Background and Objectives : Vowels are characterized on the basis of formant patterns. The first formant(F1) is determined by high-low placement of the tongue, and the second formant (F2) by front-back placement of the tongue. The fundamental frequency(F0) of a soprano often exceed the normal frequency of the first formant. And the vocal intensity is boosted when F0 is high and a harmonic coincides with a formant. This is called a formant tuning. Experienced singers thus learned how to tune their formants over a resonable range by lowering the tongue to maximize their vocal intensity. So, the current study aimed to identify the formant tuning in one experienced soprano by comparing the first formants of vowel [i] in three different voice production : speech, ascending scale, and vocalize. Materials and Method : All voices recordings of vowel [i] in speech, ascending scale (from F4 note to A4 note), and vocalize(:Ridente la calam") were made with digital audio tape-corder in a sound treated room. And the captured data were analyzed by the long term average(LTA) power spectrum using the FFT algorithm of the Computerized Speech Lab(CSL, Kay elementrics, Model, 4300B). Results : Although the first formant of vowel [i] in speech was 238Hz, those of ascending scale [i] were 377Hz, 405Hz, 453Hz respectively in F4(349z), G4(392Hz), A4(440Hz) note, and 722Hz, 820Hz, 918Hz respectively in F5 (698Hz), G5(784Hz), A5(880Hz) note. In vocalize, first formants of [i] were 380Hz, 398Hz, 453Hz respectively in F4, G4, A4 note, and 720Hz, 821Hz, 890Hz respectively in F5, G5, A5 note. Conclusion : These results showed that the first formant of ascending scale and vocalize sustained higher frequency than fundamental frequency in high pitch. This finding implicates that the formant tuning of vowel [i] in ascending scale was also noted in vocalize.
Formant trajectories reflect the continuous variation of speakers' articulatory movements over time. This study examined formant trajectories of English vowels produced by ninety-three American men and women; the values were normalized using the scale function in R and compared using generalized additive mixed models (GAMMs). Praat was used to read the sound data of Hillenbrand et al. (1995). A formant analysis script was prepared, and six formant values at the corresponding time points within each vowel segment were collected. The results indicate that women yielded proportionately higher formant values than men. The standard deviations of each group showed similar patterns at the first formant (F1) and the second formant (F2) axes and at the measurement points. R was used to scale the first two formant data sets of men and women separately. GAMMs of all the scaled formant data produced various patterns of deviation along the measurement points. Generally, more group difference exists in F1 than in F2. Also, women's trajectories appear more dynamic along the vertical and horizontal axes than those of men. The trajectories are related acoustically to F1 and F2 and anatomically to jaw opening and tongue position. We conclude that scaling and nonlinear testing are useful tools for pinpointing differences between speaker group's formant trajectories. This research could be useful as a foundation for future studies comparing curvilinear data sets.
This study tries to analyze morphology and formant frequencies of linear prediction spectra of stethoscope sounds for heart diseased children. For this object, heart diseased stethoscope sounds were collected in the pediatrics of an university hospital. The collected signals were preprocessed and analyzed by the Burg algorithm, a kind of linear prediction analysis. The linear prediction spectra and the formant frequencies of the spectra for the stethoscope sounds for the normal and the diseased children are estimated and compared. The spectra showed outstanding differences in morphology and formant frequencies between the normal and the diseased children. Normal children showed relatively low frequency of F1(the first formant) and small negative slope from F1. VSD children revealed stiff slope change around F1 to F3. Spectra of ASD children is similar with the normal case, but have negative values of F3. F1-F2 difference of the functional murmur children were relatively large.
