ps∈ b∈ B B B − B − B B 列出如表五.13和繪出如圖五.16所示：

表五.13：C b( _n−1,ps b_n, _n)。

韻韻韻韻聲聲

表五.14：C pps( )。

類型 1 類型 2 類型 3 類型 4 類型 5 類型 6 類型 7 類型 8 個數 127 441 1266 2218 3624 4993 5806 6067 類型 9 類型 10 類型 11 類型 12 類型 13 類型 14 類型 15 類型 16

6005 5440 4525 4185 3191 2366 1426 452

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

韻韻韻韻聲聲

個更

語第語語每韻韻韻韻聲聲語個更

圖五.17：C pps( )。

再來我們將C pps dps pps( , ), ∈{1, 2,...,16},dps∈{1, 2,...,16}列出如表五.15 和繪出如圖五.18 所 示：

表五.15：C pps dps( , )。

pps dps 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

1 0 2 4 7 12 8 17 14 7 12 21 11 10 2 0 0

2 1 3 15 13 33 31 39 51 48 49 61 38 33 17 8 1

3 7 13 31 51 102 103 108 125 119 130 134 146 98 64 25 10 4 10 33 82 118 148 174 227 227 245 237 225 204 141 112 25 10 5 29 101 166 225 285 307 352 353 338 318 324 314 256 156 86 14 6 44 137 221 305 450 476 492 505 466 434 454 354 300 223 105 27 7 71 181 322 406 496 536 581 582 542 505 434 431 337 235 121 26 8 71 207 362 461 558 578 563 575 586 556 464 410 298 235 121 22 9 71 210 378 486 614 622 618 588 517 517 391 402 274 201 85 31 10 68 224 365 463 509 576 588 563 492 475 354 299 222 158 72 12 11 88 163 289 427 480 472 461 464 420 372 306 231 178 100 59 15 12 77 204 290 401 439 450 440 446 352 349 263 200 140 88 37 9 13 50 129 226 318 368 388 339 338 306 265 174 129 91 46 15 9 14 50 101 176 275 269 292 277 259 212 171 118 86 55 17 7 1 15 32 74 119 169 188 185 176 129 126 93 63 42 20 9 1 0

16 11 26 37 67 61 59 55 51 31 29 12 7 4 2 0 0

語語韻韻韻韻聲聲

語每韻韻韻韻聲聲

語第語語語和語每韻韻韻韻聲聲語每每個更

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

100 200 300 400 500 600

圖五.18：C pps dps( , )。

5.4.1 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析 實驗結果分析

首先我們由表五.14和圖五.17可以觀察到其分佈與表五.1和圖五.1相似皆為高斯分佈，

但整體而言圖五.17 為瘦高型而圖五.1為矮胖型。再來我們由表五.15和圖五.18 可以觀察到 首先當一個音節的音長類型偏小也就是音長偏短的時候，音高類型偏大也就是音高偏高；再 來當音長偏向適中的時候，音高除了絕大部份亦偏向適中以外偏低或偏高的機率也較前者為 高；最後當音長偏長的時候，音高則會偏低。

第六章 第六章 第六章

第六章 高階音長模型 高階音長模型 高階音長模型 高階音長模型的原理和數學 的原理和數學 的原理和數學 的原理和數學 說明 說明

說明 說明

本章依據第五章所述的漢語語音階層韻律結構搭配著所觀察到的音長軌跡現象，建立一 個高階語言層次階層音長模型(高階音長模型)，以數學的方式呈現出每一個階層之音長軌跡 的 Pattern。本章內容首先對於高階語言層次的韻律訊息做介紹，而後對於模型的原理和數學 做說明。

6.1 高階語言層次韻律訊息 高階語言層次韻律訊息 高階語言層次韻律訊息 高階語言層次韻律訊息

本節將對於高階語言層次的韻律訊息做介紹，有別於在第二章所提及的低階音節層次之 韻律訊息，高階語言層次的韻律訊息是屬於較大的韻律單元。我們將在以下的數個小節中以 同於低階音節層次之韻律訊息的四個部份，其分別是音高、音量、音長和停頓，來對高階語 言層次之韻律訊息做介紹。

