Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus"

Transkriptio

1 Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus Martti Vainio Helsingin yliopisto, Fonetiikan laitos; Kieliteknologia Juhani Järvikivi, Turun yliopisto, Psykologia; University of Dundee

2 Yleistä Lingvistisen painon havaitseminen Lehiste & Peterson (1959): the perception of linguistic stress is based upon judgments of the physiological effort involved in producing vowels Historiallisesti on kuitenkin analysoitu helposti mitattavia muuttujia kuten äänenpainetasoa, perustaajuutta ja äännekestoja sekä myös vokaalien spektraalista kaltevuutta. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 1

3 Yleistä Perustaajuuden osuus Tarkimmin eri muuttujista on tutkittu perustaajuuden roolia painon ja prominenssin havaitsemisessa. Tutkimuksilla on haettu: metriikkaa perustaajuuden muutosten ja havaitun prominenssin välille, sekä jonkinlaista pohjaa (engl. baseline), johon kuulija perustaa havaitsemansa muutoksen määrän. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 2

4 Yleistä Ovatko signaalista mitattavat parametrit riittäviä? On siis otaksuttu, että painon ja prominenssin havaitseminen perustuu pelkästään signaaliin perustuviin muuttujiin, että painon havaitsemiseen voitaisiin ylipäätänsä kehittää niihin perustuva metriikka. Eriksson et al (21) ovat kuitenkin huomanneet, että lingvistiset muuttujat saattavat selittää paremmin tavujen prominenssin havaitsemisen kuin signaaliin perustuvien muuttujien (57% vs. 48%). Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 3

5 Yleistä Lingvistisen tiedon vaikutus foneettiseen havaitsemiseen Fonetiikassa on itsestään selvää, että lingvistinen tieto lähinnä fonologisten järjestelmien muodossa vaikuttaa foneettiseen havaitsemiseen: 1. Assimilaatio; kuulijat havaitsevat kielen mukaisen yksikön. 2. Äidinkielen äänteiden havaitsemisen helppous. 3. Hyvinkin erilaisten äänteiden tulkitseminen samaksi fonologiseksi yksiköksi japanilaisten likvidat. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 4

6 Yleistä Lingvistinen tieto ja prosodinen havaitseminen Voimme siis olettaa, että lingvistinen tieto vaikuttaa myös muualla kuin puhtaasti segmentaalisten muuttujien parissa. Prosodiset muuttujat tarjoavat hyvän esimerkin vähemmän diskreeteistä ja suprasegmentaalisista piirteistä, joilla vähämmän kontrastoiva (diskreetti) suhde kielellisten rakenteiden kanssa. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 5

7 Havaintokoe Kysymyksenasettelu Kokeen kaksi peruskysymystä olivat: 1. Kahden aksentuoidun sanan suhteellisen prominenssin havaitseminen ja siihen vaikuttava tonaalinen rakenne. 2. Tunnusmerkityn sanajärjestyksen vaikutus prominenssin havaitsemiseen. Tarkastelussa ilmausten tonaalinen rakenne sekä (marginaalisesti) intensiteetti. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 6

8 Testit ja testiasetelma Kysymys 1: Mitkä tonaaliset tekijät vaikuttavat lausepainon havaitsemiseen? Esitesti: Fujisakin mallin parametrien vaikutus intonaation havaitsemiseen. Testi 1: Perustaajuskäyrän laaksojen ja huippujen suhteellisten erojen havaitseminen lauseessa Menemme laivalle Lemille. Testi 2: Testi 1 sanajärjestystä muuttaen; Menemme Lemille laivalla. Testi 3 (2b): Testi 2 viimeisen sanan äänekkyyttä muuttamalla Testin 1 mukaiseksi. Testi 4 (1b): Testi 1 viimeisen laskun määrä Testin 2 mukainen. Testiasetelma tyypillinen regressioasetelma mitkä tekijät parhaiten ennustavat vastausten varianssia. Faktoreina olivat kaikkien perättäisten ja tiettyjen muiden tarkasteltavien perustaajuskäyrän pisteiden erotukset puolisävelaskeleina. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 7

9 Materiaali: lähtökohta me n e m: e l A i V A l: A l e m i l: e Time (s) Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 8

10 Materiaali: aksentuaatio ja tutkitut faktorit Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 9

11 Materiaali: deklinaation suuruus 15 Frequency (Hz) 1.75 Time (s) Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo

12 Materiaali: kaikki käyrät Frequency Time Stimulus Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 11

13 Koehenkilöt ja testin kulku Esimerkki lauseesta tuotetut 125 ilmausta soitettiin koehenkilöille kuulokkeiden kautta 25:n ärsykkeen blokeissa. Peruslähtökohtana oli neutraaliksi havaittu ilmaus (Mixdorff et al. 22). Koehenkilöt: Testi 1: 12 normaalikuuloista kielitieteen jatko-opiskelijaa, Testi 2: osittain samat henkilöt kuin ensimmäisessä testissä sekä HY:n Yleisen kielitieteen laitoksen henkilökuntaa henkilöä. Testi 3: osittain samat henkilöt kuin ensimmäisessä ja toisessa testissä sekä HY:n Yleisen kielitieteen laitoksen henkilökuntaa ja opiskelijoita 14 henkilöä. Koehenkilöiden tehtävänä oli päättää onko lauseen paino: 1) sanalla Lemille, 2) sanalla laivalla tai 3) ei kummallakaan näistä. Varsinaista koetta edelsi aina harjoitusjakso. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 12

14 Tulokset: operationaalistetut piirteet t3 t 5 t 2 t 3 frequency t3 t 4 t4 t 5 t5 t 6 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 time me nem me lai val la le mil le < > Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 13

15 Tulokset: Vastaus 1 Testi 1 Vastaus 1: Paino havaittu sanalla laivalla ilmauksessa: Menemme laivalla Lemille. Muuttujat s3 s5 ja s2 s3 ennustivat 74% vastausten 1 varianssista. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 14

16 Tulokset: Vastaus VAST VAST S2S3 S3S S2S S3S5 Testi 1: Vastaus 1 vs. s3 s5 ja s2 s3. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 15

17 Tulokset: Vastaus 1 Testi 2 Vastaus 1: Paino havaittu sanalla Lemille ilmauksessa: Menemme Lemille laivalla. Muuttujat s3 s5 ja s2 s3 ennustivat 67% vastausten 1 varianssista. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 16

18 Tulokset: Vastaus VAST1 VAST S2S S2S3 S3S5-6 S3S5-6 Testi 2: Vastaus 1 vs. s3 s5 ja s2 s3. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 17

19 Tulokset: Vastaus 1 Vastaus 1: malli Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 18

20 Tulokset: Vastaus 2 Testi 1 Vastaus 2: Paino havaittu sanalla Lemille ilmauksessa: Menemme laivalla Lemille. Muuttujat s3 s5 ja s5 s6 ennustivat 75% vastausten 2 varianssista. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 19

21 Tulokset: Vastaus VAST2 6 4 VAST S3S S5S6 8 2 S3S S5S6 2 Testi 1: Vastaus 2 vs. s5 s6 ja s3 s5. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 2

22 Tulokset: Vastaus 2 Testi 2 Vastaus 2: Paino havaittu sanalla laivalla ilmauksessa: Menemme Lemille laivalla. Muuttujat s3 s5 ja s5 s6 ennustivat 79% vastausten 2 varianssista. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 21

23 Tulokset: Vastaus VAST2 VAST S3S5 4 6 S5S6 2 S3S5 4 6 S5S6 Testi 2: Vastaus 2 vs. s5 s6 ja s3 s5. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 22

24 Tulokset: Vastaus 2 Vastaus 2: malli Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 23

25 Tentatiivinen malli Suomen lausepainon tonaalisen havaitsemisen malli: Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 24

26 Sanajärjestyksen vaikutus Kysymys 2: Vaikuttaako sanajärjestys lausepainon havaitsemiseen? Samat tekijät selittävät tonaalisen mallin testeissä 1 ja 2, jotka erosivat lähinnä sanajärjestyksen suhteen. Sanajärjestyksen vaikutusta tutkittiin tarkastelemalla vastausten suhteellista jakautumista testien välillä. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 25

27 Sanajärjestyksen vaikutus Testien 1 ja 2 vastaukset eroavat keskenään selvästi voisiko kysymyksessä olla jokin muu foneettinen tekijä sanajärjestyksen sijaan? Testin 2 viimeinen sana ( Lemille ) onkin n. 5 db testin yksi viimiestä sanaa ( laivalla ) äänekkäämpi. Näin ollen replikoimme Testissä 3 Testin 2 sellaisilla ärsykkeillä, joissa viimeisen sanan intensiteettiä oli laskettu 5.3 db. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 26

28 Sanajärjestyksen vaikutus Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 27

29 Sanajärjestyksen vaikutus Percent Resp.1 Resp.2 Resp.3 Responses Testit 1 ja 2 Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 28

30 Sanajärjestyksen vaikutus Percent Resp.1 Resp.2 Resp.3 Responses Testit 1 ja 3 Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 29

31 Sanajärjestyksen vaikutus Percent Resp.1 Resp.2 Resp.3 Responses Testit 1, 2 ja 3 Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 3