Formant values are the most important acoustic correlates of English vowels. Classical studies on English vowels reported the first three formant values measured at a single timepoint on a sustained vowel segment. However, many recent studies revealed that partial onset or offset segments with information of dynamic spectral changes may contribute to the exact identification of English vowels with an accuracy almost comparable to that by the whole vowel segment or word. The purpose of this study was to examine formant trajectories of nine English vowels collected by Hillenbrand et al.(1995). Acoustic analysis was systematically made by a Praat script at six equidistant timepoints over the vowel segment. Results showed that the first formant trajectories played an important role in distinguishing each vowel within the front- or back-vowel groups. The second formant trajectories of the back vowels varied more drastically than those of the front vowels. The third formant value was similar except the high vowel /i/. From the vowel space on F1 by F2 axes, the formant trajectories of each vowel clearly showed a transition toward the locus of the following consonant /d/. Other acoustic data revealed that there were some vowel inherent duration or pitch values. From this study we can conclude that the dynamic spectral changes are very important in specifying acoustic characteristics of the English vowels. Further studies on vowels and diphthongs in different contexts are desirable.
The purpose of this study is to compare the first two vowel formants of the stressed and unstressed English vowels produced by ten young males (in their twenties and thirties) and ten old males (in their forties or fifties) from the Buckeye Corpus of Conversational Speech. The results indicate that the stressed and unstressed vowels, /i/ and $/{\ae}/$ in particular, from the two groups are different in their formant frequencies. In addition, the vowel space of the unstressed vowels is somewhat smaller than that of the stressed vowels. Specifically, the range of the second formant of the unstressed vowels and that of the first formant of the unstressed front vowels were compressed. The findings from this study can be applied to the pronunciation training for the Korean learners of English vowels. We propose that teachers of English pay attention to the stress patterns of English vowels as well as their formant frequencies.
The present study investigates the vowels of Bahasa Malaysia and Bahasa Indonesia in terms of the first two formant frequencies and provides a three-dimensional formant chart of vowels by plotting F1, F2, and the frequency of datapoints on 4 different scales: Hz, mel, bark, and the number of ERB. For this study, we recruited 30 male native speakers of Bahasa Malaysia and Bahasa Indonesia (15 each) which include 6 vowels (i, e, a, o, u, e) in various contexts. The three-dimensional formant chart showed geophysics of vowel space, such that mountain peaks stand in particular locations with a higher frequency of occurrence of datapoints. The geophysics of vowel space may shed lights on the perceptual structure of vowel space. The results also showed that vowels in utterance-final positions have a significantly higher F1 and a significantly lower F2 than those in utterance-medial or utterance-initial positions, which means that vowels in utterance-final positions are more back and lower in vowel space than those in utterance-medial or utterance-initial positions.
The purpose of this paper was to analyze the effects of nasalization on vowels. Ten males and 7 females produced 5 vowels (/a/, /e/, /i/, /o/, /u/) in conditions: normal and nasalized. In this study we compared normal vowels' formant with nasalized vowels' and examined nasal-formant in the nasalized vowels. The results was as follows: First, there was a significant difference between normal vowels and nasalized in terms of F1 and F2. Second, the nasal formants were observed in nasalized vowels more frequently in females than males. Third, N1 appeared to influence F1 of vowels whereas N2 seemed to have an impact on F2 and/or F3.
This study compared $F_{0}$ and the first three formants of eight Korean monophthongs produced by nine transgenders (male to female) to those of eighteen normal adults. Voice analysis was done by Praat (version 4.049). A one-way ANOVA with Tukey HSD post hoc tests were performed to determine statistical differences in $F_{0}$ and formant values obtained from transgenders, and normal male and female subjects. Results indicated that there was no significant difference in $F_{1}$ of /u/, /$\Lambda$/, and /o/, $F_{2}$ of /u/, /$\Lambda$/, and /i/ and $F_{3}$ of /u/ among the 3 groups (transgenders, normal males and normal females). However, in the comparison of transgenders vs. males, a significant difference was observed in $F_{0}$ of /o/, and $F_{2}$ of /i/, /a/, /e/, and /${\ae}$/ and $F_{3}$ of /e/. Furthermore, in the comparison of transgenders vs. females, a significant difference was also observed in $F_{0}$ of all vowels, $F_{1}$ of /i/, /$\alpha$/, /e/, /${\ae}$/, and /i/. $F_{2}$ of /i/, and /${\ae}$/, and $F_{3}$ of /i/, /$\alpha$/, /$\Lambda$/, /e/, /${\ae}$/, /i/, and /o/. Also, perceptual judgment of the transgenders' voice came out somewhat correlated strongly with their $F_{0}$ values but not much with the formant values. It was concluded that the transgenders' acoustic parameters are placed in between those of the normal males and females in. terms of fundamental and formant frequency analyses of vowels. Thus, it was assumed that those differences might stem from the transgenders' original big resonating cavities.