6.1.1 音高訊息 音高訊息 音高訊息 音高訊息

一般而言，一句 Utterance 之音高軌跡的整體趨勢是類似浪潮般逐漸下降，並非是維持 平穩，這種趨勢通常發生在以長停頓分開的 Utterance 之中，一般是伴隨著標點符號，我們 將這種趨勢視為語調(Intonation)的變化。在逐漸下降的趨勢當中通常會伴隨著局部的浪潮般 起伏，越到句尾起伏越趨緩和，這種局部的起伏是由於各個音節的聲調以及受其前後音節之 影響所造成。而在以長停頓分開的語句當中通常會伴隨著 Pitch Reset 的現象，即下一個音節 的 Pitch Level 突然增高，其通常是語者想要加重某個字或詞所造成，且其亦對應到停頓發生 的地方。這種 Pitch Reset 的現象大部份是發生在功能詞(例如“出口及進口”的“及”字，

其為連接詞，亦為功能詞的一種。)上和詞以及語法片語的邊界位置，在詞內則鮮少發生。

6.1.2 音量訊息 音量訊息 音量訊息 音量訊息

一般而言，一段語句的句首部份其音節通常含有比較高的音量，隨著發音到句尾其音量 有逐漸下降的趨勢。這是一個很自然的現象，因為當語者在說一句話的時候一開始有比較足

夠的氣，隨著說到句尾氣漸漸地不足，所以才會有音量逐漸下降的趨勢。然而以上所述為一 般的現象，語者有時候會在其想要加重的音節上以較大的音量來表達，因而造成局部的能量 增強。如同其它韻律訊息般，這些加重音量的音節位置通常發生在語法片語的起始音節。

6.1.3 音長訊息 音長訊息 音長訊息 音長訊息

一般而言，一段語句的最後一個字或是詞的最後一個字會比句中或詞中的字其音長要長 一些，這就是所謂的 Lengthening Effect。通常這些拉長的音節所代表的是類似停頓的功能，

以此方式來代表語意單位的結束。但是我們也可以觀察到並不是所有詞的最後一個音節皆會 發生 Lengthening Effect，一般認為，相同於其它韻律訊息，Lengthening Effect 比較容易發生 在語法片語和語句的最後一個字以及標點符號出現的地方。特別注意，因為不同的音節有不 同的基本音節之 Phonetic Structure 與不同的聲調，故僅觀察音節是無法絕對的觀察到 Lengthening Effect。因此，我們在觀察 Lengthening Effect 的時候必須要先將基本音節和聲調 對音長的影響去除掉，如此才能明確地觀察到高階語言層次韻律訊息中音長的 Lengthening Effect。

6.1.4 停頓 停頓 停頓訊 停頓 訊 訊 訊息 息 息 息

一般而言，人們在朗讀文章時於標點符號出現的地方會產生明顯的停頓，以表示另一個 語意段落的開始，然而在詞裡音節之間幾乎不會有停頓的發生，例如“行政院”的“行”和

“政”與“政”和“院”之間。停頓的發生一般在詞和詞之間才有機會，其有兩點原因，第 一是因為詞為最基本的語意單位；第二為語者為了能成功地傳遞訊息，因此會選擇在適當的 詞結束位置處做停頓。再者我們可以觀察到雖然詞是最基本的語意單位，但是在韻律上數個 詞可能連著一起唸，期間不會有停頓的發生，因而組成一個較大的韻律單元，我們稱之為韻 律詞。經過眾多語料的觀察，除了標點符號所對應的明顯停頓以外，在功能詞或是詞以及語 法片語的邊界處，也比較容易發生明顯的停頓。