32 Sanajärjestyksen vaikutus Sanajärjestys vaikuttaa siis selvästi vastausten jakaumiin! Jos palaamme kuitenkin ensimmäiseen kysymykseen tonaalisista piirteistä, saammeko samat tulokset vaikka muissa foneettisissa tekijöissä on eroja (Testit 2 ja 3)? Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 31

33 Tonaalisen mallin yleisyys Mallin selittävyys: Testi Vastaus % 67% 73% 77% 2 75% 79% 76% 76% Vastauksessa 1 selittävinä tekijöinä olivat siis s3 s5 ja s2 s3 vastauksessa 2 tekijät olivat s3 s5 ja s5 s6. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 32

34 Tonaalisen mallin yleisyys P1 vs P2 (Hz) Experiment 1, Response 2 (max 12) Experiment 2, Response 2 (max ) erotus. Kakkosresponssit vs. huippujen Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 33

35 Tonaalisen mallin yleisyys Perustaajuushuippujen suhde: probit analyysi Probit-analyysin avulla estimoitiin ns. LD5 pisteet. So. piste, jonka jälkeen todennäköisyys, että vastaus menee tietylle kategorialle on yli 5%. Kakkosresponssien suhteen pisteet ovat: -5.7 Hz (Testi 1) ja Hz (Testi 2) Pierrehumbertin (1979) mukaan äänekkyys vaikuttaa 1.5Hz/dB, jonka mukaan eron pitäisi olla n. 8Hz. Testien 2 ja 3 erotus (pelkästään äänekkyys) ei kuitenkaan ole kuin n. 5 Hz, jolloin testien 1 ja 2 välisestä erotuksesta ei kaikki selity pelkästään äänekkyydellä. Ykkösresponssien suhteen crossover pisteet ovat -4.6Hz (Testi 1) ja -39.5Hz (Testi 2). Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 34

36 Tonaalisen mallin yleisyys Yhteenvetoa Lausepainollisten sanojen perustaajuushuippujen suhteellinen ero on lausepainon havaitsemisen kannalta tärkein tekijä. Sanajärjestyksellä näyttäisi olevan selvä vaikutus prominenssin havaitsemiseen. Intensiteettillä on selvä vaikutus lausepainon havaitsemiseen. Ilmauksenloppuisen aksentin tärkein havaintovihje on perustaajuuden lasku tällä on seurauksia mahdollisen fonologisen intonaation kuvauksen kannalta. Havaintoa mallintava flat hat pattern saattaa ilmetä myös tuotossa eritoten redusoidussa puheessa. Fonetiikan tutkijaseminaari, Kalvo 35

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa Martti Vainio, Juhani Järvikivi & Stefan Werner Helsinki/Turku/Joensuu Fonetiikan päivät 2004, Oulu 27.-28.8.2004

Lisätiedot

Suomen prosodian variaation tutkimuksesta

Suomen prosodian variaation tutkimuksesta Suomen prosodian variaation tutkimuksesta Tommi Nieminen Itä-Suomen yliopisto Tommi Kurki Turun yliopisto Prosodian käsitteestä prosodia käsittää kaikki ne puheen ilmiöt, jotka eivät ole segmentoitavissa

Lisätiedot

FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA

FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA Heini Kallio, tohtorikoulutettava Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka Helsingin yliopisto heini.h.kallio@helsinki.fi Fonetiikan haasteet kielenopetuksessa

Lisätiedot

Intonaation analyysi ja annotointi puhekorpuksissa

Intonaation analyysi ja annotointi puhekorpuksissa Intonaation analyysi ja annotointi puhekorpuksissa 4.4.2002/HY:n fonetiikan laitos Stefan Werner stefan.werner@joensuu.fi Kieliteknologia/JoY Intonaation analyysi/annotointi HY 4.4.2002 p.1/43 Intonaation

Lisätiedot

Prominenssin toteutuminen kolmessa yleispuhesuomen varieteetissa

Prominenssin toteutuminen kolmessa yleispuhesuomen varieteetissa lektiot Prominenssin toteutuminen kolmessa yleispuhesuomen varieteetissa RIIKKA YLITALO Väitöksenalkajaisesitelmä Oulun yliopistossa 5. kesäkuuta 2009 Termi prominenssi tarkoittaa toisaalta puheen joidenkin

Lisätiedot

Mitä suomen intonaatiosta tiedetään

Mitä suomen intonaatiosta tiedetään Mitä suomen intonaatiosta tiedetään ja mitä ehkä tulisi tietää? Tommi Nieminen Itä-Suomen yliopisto AFinLAn syyssymposium Helsinki 13. 14. 11. 2015 Johdanto Jäsennys 1 Johdanto 2 Mitä intonaatiosta tiedetään?

