A stochastic model for the speech sonority
Résumés
Nous étudions des familles de chaînes quantifiées à valeurs réelles. Ces chaînes sont liées par une hypothèse d'existence d'une partition universelle de leur image, telle que la loi de chaque chaîne conditionnée par l'appartenance à un de ses éléments est indépendante de la chaîne. Nous introduisons une nouvelle classe d'estimateurs des points de séparation définissant la partition et démontrons la consistance de ces estimateurs. Nous pouvons alors utiliser ces résultats pour modéliser l'évolution de la sonorité des langues naturelles, sur la base d'un corpus linguistique de 1667 propositions en huit langues différentes. Nous montrons qu'un modèle avec quatre points universaux de séparation décrit bien les données. La notion nouvelle de famille de chaînes quantifiées liées pourrait s'appliquer à d'autres situations dans lesquelles différents agents stochastiques s'expriment par l'intermédiaire du même genre d'interface.
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Mots-clés :
chaîne quantifiée, chaîne stationnaire, estimation linguistique croisée des points de coupures, points de coupure universels, sonorité des languesKeywords:
cross-linguistic estimation of the cut-points, speech sonority, stationarity chains, tied quantized chains, universal cut-pointsThèmes :
cognitives (sciences), inférence statistique, linguistique, modèles mathématiques, modèles stochastiques, phonologie, probabilités, temporelles (séries) - séries chronologiquesPour citer cet article
Référence papier
Marzio Cassandro, Pierre Collet, Denise Duarte, Antonio Galves et Jesus Garcia, « A stochastic model for the speech sonority », Mathématiques et sciences humaines, 180 | 2007, 43-55.
Référence électronique
Marzio Cassandro, Pierre Collet, Denise Duarte, Antonio Galves et Jesus Garcia, « A stochastic model for the speech sonority », Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 180 | hiver 2007, mis en ligne le 21 février 2008, consulté le 28 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/msh/7653 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.7653
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