の音を暴くmotherese、言語を越えた赤ちゃんの話
世界中で、母親は他の大人とは違って子供たちに話す—とプリンストンの研究者は、そのボーカルシフトを定量化するための新しい方法を発見しました。
母親はプリンストンベビーラボで赤ちゃんと対話し、研究者は母親が子供に話したり読んだり、他の大人に話したりする間の声の音色の一貫した変化を特定した。
子供たちと一緒に、母親は”motherese”または”baby talk”として知られている特別なコミュニケーションモード それは大人に愚かに聞こえるかもしれませんが、研究は、幼児の感情を係合し、言語の構造を強調し、赤ちゃんが音節と文章のパズルを解読するのを助
母親は赤ちゃんに話します。
そして今、プリンストンの研究者は、”母親が暗黙のうちに赤ちゃんの言語学習をサポートするた “私たちは、母親が彼らの声の音色をシフトすることを初めて発見しました。
同じ母親がPrinceton Baby Labの研究者に話し、通常のスピーチと「motherese」の間のピッチ、ケイデンス、音色の変化を説明しています。”
“音色は最高の音のユニークな品質として定義されている、”ピアッツァは説明しました。 “バリー-ホワイトの絹のような声は、トム—ウェイツの砂利の声とは違って聞こえます。”
彼女と彼女の同僚は、音色の変化が英語を含む10の言語を話す女性間で一貫しており、その違いは機械学習アルゴリズムによって確実に選択されるのに十分な強さであることを発見しました。 彼らの研究は、現在の生物学誌に掲載されています。
赤ちゃんの話の音色を調査するために、ピアッツァと彼女の同僚、マリウスCôtôlin Iordan、またPNIポスドク研究員、ケーシー*ルー*ウィリアムズ、心理学の助教授は、研究者は、赤ちゃんが世界を見て、話をし、理解することを学ぶ方法を研究プリンストンベビーラボに12英語圏の女性を招待しました。 研究者らは、7〜12ヶ月の乳児と遊んだり読んだりしている間、および成人の実験者と話している間に母親を記録しました。
左から：Casey Lew-Williams、Elise PiazzaとMarius Côtôlin Iordanプリンストンベビーラボで子どもの発達を研究しています。
赤ちゃんの話を定量化
科学者は、mel—frequency cepstrumと呼ばれる尺度を使用して、各母親の声の指紋—彼女の音色の全体的な統計的プロファイルを定量化した。 彼らは、成人向けと幼児向けの音声が有意に異なる指紋を有することを見出した。
“それは母親全体でとても一貫しています”とPiazzaは言いました。 “彼らはすべて、これらのモードの間を移動するために同じ種類のシフトを使用します。”
彼女と彼女の同僚は、母親の音声の音色が十分に異なっていることを発見し、コンピュータアルゴリズムは、記録された音声のわずか一秒を使用していても、幼児向けと成人向けの音声を確実に分類することを学ぶことができました。
研究者は父親や他の介護者を調査しませんでした。 “私たちは、参加者間で全体的なピッチ範囲をかなり一貫して保つために母親を使用しました”とPiazza氏は言いました。 しかし、私たちの調査結果は父親にとって非常によく一般化すると予測しています。”
赤ちゃんの話はもちろん、新しい発見ではありません。
“私たちは、大人が赤ちゃんに対処しているときに彼らが話す方法を変えることを長い間知っていました”と、この研究に関与していなかったウィスコンシン-マディソン大学の心理学教授であるジェニー-サフランは言いました。 “彼らはよりゆっくりと話し、短い文章を使用し、より高いピッチで話し、他の大人と話しているときよりも頻繁にピッチを上下に急襲します。”
何が離れてこの作品を設定し、サフランは説明し、”これはまた、お互いから楽器を区別する機能の種類を操作し、自分の声の音色を変更するかどうか 明らかにスピーカーが自分の音色を変更することを認識していないので、これは魅力的であり、この新しい研究は、それが私たちが赤ちゃんに話す方法の信頼性の高い機能であることを示しています。”
プリンストンのチームは、12人の母親がすべて彼らの声の音色に測定可能な変化を持っていたことを確立したら、彼らは研究を拡大する方法を考え始”これは英語を話していない母親に一般化するかもしれないかどうか疑問に思った”と彼女は言った。 “だから私たちは、彼らの母国語として英語を話さなかった12人の母親の第二のセットを取り、すべての録音で彼らの母国語、非英語で話すように頼んだ。 だから今、私たちは北京語、ポーランド語、ロシア語からの録音のこの新しい、豊富なデータセットを持っています。”
彼らはデータを見たとき、研究者は、大人と子供向けの音声の間のこの音色のシフトは、世界中の言語で”非常に一貫している”ことがわかりました：広東語、フ
音色のこれらのシフトは、幼児とのコミュニケーションの普遍的な形を表すことができる、ピアッツァは述べています。p>
音色はピッチと同じですか？
“オーケストラ全体がチューンアップとまったく同じピッチを同時に演奏していると想像してください”とPiazzaは言いました。 “あなたは、異なる楽器ファミリーを分離する異なる豊かな音色を聞きます。”
ラスピー、砂利、かすれ、鼻、またはビロードのようなボーカル記述子は、ピッチではなく、音色に適用され、彼女は追加しました。 「私たちは、人、動物、その他の音を区別するために常にそれを使用しています」と彼女は言いました。
Piazzaと彼女の同僚は、”音色と機械学習アルゴリズムを測定する巧妙な方法の組み合わせを通じて、baby talkのボーカル指紋の変化を単離した”と、ラトガーズ大学のデータサイエンティストで数学とコンピュータサイエンスの准教授であるPatrick Shaftoは述べている。 結果は、”モデリングと言語間で幼児向け対大人向けの音声を分類するための自動方法を通じて検証されている声の音色の最初の成功した定量的な”
音色を定量化するための彼らの技術はまた、音声分析の他のタイプへの扉を開くことができ、ピアッツァは指摘しました。
“私たちの調査結果は、音声認識ソフトウェアが言語間でこの音声モードを迅速に識別することを可能にする可能性があります。 私たちの仕事はまた、政治的な構成員、学生、ロマンチックなパートナーなど、スピーカーがさまざまな観客に対応するために音色を調整する方法の将来の探”
この研究は、Pni C.V.Starrポスドクフェローシップと国立子どもの健康と人間開発研究所からの助成金HD079779によってサポートされていました。