Lisätiedot

Vfo254: Puhekorpusten käyttö. Puhekorpusten lingvistinen representaatio. Yleistä. Symbolinen representaatio. Martti Vainio. Transkription tarkkuus

Vfo254: Puhekorpusten käyttö. Puhekorpusten lingvistinen representaatio. Yleistä. Symbolinen representaatio. Martti Vainio. Transkription tarkkuus Symbolinen representaatio Vfo 254: Puhekorpusten käsittely: Puhekorpusten lingvistinen representaatio Martti Vainio Puhekorpuksen tutkimininen on mahdollista vain symbolisen representaation kautta näytteistettyä

Lisätiedot

Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia. Äänteiden yläpuolella. Mitä? ja Miten?

Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia. Äänteiden yläpuolella. Mitä? ja Miten? Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Prosodiaa käytetään kaikissa kielissä ilmaisemaan rakenteellista, semanttista ja funktionaalista

Lisätiedot

Prosodia. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p.1/46

Prosodia. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p.1/46 Prosodia Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Prosodia p.1/46 Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodiaa käytetään kaikissa kielissä ilmaisemaan rakenteellista, semanttista ja

Lisätiedot

Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003

Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003 Puhesynteesi Signaalin generointi Martti Vainio mailto:martti.vainio@helsinki.fi 11. huhtikuuta 2003 Signaalin generointi puhesynteesissä Kuinka tuottaa foneettisesta symbolisesta tiedosta jatkuvaa signaalia

Lisätiedot

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38 Puhesynteesi Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puhesynteesi p.1/38 Puhesynteesin historiaa Mekaaniset synteesit: 1700-luvulla asiaa harrastivat Wolfgang von Kempelen ja Christian Kratzenstein.

Lisätiedot

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein Puhesynteesin historiaa Puhesynteesi Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Mekaaniset synteesit: 1700-luvulla asiaa harrastivat Wolfgang von Kempelen ja Christian Kratzenstein. 1900-luvulla

Lisätiedot

Prosodia. Martti Vainio. Puhetieteiden laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p. 1/53

Prosodia. Martti Vainio. Puhetieteiden laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p. 1/53 Prosodia p. 1/53 Prosodia Martti Vainio Puhetieteiden laitos, Helsingin yliopisto FP1/Clt120 Fonetiikan perusteet Syksy 2006 p. 2/53 Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodiaa käytetään kaikissa

Lisätiedot

Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia. Äänteiden yläpuolella. Mitä? ja Miten?

Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia. Äänteiden yläpuolella. Mitä? ja Miten? Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodia Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Prosodiaa käytetään kaikissa kielissä ilmaisemaan rakenteellista, semanttista ja funktionaalista

Lisätiedot

5 Akustiikan peruskäsitteitä

5 Akustiikan peruskäsitteitä Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 14 5 Akustiikan peruskäsitteitä ääni = ilmapartikkelien edestakaista liikettä, "tihentymien ja harventumien" vuorottelua, ilmanpaineen

Lisätiedot

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein Puhesynteesin historiaa Puhesynteesi Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Mekaaniset synteesit: 1700-luvulla asiaa harrastivat Wolfgang von Kempelen ja Christian Kratzenstein. 1900-luvulla

Lisätiedot

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38 Puhesynteesi Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puhesynteesi p.1/38 Puhesynteesin historiaa Mekaaniset synteesit: 1700-luvulla asiaa harrastivat Wolfgang von Kempelen ja Christian Kratzenstein.

Lisätiedot

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Akustiikka Äänityksen tarkoitus on taltioida paras mahdo!inen signaali! Tärkeimpinä kolme akustista muuttujaa:

Lisätiedot

12 Prosodiset ominaisuudet

12 Prosodiset ominaisuudet Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 70 12 Prosodiset ominaisuudet (= "suprasegmentaaliset" ominaisuudet) enimmäkseen yksittäisiä äännesegmenttejä isompia kokonaisuuksia

Lisätiedot

Puheen tuotto ja havaitseminen I Vokaalit. Puheentuoton lähde-suodin -malli. Glottaalinen äänilähde. Fonaatio

Puheen tuotto ja havaitseminen I Vokaalit. Puheentuoton lähde-suodin -malli. Glottaalinen äänilähde. Fonaatio Puheen tuotto ja havaitseminen I Vokaalit Martti Vainio Puheentuoton lähde-suodin -malli Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen tuotto ja havaitseminen I p.1/49 S-114.770 Kieli kommunikaatiossa...

