语音属性识别

该研究用语境一致与不一致对话检验普通话陈述与疑问语调辨认，报告一致配对更快更准、声调 4 与陈述语调独立提高辨认率，而声调 2 疑问句在冲突语境中准确率低但反应相对快，代价是语境预期会覆盖清晰声学线索。

研究用三选一重音辨别任务和 Mini-PROMS 四个音乐感知维度比较 20 名德语、20 名法语、20 名韩语中高级西班牙语学习者，发现德语组正确率最高且只有旋律分跨母语显著预测重音辨别，重音分与母语交互但组内均不显著，调音与速度均无显著效应。

该研究用电磁发音仪测量台湾华语四声与五种焦点条件下词首辅音手势，发现轮廓声调增大位移与峰速度而焦点延长形成时长且二者无交互，与重音语言中同时调制两维的模式不同，但样本仅五人且只分析了辅音手势。

该研究让普通话母语者在走 45 米的同时读文章或重复/pɑ/并只改变一侧速度，发现改变步速会连带改变语速而改变语速几乎不改变步速，显示不对称耦合且不支持对称振子互 entrain 的强预测。

该研究以 27 名日本职前教师的 3 分钟微格教学和 729 人次九维度同伴评分为对象，用 8 个客观声学特征做 72 对相关映射，发现语速偏向内容清晰等认知维度而平均基频偏向表情与观众意识等情感维度，但 15 个名义显著相关经错误发现率校正后全部不显著，故最优区间只作探索性参考。

该文追问法语重音短语如何切分，提出以连续重读音节间最小约 250 毫秒、最大约 1250-1350 毫秒为时长约束，并以脑电 delta 振荡 0.8 Hz 到 4 Hz 作机制解释，代价是长词与快慢语速下的切分不再唯一依赖句法或音节数。

该研究让 40 名普通话母语者用三种朗诵风格读五言和七言诗联，用当前音节与前一音节时长比估计边界强度，报告慢速诗体中第 2 字和第 4 字处的高边界在日常语速下基本消失，且七言首个双字组从不独立成组。

本研究在德语载体句中并置词汇频率与语义场启动对边界区间时长的影响，报告显示低频在三段边界区间上一致更长而启动总体不显著，代价是当前仅一轮拉丁方小样本与冠词韵尾上小幅反向交互均待全样本验证。

该研究用三音节词朗读任务比较美国母语者和巴西二语者的重音实现，显示母语者时域元音缩减更充分而二语者缩减不足并依赖更大的响度对比和更宽的共振峰分布，基频在两组间均未形成可靠区分。

该研究用听音辨调加试后三秒视觉反馈的四天训练，检验普通话母语者对粤语六声的即时学习、新说话人泛化和一周保持，并报告音乐能力稳定预测成功而工作记忆只支持初期增益、音高敏感性作用有限，但未分离视觉与反馈各自的独立贡献。

该研究用说话人嵌入加回归器做年龄估计，再用成对听辨实验对照人类表现，显示系统误差能预测人耳难易，且双方共享基频等声学线索而人耳额外依赖语速节奏，但数据不均衡与噪声限制了结论外推。

论文复现基于频谱的句级嗓音强度回归并在新录音条件下发现其失效，进而用 Wav2Vec 2.0 浅层表示训练回归器，在 VIC 上把决定系数维持在 0.83 左右，代价是跨条件差距仍未完全消除。

该研究以普通话和阜新话送气对立为对象，用手动测量的 VOT 与起振后 10 毫秒内 CF0 检验声调如何调制两线索分工，最强证据是 VOT 在四声下稳定区分送气而 CF0 仅在特定声调显著，代价是仅 6 名男声冠音样本且结果限于声学产生层面。

该研究对 400 名法语母语英语学习者的/i:/、/ɪ/与法语/i/做时长与 F1-F2 重叠测量，发现时长差异总体显著但共振峰分布仍高度重叠，说明时长线索可被习得而不等于达到母语者式实现。

该研究以常州话双音节名词与动词短语的声学比较检验左主导与右主导变调是否成立，最强证据是动词短语基调保留仅轮廓简化而名词短语出现大幅偏离与一词多调，代价是仅分析 3 名年轻女性发音人且单音节基线只在孤立语境录制。

该研究在/aCa/中用三维电磁发音仪对比/d/与/r/的舌尖手势，报告 3 人实现为近音、仅 S2 实现为拍音且/r/以更高闭合刚度缩短平台与声学收缩，代价是仅 4 人小样本且拍音证据集中于一人。

该研究把成人 MonPaGe 工具中的交替运动速率任务适配给 2.6 至 6 岁法语儿童，在 97 名典型发育儿童首批数据上先做听觉语速测量，再转向三窗口声学测量加错误质性分析，初步报告任务类型与辅音丛显著影响表现，后续将对比健康老化与帕金森组以检验逆行发生假说。

该研究以 9 名母语人的孤立词录音为对象，用自动对齐时长与振幅包络二次项系数证明 fortis /ŵ/ 更长且呈凸形能量凹陷，而 lenis /w/ 常弱化为过渡，代价是野外录音剔除、切分不确定与尚未覆盖 /j/ 对立。

该研究用双音节词对绕口令式重复任务检验重音格是否独立于音段被计划，初步显示时长无主效应但重复次数与错误数支持抽象格，代价是样本仅 36 人且功效不足。

该研究以焦点是否改变音高轨迹为问题，用函数主成分分析把整条基频曲线拆成范围、形状和峰对齐三维并做贝叶斯回归，最强证据是焦点下前两个主成分得分可信降低且高原组效应更大，代价是峰对齐维度无组效应且方向因人而异。