普通话语流中 “NV” 型音节过渡音征T2考察*

2011-06-06向柠

湖州职业技术学院学报 2011年2期

向柠

(广东商学院人文与传播学院, 广东广州 510320)

协同发音(coarticulation)是指在语流中，不同音段或超音段之间产生的一种相互影响的发音现象。音段之间的协同发音主要表现在共振峰的过渡上。音段之间共振峰的过渡称为T2(transition)。一般来说，第一共振峰(F1)和舌位的高低相关，第二共振峰(F2)和舌位的前后相关，第三共振峰(F3)和软腭的下降以及卷舌相关。音征一般以和元音的F2和F3相接的两个共振峰流程为主要信息，称为T2、T3(F1的走向也和辅音部位有关，不过不是主要的)。由于不同元音的F2、F3有其特定的频率，而辅音又有其特定的部位，因此，辅音和元音之间的T2的频率，表现为升、降或平三种变化。[1](P120)

本文主要分析普通话语流中“NV”型音节中的鼻音声母和后接单元音之间的T2。通过声学实验获得NV型音节T2的起点值、终点值、时长数据，然后对起点值和终点值进行相关分析和回归分析，得出鼻音声母的音轨方程(Locus Equation)，再根据音轨方程计算出语流中“NV”型音节的鼻辅音“m”和“n”的音轨。

一、实验程序

1.语料来源以一名普通话非常标准的中年男性的朗读材料为实验语料，选取其中鼻音声母和单元音相拼的音节。普通话中的声母“m”可以与单元音/a/、/i/、/u/、/o/相拼，“n”可以与/a/、/i/、/u/、/ü/相拼。 /o/实际上属于边际音，在前面有唇音声母时，由于唇化作用的影响，实际发音为[u]。[2](P32)因此，我们把“[mo]”排除在外。也就是说，本次实验的“NV”型音节组合只有“[ma、mi、mu]和[na、ni、nu、nü]”七种音节组合。剔除语料中的轻声音节和少数在语图上不太清晰的音节后，最后得到以“m”作声母的音节共64个(“ma”有16个，“mi”有22个，“mu”有26个)，以“n”作声母的音节共113个(“na”有64个，“ni”有41个，“nu”有3个，“nü”有5个)。

2.声学实验使用praat软件进行声学分析，获得“NV”型音节音征的起点值、终点值、时长数据，并对音征的升降情况进行观测。

3.统计分析使用社会科学统计分析软件包Statistical Package for the Social Sciences(SPSS)13.0进行计算、分析和作图。分别对“m”和“n”的起点值与终点值进行相关分析，来检验起点值和终点值之间是否具有显著的相关性，*只有进行相关分析证明了变量之间确实存在着显著的相关性，才能进行回归分析。如果变量之间的相关性不强甚至没有相关性，得出的回归模型就无法表达变量之间的依存关系，而成为一种数字游戏。[3](P205)在具有显著相关性的前提下，再通过回归分析，得出起点值和终点值两者之间的回归方程，从而可以根据单元音的终点值来计算或估计起点值。最后，我们根据最佳拟合线得出一个二元一次方程，分别得出“m”和“n”的音轨。此外，我们还对T2的走向趋势和时长分别进行了统计分析。

表1 普通话鼻音声母的过渡音征T2的长度和走势[1](P128)

二、实验结果考察

1.“NV”型音节T2起点值和终点值之间的相关分析我们对“NV”型音征的起点值和终点值进行了相关分析(参见表1)。 “mV”、 “nV”的起点值和终点值的相关系数分别高达0.960和0.959，系数后面还有“**”标志，说明起点值和终点值之间具有显著的相关性。可以继续进行回归分析，以考察起点值和终点值的具体变动关系。

2.“NV”型音节T2起点值和终点值的散点图及其拟合线、回归分析我们分别以鼻音“m”和“n”的过渡音征T2的终点值为横轴，起点值为纵轴，得到图1“NV”音节T2线性拟合图(参见图1)。

图1 “NV” 型音节T2线性拟合图

从图1看出，无论是“m”还是“n”，音征T2的起点值和终点值大致围绕着一条直线分布。根据起点值和终点值的回归系数情况(参见表2)，可得到“mV”型音节音征起点值和终点值之间的关系表达式：üm=0.801x+237*回归方程中，斜率取三位小数，截距四舍五入取整数。，“nV”的型音节音征起点值和终点值之间的关系表达式：ün=0.843x+220。这两个表达式就是图1中两条拟合线的表达式。直线的标准方程式ü = kx + b表示的是以ü为因变量、x为自变量之间的函数关系。我们得到的两个直线方程实际上反映了音征起点值随终点值变化的函数关系。通过方程式可以了解起点值受终点值影响的轻重程度；斜率大，则协同发音作用就大；斜率小，则协同发音作用就小。

根据冉启斌的研究，假定从起点值到终点值成直线过渡，则拟合线ü = kx + b与ü = x的交点就是该辅音的音轨。[4]因为这时x与ü相等，即F2起点值与终点值相等。在别的情况下，起点值要么大于终点值，要么小于终点值，这样，F2的起点实际上没有达到音轨频率的位置，而只是一个大致的趋势。后接元音的终点值不一定与音轨频率一样，连续的拟合线提供了观察终点值与音轨频率一致的情形。利用这种方法，我们计算出语流中m的音轨为1191Hz。n的音轨为1401Hz(参见表2)。

表2 鼻音声母m、n的音轨方程和音轨

3.“NV”型音节T2的升降情况我们使用SPSS13.0软件进行统计，得出“NV”型音节音征的升降数据(我们把起点值与终点值相差10Hz的音征的走势都视为“平”)(参见表3)。然后根据数据绘出“图2.NV型音节T2的升降情况图”(参见图2)。

表3 本次实验结果与吴宗济等人的实验结果对比

图2 “NV” 型音节T2的升降情况图

从图2可以看到，“mV”型音节中，ma的T2走势主要是升的，占总数的95%；mu的T2走势主要是降的，占总数的69.2%。此外，还有15.4%是“平”的。mi的T2走势全都是升的。 “nV”型音节中，na的T2走势主要是升的，占总数的84%，nu的T2走势全都是降， ni的T2走势主要是升的，占总数的95%，nü的T2走势全都是升的。我们发现“NV”型音节的音征升降情况跟后接元音关系比较密切。当后接元音为“a”、“i”、“ü”时，音征走势主要是“升”；后接元音为“u”时，音征走势主要是“降”，我们将本次实验结果跟吴宗济等人[1](P128)的进行了对比(参见表3)。[1]

从表3可以发现，在“mV”型音节中，除mu的音征走势不同外，其余音节ma、mi的音征走势一致。在我们实验中，mu音节也有平的音征走势，但不占多数。在“nV”型音节中，除na、nü音节的音征走势不同外，其余音节nu、ni的音征走势一致。na音节也有降的音征走势，但不占多数。而nü音节中没有发现平的音征走势。

4.“NV”型音节T2的时长在对音征T2的时长作统计分析时，我们把升降情况为平的音节排除在外。计算后得出“mV”型音节T2的平均时长为21ms，“nV”型音节T2的平均时长为17ms，两者相差不大。从音节类型来看，T2时长最长的音节是nu，平均为44ms；其次是mu，平均为27ms。T2时长较短的音节是mi、na、ni、nü，约为17ms。看来F2音征时长受后接元音的影响较大。初步的情况是：后接元音为后高元音u时，音征时长较长，后接元音为前元音i、ü和央元音a时，音征时长较短。