Lisätiedot

Puheen tuotto ja havaitseminen I

Puheen tuotto ja havaitseminen I Puheen tuotto ja havaitseminen I Vokaalit Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen tuotto ja havaitseminen I p.1/49 Puheentuoton lähde-suodin -malli S-114.770 Kieli kommunikaatiossa...

Lisätiedot

Prosodia. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p.1/43

Prosodia. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p.1/43 Prosodia Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Prosodia p.1/43 Miksi prosodiasta tulee olla kiinnostunut? Prosodiaa käytetään kaikissa kielissä ilmaisemaan rakenteellista, semanttista ja

Lisätiedot

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. A. r = 0. n = Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. H 0 : Korrelaatiokerroin on nolla. H : Korrelaatiokerroin on nollasta poikkeava. Tarkastetaan oletukset: - Kirjoittavat väittävät

Lisätiedot

Yhdyssana suomen kielessä ja puheessa

Yhdyssana suomen kielessä ja puheessa Yhdyssana suomen kielessä ja puheessa Tommi Nieminen Jyväskylän yliopisto Anna Lantee Tampereen yliopisto 37. Kielitieteen päivät Helsingissä 20. 22.5.2010 Yhdyssanan ortografian historia yhdyssanan käsite

Lisätiedot

Puhutun ja kirjoitetun rajalla

Puhutun ja kirjoitetun rajalla Puhutun ja kirjoitetun rajalla Tommi Nieminen Jyväskylän yliopisto Laura Karttunen Tampereen yliopisto AFinLAn syyssymposiumi Helsingissä 14. 15.11.2008 Lähtökohtia 1: Anekdotaaliset Daniel Hirst Nordic

Lisätiedot

spontaanin puheen PRosoDinen jaksottelu

spontaanin puheen PRosoDinen jaksottelu spontaanin puheen PRosoDinen jaksottelu Eija Aho Esitetään Helsingin yliopiston humanistisen tiedekunnan suostumuksella julkisesti tarkastettavaksi Arppeanumissa (Snellmaninkatu 3) perjantaina 27. elokuuta

Lisätiedot

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op monimuuttujamenetelmiin, 5 op syksy 2018 Matemaattisten tieteiden laitos Lineaarinen erotteluanalyysi (LDA, Linear discriminant analysis) Erotteluanalyysin avulla pyritään muodostamaan selittävistä muuttujista

Lisätiedot

Intonaatio tv:n lastenohjelmissa

Intonaatio tv:n lastenohjelmissa Intonaatio tv:n lastenohjelmissa Pirjo Litmanen Tampereen yliopisto Viestintätieteiden tiedekunta Suomen kielen maisteriohjelma Valinnaisten opintojen tutkielma Kesäkuu 2018 Tampereen yliopisto Viestintätieteiden

Lisätiedot

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento Martti Vainio Äänet, resonanssi ja spektrit Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen akustiikan perusteita p.1/37 S-114.770 Kieli kommunikaatiossa...

Lisätiedot

Suomen puherytmi typologisessa katsannossa

Suomen puherytmi typologisessa katsannossa Suomen puherytmi typologisessa katsannossa Tommi Nieminen Jyväskylän yliopisto Michael O Dell Tampereen yliopisto 36. Kielitieteen päivät Jyväskylässä 14. 16.5.2009 Lopputulemat heti kärkeen suomen tavuajoitteisuus

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 27. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 27. syyskuuta 2007 1 / 15 1 Diskreetit jakaumat Diskreetti tasainen jakauma Bernoulli-jakauma Binomijakauma Geometrinen

Lisätiedot

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen TILASTOLLISTEN MUUTTUJIEN TYYPIT 1 Mitta-asteikot Tilastolliset muuttujat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: kategorisiin ja numeerisiin muuttujiin. Tämän lisäksi

Lisätiedot

Puhekorpukseet. Puhekorpukset ja puhetietokannat. Puhekorpus. Martti Vainio

Puhekorpukseet. Puhekorpukset ja puhetietokannat. Puhekorpus. Martti Vainio Puhekorpukset ja puhetietokannat Puhekorpus Puhekorpukset Martti Vainio Määritelmä: Puhutun kielen korpus (engl. spoken language corpus) on mikä tahansa kokoelma puheäänitteitä, joka on tietokoneen luettavassa

Lisätiedot

Muutoksen arviointi differentiaalin avulla

Muutoksen arviointi differentiaalin avulla Muutoksen arviointi differentiaalin avulla y y = f (x) y = f (x + x) f (x) dy y dy = f (x) x x x x x + x Luento 7 1 of 15 Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto Muutoksen arviointi differentiaalin

Lisätiedot

30A02000 Tilastotieteen perusteet

30A02000 Tilastotieteen perusteet 30A02000 Tilastotieteen perusteet Kertaus 1. välikokeeseen Lauri Viitasaari Tieto- ja palvelujohtamisen laitos Kauppatieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2019 Periodi I-II Sisältö Välikokeesta Joukko-oppi

Lisätiedot

Kissankello vai kissan kello?

