盛立妮

摘要：為了解praat在知網(wǎng)中的中文文獻中的使用情況，筆者整理分析94篇中文文獻制成數(shù)據(jù)表，提取出研究時間、研究對象、關(guān)鍵詞、應(yīng)用場景、功能、論文渠道、研究方法、實驗結(jié)果、優(yōu)缺點等多項信息，基于薈萃分析的方式對praat的應(yīng)用實例進行整理，并得出以下結(jié)論。

關(guān)鍵詞：知網(wǎng);praat;應(yīng)用實例;薈萃分析

一、引言

Praat在荷蘭語里是交談和說話的意思，最早是在1993年由荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)的Paul Boersma教授和David Weenink教授合作開發(fā)的語音分析軟件。從2004年開始，作為全部開放的源代碼軟件，可以為用戶免費服務(wù)，且有無須安裝，內(nèi)存較小，支持多平臺、使用者自行編寫腳本語言等優(yōu)點，因此國內(nèi)外有諸多學(xué)者的研究都是依據(jù)此軟件進行的。

Praat主要用于對自然語言進行采集、分析、標注、提取、處理及合成等實驗，尤其在語音分析、語音合成、繪制語圖等方面非常精確，甚至還可以起到輔助語音教學(xué)教學(xué)測試等作用。此外，praat的出現(xiàn)恰好彌補了聽辨實驗的不足，使偏誤分析的結(jié)果更加科學(xué)，這也是學(xué)術(shù)上的一大進步。

但是，praat在目前仍然存在一定的缺點，一是它現(xiàn)在的版本仍然是英文版本，對于沒有英語基礎(chǔ)的人來說，使用起來有一定的難度;二是菜單操作的方法比較繁瑣，在處理大容量樣本的時候花費時間太多，增大誤差;三是 Praat 軟件不能提取原始數(shù)據(jù)分析，需要單獨設(shè)計一款方便處理原始數(shù)據(jù)的軟件。

薈萃分析是一種重要的研究手段，將多項獨立的研究目的相同而研究結(jié)果的不同分析相比較，從而總結(jié)相應(yīng)的科學(xué)規(guī)律。因為不是簡單的描述和羅列初步觀點，因此比原始的研究手段更加系統(tǒng)、準確和進步。從整體來看，利用薈萃分析的方式在2017年和2018年這個階段達到一個高峰，主要研究領(lǐng)域是在文化、科學(xué)、教育、體育和醫(yī)藥、衛(wèi)生這兩大方向。

本文將采取薈萃分析的方式，通過文獻調(diào)研，將發(fā)表在知網(wǎng)上的有關(guān)praat的研究論文進行提取和整理，系統(tǒng)地分析其應(yīng)用實例、場景、使用功能、狀況等信息，以期了解praat的使用范圍和方式，對國內(nèi)學(xué)者利用praat所做的研究有個初步的了解。

二、數(shù)據(jù)與方法：

本文采用的數(shù)據(jù)均來自于中國知網(wǎng)中的全文數(shù)據(jù)庫。以“praat”為主題詞全文檢索已公開發(fā)表的研究論文，截至2019年12月31日，共檢索出的論文數(shù)量144篇，其最早的研究時間是在2006年。另外，在這144篇文獻中，包括中文文獻94篇，外文文獻50篇。薈萃分析的前提是有一個大樣本，從足夠的文獻才能中提取其共性規(guī)律，并對已有的研究結(jié)果進行定量分析集成分析。由于筆者學(xué)力的限制，本文只采用薈萃分析的方式，對已檢索到的94篇中文文獻進行綜合分析，了解praat的應(yīng)用實例和場景，從而對praat有一個相對清晰的認識。

本文通過逐一閱讀、比對和分析檢索到的研究論文，從中提取論文發(fā)表的時間、關(guān)鍵詞、渠道，研究對象的語言，配合使用的軟件及其是否有詳細的praat應(yīng)用介紹，praat的應(yīng)用場景和功能等多項信息，獲取了praat在中文文獻中的應(yīng)用實例數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上建立了Praat在中文文獻中應(yīng)用實例的數(shù)據(jù)表。然后，以此為基礎(chǔ)、以praat的應(yīng)用場景為核心將Praat在中文文獻中應(yīng)用實例的結(jié)果分析分為以下四個方面，從時間縱向和內(nèi)容橫向兩個層次對praat在中文文獻中的應(yīng)用實例進行總結(jié)。

