Automatisk taligenkänning som metod för att undersöka artikulationshastighet i svenska

Sammanfattning

Den senaste tidens utveckling inom automatisk taligenkänning har lett till mindre resurskrävan-de och mer effektiva modeller. Detta innebär nya möjligheter för forskning kring spontant tal.I den här studien används Kungliga Bibliotekets svenska version av Wav2Vec 2.0 och en tal-korpus skapas utifrån ljudklipp från Sveriges Radio för att undersöka artikulationshastighet ispontant tal. Artikulationshastighet har setts ha en negativ korrelation till informationsdensiteti tidigare studier. Utifrån Uniform Information Density-hypotesens antagande; att talare strävarefter att jämna ut distributionen av information i ett yttrande, undersöks om de sammanlagdadependenslängderna mellan alla huvud och dependenter i meningar är korrelerat med artiku-lationshastigheten. Studien visar att metoden där artikulationshastighet beräknas med hjälp avKB:s Wav2Vec 2.0 leder till systematiskt högre artikulationshastighet än vid en manuell beräk-ning. Samt att korrelationen mellan antal stavelser i ett ord och artikulationshastighet blir denomvända mot vad tidigare studier med manuella metoder visat. Hypotesen att längre depen-denslängd skulle vara relaterat till högre artikulationshastighet får inget stöd i studien. Iställetses en motsatt effekt av minskande artikulationshastighet i relation till ökande dependenslängd.Studien belyser behovet av en modell specialiserad för beräkning av duration för att vidare ut-forska artikulationshastighet genom automatisk taligenkänning.