Kissankello vai kissan kello? Kissankello vai kissan kello? Suomen yhdyssanojen prosodisista ominaispiirteistä Päivi Virkkunen Pro gradu -tutkielma Fonetiikka, yleinen linja Helsingin yliopisto Käyttäytymistieteiden laitos Lokakuu

Lisätiedot

Suullisen kielitaidon arvioinnin foneettiset taustatekijät. Heini Kallio, tohtorikoulutettava HY, Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka 17.2.

Suullisen kielitaidon arvioinnin foneettiset taustatekijät. Heini Kallio, tohtorikoulutettava HY, Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka 17.2. Suullisen kielitaidon arvioinnin foneettiset taustatekijät, tohtorikoulutettava HY, Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka Tutkimuksen lähtökohdat Tutkimus alkanut osana DigiTala -projektia Katse tulevissa

Lisätiedot

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Mitä puhe on? p.1/55 Tyypillinen ilmaus: 6 khz frequency 0 Hz 150 Hz F0 50 Hz 81 db intensity

Lisätiedot

Sisällysluettelo ja ohjeet tilastojen tulkintaan (osa 1) 1.1 Esittelee kyselyn tulokset kokonaisuudessa

Sisällysluettelo ja ohjeet tilastojen tulkintaan (osa 1) 1.1 Esittelee kyselyn tulokset kokonaisuudessa Sisällysluettelo ja ohjeet tilastojen tulkintaan (osa 1) 1.1 Esittelee kyselyn tulokset kokonaisuudessa - Kurin määritelmät ovat x-koordinaatistolla - Vastaukset on esitetty graafi sesti värikoodeja käyttäen.

Lisätiedot

Uusia ajatuksia švaasta

Uusia ajatuksia švaasta Uusia ajatuksia švaasta Tommi Nieminen Itä-Suomen yliopisto 44 Kielitieteen päivät Jyväskylä 18 20 toukokuuta 2017 Johdanto švaa (< hepr; tai harv svarabhakti < sanskr) on laajalti suomen murteissa esiintyvä,

Lisätiedot

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op monimuuttujamenetelmiin, 5 op syksy 2018 Matemaattisten tieteiden laitos Logistinen regressioanalyysi Vastemuuttuja Y on luokiteltu muuttuja Pyritään mallittamaan havaintoyksikön todennäköisyyttä kuulua

Lisätiedot

Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto

Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16 Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Praat-puheanalyysiohjelma Mikä on Praat? Mikä on Praat? Praat [Boersma and Weenink, 2010] on

Lisätiedot

KUULON HARJOITTELU DYSFASIALAPSELLA, HOIDON SEURANTA HERÄTEVASTETUTKIMUKSIN

KUULON HARJOITTELU DYSFASIALAPSELLA, HOIDON SEURANTA HERÄTEVASTETUTKIMUKSIN KUULON HARJOITTELU DYSFASIALAPSELLA, HOIDON SEURANTA HERÄTEVASTETUTKIMUKSIN Suur-Helsingin Sensomotorinen Keskus Puh: 09-484644 2 TUTKIMUS Esittelemme seuraavassa yhteenvedon tutkimuksesta, joka on tehty

Lisätiedot

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo hannu.toivonen, marko.salmenkivi, inkeri.verkamo@cs.helsinki.fi Helsingin yliopisto Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi,

Lisätiedot

Prosovar-hankkeen väliraportti Puheaineiston keruusta verkossa sekä havaintoja aineistosta

Prosovar-hankkeen väliraportti Puheaineiston keruusta verkossa sekä havaintoja aineistosta Prosovar-hankkeen väliraportti Puheaineiston keruusta verkossa sekä havaintoja aineistosta Tommi Nieminen 2 Tommi Kurki 1 Hamid Behravan 1 Heini Kallio 3 1 Turun yliopisto, 2 Itä-Suomen yliopisto, 3 Helsingin

Lisätiedot

Likimääräisratkaisut ja regularisaatio

Likimääräisratkaisut ja regularisaatio Luku 3 Likimääräisratkaisut ja regularisaatio Käytännön inversio-ongelmissa annettu data y ei aina ole tarkkaa, vaan sisältää häiriöitä. Tuntemattomasta x on annettu häiriöinen data y F (x + }{{}}{{} ε.