6.2 高階音長模型的 高階音長模型的 高階音長模型的 高階音長模型的原理說明 原理說明 原理說明 原理說明

本節首先將對於漢語的語法和韻律結構做說明，而後觀察高階語言層次的音長軌跡現

象，最後呈現出各個高階語言層次音長韻律單位的音長軌跡示意圖。

6.2.1 漢語 漢語 漢語語法結 漢語 語法結 語法結 語法結構 構 構 構

對於漢語文句的語法結構方面，漢語文句之組成的最基本單位為字(Character)，由一個 字到數個字不等組成最小的語意單位詞(Lexical Word)，再由數個詞組成語法片語(Syntactic Phrase)，接著由數個語法片語組成句子(Sentence)，最後由數個句子組成文章。

6.2.2 漢語 漢語 漢語韻律結 漢語 韻律結 韻律結 韻律結構 構 構 構

對於漢語語句的韻律結構方面，漢語相對於其它語言為一字、一音、一調的特色，其韻 律架構是以音節(Syllable)為最基本的單位，由數個音節組成韻律詞(Prosodic Word)，再由數 個韻律詞組成韻律片語(Prosodic Phrase)，最後由數個韻律片語組成 Discourse。

6.2.3 高階語言層次階層音長軌跡現象 高階語言層次階層音長軌跡現象 高階語言層次階層音長軌跡現象 高階語言層次階層音長軌跡現象

我們由參考文獻[2、11、14]中所述與圖五.7、圖五.8和圖五.9的觀察可以知道，音長的 漢語語音階層韻律結構是以韻律詞為最基本單位，因此我們將圖五.5與圖五.7、圖五.8和圖 五.9去除掉 0B 和 1B 並且將B2 1− 和 2 2B − 結合為 2B ，以分別呈現出音長的漢語語音階層韻 律結構與對於高階語言層次的音長軌跡現象做進一步的觀察，如下的圖六.1與圖六.2、圖六.3 和圖六.4所示。

圖六.1：音長的漢語語音階層韻律結構。

4 B

4 B

4 B

MPPH

MIPPH B4

PW B2 PW B4

MIPPH 3

B

PW B3

4 B

PW

PW B2 B2

0 5 10 15 20 25 30 35

160 165 170 175 180 185 190

-0.15

1565 1570 1575 1580 1585 1590 之韻律單位的音長軌跡 Pattern，但是我們僅能夠明顯地觀察到 PW 的音長軌跡 Pattern，對於 MIPPH 和 MPPH 則較不易觀察出，因此我們將圖六.2、圖六.3和圖六.4依序去除掉 2B 與 3B ， 分別如下的圖六.5、圖六.6和圖六.7與圖六.8、圖六.9和圖六.10所示。

0 5 10 15 20 25 30 35

160 165 170 175 180 185 190

-0.15

1565 1570 1575 1580 1585 1590

160 165 170 175 180 185 190

1565 1570 1575 1580 1585 1590

-0.15

我們將以數學模型來呈現出這些 Pattern，因此我們將 MPPH、MIPPH 和 PW 的音長軌跡 Pattern 示意圖繪出如圖六.11所示，並且以一句 13 個字的 MPPH 為例，繪出其和 MIPPH 與 PW 之 間的關係，如圖六.12所示。

圖六.11：漢語語音階層韻律單位之音長軌跡 Pattern 示意圖。(a).原始音長軌跡，

(b).MPPH 之音長軌跡 Pattern，(c). MIPPH 之音長軌跡 Pattern，(d). PW 之音長軌跡 Pattern。

時間

音長軌跡 MPPH

時間

音長軌跡 MIPPH MIPPH

音長軌跡 PW PW PW PW PW

時間

音長軌跡

3^r sd

 +

(a)

(b)

(c)

(d)

時間

+

+

圖六.12：一句 13 個字的 MPPH 與 MIPPH 和 PW 之間的關係圖。

圖六.12：一句 13 個字的 MPPH 與 MIPPH 和 PW 之間的關係圖。

在文檔中 漢語語音音節長度模型之研究 (頁 80-0)