This study was prepared to investigate the correlation between Sasang constitutional groups and voice characteristics using voice analysis system(in this study, CSL). I focused on the voice characteristics in terms of harmonics, Formant frequency and Formant Bandwidth. The subjects were 71 males. I classified them into three groups, that is Soeumin group, Soyangin group and Taeumin group. The classification method of Constitution used two ways, QSCCII(Questionnarie for the Sasang Constitution Classification II) and Interview with a specialist in Sasang Constitution. So 71 people were categorized into 31 Soeumin(people), 18 Soyangin(people) and 22 Taeumin(people). Pitch is approximately similar to the fundamental frequency(F0) in voices. Shimmer in dB gives an evaluation of the period-to-period variability of the peak-to-peak amplitude within the analyzed voice sample. FFT(Fast Fourier Transform) method in CSL can display sampled voices into harmonics. H1 is the first peak and h2 is the second peak in the harmonics. The amplitude difference of h1 and h2(h1-h2) can be explained as the speaker's phonation type, And Formant frequency and bandwidth can be explained as the speaker's vocal tract. So I checked the harmonics and Formant frequency and Bandwidth as the voice parameters. First I have captured /e/ voices from all subjects using microphone. And then I analyzed /e/ voices with CSL. Power Spectrum and Formant History is the menu in the CSL which can display harmonics and Formant frequency and bandwidth. The results about the correlation between Sasang Constitutional Groups and voice parameters are as follows; 1. There is no significant amplitude difference of harmonics(h1-h2) among three groups. 2. There is the significant difference between Soeumin Group and Soyangin Group in Formant Frequency 1 and Formant Bandwidth 1(p<0.05). Any other parameters have no significance. I assume that Soyangin Group has clearer and brighter voice than Soeumin Group according to the Formant Bandwidth difference. And I think its result has coincidence with the context of "Dongyi Suse Bowon" and "Sasangimhejinam".
The purpose of this paper is to extract the vowel formants of the ten young male speakers from the Buckeye Corpus of Conversational Speech [1] and to analyze them in comparison to earlier works in terms of various phonetic factors that are expected to affect the realization of the formant distribution. The first two formant frequency values were automatically extracted with a Praat script along with such factors as the place of articulation, the content versus function word information, syllabic stress information, the location in a word, location in utterance, speech rate of three consecutive words, and the word frequency in the corpus. The results indicated that the formant patterns from the corpus were very different from those of earlier works although the overall pattern was similar and that the factors were strongly responsible for the realization of the two formants. The purpose of this paper is to extract the vowel formants of the ten young male speakers from the Buckeye Corpus of Conversational Speech [1] and to analyze them in comparison to earlier works in terms of various phonetic factors that are expected to affect the realization of the formant distribution. The first two formant frequency values were automatically extracted with a Praat script along with such factors as the place of articulation, the content versus function word information, the syllabic stress information, the location in a word, the location in an utterance, the speech rate of the three consecutive words, and the word frequency in the corpus. The result indicated that the formant patterns from the corpus were very different from those of earlier works although the overall pattern was similar and that the factors were strongly responsible for the realization of the two formants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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