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30. FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia Pertti Palo 30. marraskuuta 2012 Saatteeksi Näiden vastausten ei ole tarkoitus olla malleja vaan esimerkkejä.

Lisätiedot

Tehtävät. 1. Ratkaistava epäyhtälöt. a) 2(4 x) < 12, b) 5(x 2 4x + 3) < 0, c) 3 2x 4 > 6. 1/10. Sukunimi (painokirjaimin)

Tehtävät. 1. Ratkaistava epäyhtälöt. a) 2(4 x) < 12, b) 5(x 2 4x + 3) < 0, c) 3 2x 4 > 6. 1/10. Sukunimi (painokirjaimin) 1/10 Tehtävä 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Yhteensä Pisteet (tarkastaja merkitsee) Kokeessa on kymmenen tehtävää, joista jokainen on erillisellä paperilla. Jokaisen tehtävän maksimipistemäärä on 6 pistettä. Ratkaise

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 3. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 3. marraskuuta 2007 1 / 18 1 Varianssin luottamusväli, jatkoa 2 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 3

Lisätiedot

pitkittäisaineistoissa

pitkittäisaineistoissa Puuttuvan tiedon käsittelystä p. 1/18 Puuttuvan tiedon käsittelystä pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto Puuttuvan tiedon

Lisätiedot

VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Lauri Karppi j82095. SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI.

VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Lauri Karppi j82095. SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI. VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA Oskari Uitto i78966 Lauri Karppi j82095 SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI Sivumäärä: 14 Jätetty tarkastettavaksi: 25.02.2008 Työn

Lisätiedot

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä 806118P JOHDATUS TILASTOTIETEESEEN Loppukoe 15.3.2018 (Jari Päkkilä) 1. Kevään -17 Johdaus tilastotieteeseen -kurssin opiskelijoiden harjoitusaktiivisuudesta saatujen pisteiden frekvenssijakauma: Harjoitus-

Lisätiedot

Tietoliikennesignaalit & spektri

Tietoliikennesignaalit & spektri Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Testit laatueroasteikollisille muuttujille Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testi suhteelliselle

Lisätiedot

Puhesynteesin perusteet Luento 5: unit selection -synteesi

Puhesynteesin perusteet Luento 5: unit selection -synteesi Puhesynteesin perusteet Luento 5: unit selection -synteesi Nicholas Volk 14.2.2008 Käyttäytymistieteellinen tiedekunta Idea Aitoa puhetta on tallennettu tietokantaan tuhansien äänteiden verran Jopa yksittäisen

Lisätiedot

Puhe ja kommunikaatio

Puhe ja kommunikaatio Puhe ja kommunikaatio Puhe on ihmisen kehittämistä kommunikoinnin muodoista hienostunein ja monimutkaisin -- siihen on kerrostunut useanlaista informaatiota, joiden määrittelyyn tarvitaan jonkinlainen

Lisätiedot

Synkronoitu luenta suomen rytmin tutkimuksessa

Synkronoitu luenta suomen rytmin tutkimuksessa Synkronoitu luenta suomen rytmin tutkimuksessa Michael L. O Dell, Tommi Nieminen, Liisa Mustanoja Tampereen yliopisto, Jyväskylän yliopisto 26.2.2010, Mekrijärven tutkimusasema Synkronoitu luenta (Cummins)

Lisätiedot

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia.

Lisätiedot

8003051 Puheenkäsittelyn menetelmät

8003051 Puheenkäsittelyn menetelmät 8003051 Puheenkäsittelyn menetelmät Luento 7.10.2004 Puhesynteesi Sisältö 1. Sovelluskohteita 2. Puheen ja puhesyntetisaattorin laatu 3. Puhesynteesin toteuttaminen TTS-syntetisaattorin komponentit Kolme

Lisätiedot

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan 17.11.2006 1. Kahdesta kohteesta (A ja K) kerättiin maanäytteitä ja näistä mitattiin SiO -pitoisuus. Tulokset (otoskoot ja otosten tunnusluvut): A K 10 16 Ü 64.94 57.06 9.0 7.29 Oletetaan mittaustulosten

Lisätiedot

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille. Puheen analyysin viitekehys. Puhe ja Kommunikaatio. Puhe ja kommunikaatio (jatkoa)

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille. Puheen analyysin viitekehys. Puhe ja Kommunikaatio. Puhe ja kommunikaatio (jatkoa) Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille Martti Vainio Puheen analyysin viitekehys Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Mitä puhe on? p.1/43 S-114.770 Kieli kommunikaatiossa... Kevät 2001