三、結(jié)果分析

3.1從宏觀角度來看知網(wǎng)中與praat有關(guān)的中文文獻

上文中介紹praat從2004年開始全部免費開放，因此是從21世紀開始，與praat有關(guān)的中文文獻才開始在知網(wǎng)中的出現(xiàn)。2006年-2019年這14年是其具體可查的分布時間范圍，于是本文整理圖表1，展示與praat有關(guān)的文獻時間分布規(guī)模。如圖表1所示，從2016年到2019年僅4年與praat有關(guān)的中文文獻就占總數(shù)的54%，達到總數(shù)的一半以上。且2018年論文數(shù)量最多，共23篇，約占總數(shù)的1/4。此外，數(shù)據(jù)表格中呈現(xiàn)的論文發(fā)表數(shù)量最少的三個年份分別是2006年1篇，2008年和2009年分別2篇，全部是在2010年以前，因此我們可以認為與praat有關(guān)的中文文獻是在2010年后開始逐漸發(fā)展起來的。

如圖表2所示，這94篇論文中有45篇是來自期刊，45篇來自學(xué)位論文，其中有43篇碩士論文，2篇博士論文。此外，還有1篇輯刊，3篇會議論文。這45篇來自期刊的文章在時間上的分布基本沒有特殊性，但是分析45篇學(xué)位論文的發(fā)表時間可知，18年論文數(shù)量最多，達到15篇，而其他年份的論文數(shù)量都在5篇以內(nèi)。而且由圖1可知，與praat有關(guān)的論文也是在18年的數(shù)量最多，那么我們可以認為導(dǎo)致18年與praat有關(guān)論文增多的主要因素是在于高校學(xué)生的研究數(shù)量增多，這也說明praat近年來逐步受到青年學(xué)者的青睞，且多適合3-5萬字碩士論文規(guī)模。目前，各大高校研究生擴招，研究生人數(shù)以后會越來越多，復(fù)合型人才相應(yīng)也會增多;同樣，計算機語言學(xué)等交叉學(xué)科逐漸進入到學(xué)者的視野中，把語言應(yīng)用到實際教學(xué)、社會現(xiàn)象分析越來越被更多的學(xué)者認可，尤其是青年學(xué)者，這也從側(cè)面反映出praat的使用前景非常好。

3.2praat應(yīng)用場景分析

對94篇中文文獻的應(yīng)用場景進行分類，發(fā)現(xiàn)有76篇是關(guān)于語音研究與教學(xué)的;其次是8篇應(yīng)用在醫(yī)學(xué)方面的，主要應(yīng)用在患者發(fā)音或口腔修復(fù)方面，甚至可以在臨床分析上起一定的作用，例如鞠治鳳（2012）發(fā)表的文章;其他在音樂、軟件和理論方面也有涉獵，但數(shù)量很少，詳見圖表3。值得一提的是彭去桀（2017）《元音聲紋特征與說話人年齡的相關(guān)性研究》首次也是唯一一次用praat來分析聲紋，將語音辨別應(yīng)用在刑偵方向，這為未來語音研究和praat的使用場景都提供了新的方向。下面著重對praat在語音方面的應(yīng)用進行分析。

用praat來研究語音的論文涉及范圍非常廣，每個語音、語調(diào)教學(xué)等之間也多有交叉，筆者利用Excel表格進行篩選和分類，大致整理出包括輔助語言教學(xué)與自學(xué)、語音現(xiàn)象的特征特點分析、語音檢測、語音對比、語音和諧、語音情感、語音韻律等在內(nèi)的多個不同的方向。其中輔助語言教學(xué)與自學(xué)占52篇，語音現(xiàn)象的特征特點分析占14篇，而其他方面的研究僅占8篇。

輔助語言教學(xué)與自學(xué)中，糾正學(xué)生發(fā)音是主要方面，其次還有糾正學(xué)生語調(diào)、誦讀和聽力等其他課堂教學(xué)方面。有關(guān)語調(diào)教學(xué)的論文有10篇，排在第二位，例如，任曉娟（2018）《坦桑尼亞學(xué)生漢語單字調(diào)習(xí)得實驗研究》、鄧旭婷（2019）《基于情感變化的可視化誦讀教學(xué)探究》等。在糾正發(fā)音方面又包括糾正元音、輔音、重音、聲調(diào)、連讀等，有些論文單純只研究輔音或元音、聲調(diào)等，有些論文以組合的方式研究語音的聲韻調(diào)，沒有統(tǒng)計學(xué)規(guī)律。又如劉犀靈（2019）《基于Praat軟件的中國日語學(xué)習(xí)者語音問題分析及指導(dǎo)對策——以元音/e/為例》、尚春雨（2014）《運用Praat語音軟件輔助英語語音教學(xué)》等。對于語音現(xiàn)象特征和特點的分析的論文則是通過使用praat語音分析軟件將具體語音特征可視化，提高研究結(jié)果準確性和科學(xué)性，如周家文、陳韻橋（2014）、高天（2014）、潘偉（2014）等。

由此可知，應(yīng)用praat分析語音多數(shù)是應(yīng)用在輔助教師教學(xué)領(lǐng)域，在此基礎(chǔ)上激勵學(xué)生自己學(xué)會使用該軟件來自學(xué)語音，在老師和自己的雙向幫助下主要來分析語音和語調(diào)偏誤原因，起到糾正發(fā)音的作用。

3.3應(yīng)用praat的功能分析

在94篇論文數(shù)據(jù)庫中，有15篇是從理論上來介紹和描述praat的操作方法、用途、特點等，剩余79篇則利用praat的某個或某些特點來設(shè)計實驗。因此，筆者通過對這些論文的具體應(yīng)用實例和場景的分析，得出目前主要利用praat使語音可視化的特點，讀取語圖形態(tài)，對語音進行分析，如李馨芳（2018）《Praat輔助可視化語音學(xué)習(xí)方式對中國二語學(xué)習(xí)者語音學(xué)習(xí)效果的實證研究》等論文;其次則是利用praat對語音進行標注、提取、統(tǒng)計、測量、評測等特點，如范曉婷（2018）《語音分析軟件Praat在維吾爾語邊界后音段延長的聲學(xué)語音學(xué)中的應(yīng)用》等;最后才是利用praat分析語音的聲學(xué)特征，如王家應(yīng)，KIM HaKyung，楊金梅，高少華（2019）《智能手機錄制對嗓音聲學(xué)測量的影響》等。

有一點要注意，設(shè)計實驗在利用praat的這些功能時，往往不會只用其中一種功能，而是多種功能交雜在一起同時使用。此外，相似的應(yīng)用場景中利用praat不同的功能的這種情況也存在，主要集中在語調(diào)分析、語音現(xiàn)象的特征特點分析和語音韻律分析方面。

3.4利用praat的研究對象的語言及使用情況分析

通過分析數(shù)據(jù)庫，筆者發(fā)現(xiàn)，利用praat不僅可以用來分析漢語普通話，還可以用來分析漢語方言、中國少數(shù)民族語言、外語以及多語對比情況;當(dāng)研究對象是漢語普通話時，既可以是單純對標準普通話研究，也可以是對方言區(qū)普通話和非本族語的普通話研究;當(dāng)研究對象是英語時，既可以是對單純標準英語的研究，也可以是對漢語方言區(qū)的英語和漢語普通話中的英語，因為研究對象所處的環(huán)境不同，受到的影響就不同，利用praat分析出的結(jié)果自然也不同。具體分布如圖表4和圖表5所示。

Praat應(yīng)用在語音研究方向是當(dāng)前的主流方向，主要是通過實驗的方法來進行，有67篇，可以確證有介紹praat的使用方法的論文就達到44篇;而僅僅通過理論來介紹語音的研究的只有9篇，因此語言學(xué)方向的初學(xué)者要想學(xué)習(xí)praat的使用，完全可以結(jié)合理論和語音實驗論文。此外，praat在實驗中，多數(shù)情況下需要配合其他軟件一起使用，出現(xiàn)頻率前三名分別是Excel、錄音軟件cool edit和統(tǒng)計軟件SPSS，這也為學(xué)習(xí)者提供借鑒。

四、結(jié)論與討論

結(jié)論：通過薈萃分析可知，praat是在近10年才開始流行，其研究的對象不僅局限在漢語、英語，還可以是其他少數(shù)民族語言，因此大量的學(xué)者參入使用該軟件進行語音分析，尤其是用在輔助教學(xué)方面，可以改正學(xué)生在語音和語調(diào)上的偏誤。它用在傳統(tǒng)的語言研究中時，可以通過語音可視化特點，提高研究的準確度和科學(xué)性。另外，也有少數(shù)學(xué)者將其用在音樂、刑偵、韻律等方向，如果今后這些研究形成規(guī)模，不僅為praat的使用拓寬了范圍，也增加了高校學(xué)習(xí)語言的學(xué)生就業(yè)方向。

討論：雖然通過本文分析對praat有一個初步了解，但是本文仍然存在一定的不確定性。一是，在45篇學(xué)位論文中，有10篇是由純英文寫作，讀者未從此提取足夠有價值的信息，因此分析結(jié)果存在一定的不確定性。

除此之外，囿于時間和學(xué)識能力的限制，本文數(shù)據(jù)庫并不完善，因此分析結(jié)果存在一定的主觀性和表面性，還需進一步整理和補充。

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