Lisätiedot

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille

Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille Mitä puhe on? Fonetiikan perusteet kieliteknologeille Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Mitä puhe on? p.1/43 Puheen analyysin viitekehys S-114.770 Kieli kommunikaatiossa... Kevät 2001

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Sisältö Testiä suhteelliselle voidaan käyttää esimerkiksi tilanteessa, jossa tarkastellaan viallisten tuotteiden osuutta tuotantoprosessissa. Tilanne palautuu

Lisätiedot

Oliot ja tyypit. TIES542 Ohjelmointikielten periaatteet, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos

Oliot ja tyypit. TIES542 Ohjelmointikielten periaatteet, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Oliot ja tyypit TIES542 Ohjelmointikielten periaatteet, kevät 2007 Antti-Juhani Kaijanaho Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos 19. maaliskuuta 2007 Olion tyyppi? attribuutti on oikeastaan metodi,

Lisätiedot

Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.

Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Ka6710000 TILASTOLLISEN ANALYYSIN PERUSTEET 2. VÄLIKOE 9.5.2007 / Anssi Tarkiainen Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Tehtävä 1. a) Gallupissa

Lisätiedot

FP1/Clt 120: Fonetiikan perusteet: artikulaatiotavat

FP1/Clt 120: Fonetiikan perusteet: artikulaatiotavat FP1/Clt 120: Fonetiikan perusteet: artikulaatiotavat Martti Vainio -- syksy 2006 Artikulaatiotavat Konsonantit voivat siis vaihdella artikulaatipaikan mukaan ja sen mukaan ovatko ne soinnillisia vai eivät

Lisätiedot

S-108-2110 OPTIIKKA 1/10 Laboratoriotyö: Polarisaatio POLARISAATIO. Laboratoriotyö

S-108-2110 OPTIIKKA 1/10 Laboratoriotyö: Polarisaatio POLARISAATIO. Laboratoriotyö S-108-2110 OPTIIKKA 1/10 POLARISAATIO Laboratoriotyö S-108-2110 OPTIIKKA 2/10 SISÄLLYSLUETTELO 1 Polarisaatio...3 2 Työn suoritus...6 2.1 Työvälineet...6 2.2 Mittaukset...6 2.2.1 Malus:in laki...6 2.2.2

Lisätiedot

Kieli merkitys ja logiikka. 2: Helpot ja monimutkaiset. Luento 2. Monimutkaiset ongelmat. Monimutkaiset ongelmat

Kieli merkitys ja logiikka. 2: Helpot ja monimutkaiset. Luento 2. Monimutkaiset ongelmat. Monimutkaiset ongelmat Luento 2. Kieli merkitys ja logiikka 2: Helpot ja monimutkaiset Helpot ja monimutkaiset ongelmat Tehtävä: etsi säkillinen rahaa talosta, jossa on monta huonetta. Ratkaisu: täydellinen haku käy huoneet

Lisätiedot

Tänään ohjelmassa. Kognitiivinen mallintaminen Neuraalimallinnus laskarit. Ensi kerralla (11.3.)

Tänään ohjelmassa. Kognitiivinen mallintaminen Neuraalimallinnus laskarit. Ensi kerralla (11.3.) Tänään ohjelmassa Kognitiivinen mallintaminen Neuraalimallinnus 26.2. Nelli Salminen nelli.salminen@helsinki.fi D433 autoassosiaatio, attraktorin käsite esimerkkitapaus: kolme eri tapaa mallintaa kategorista

Lisätiedot

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Anna-Kaisa Ylitalo M 315, anna-kaisa.ylitalo@jyu.fi Musiikin, taiteen ja kulttuurin tutkimuksen laitos Jyväskylän yliopisto 2018 2 Havaintomatriisi Havaintomatriisi

Lisätiedot

Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä

Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä 1/17 Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä Esimerkkinä taloudellinen arviointi Jaakko Nevalainen Tampereen yliopisto Metodifestivaalit 2015 2/17 Sisältö 1 Johdanto 2 Tavanomainen bootstrap Bootstrap-menettelyn

Lisätiedot

TTS. Puhesynteesi (tekstistä puheeksi, engl. text-tospeech,

TTS. Puhesynteesi (tekstistä puheeksi, engl. text-tospeech, Tekstiä, plaa plaa, plaa Puhesynteesi (tekstistä puheeksi, engl. text-tospeech, TTS): Generoidaan tietokoneen avulla akustinen puhesignaali annetun tekstin perusteella. TTS HUOM: Vaikka nyt keskitytäänkin

Lisätiedot

Ruma merkitys. Tommi Nieminen. XLII Kielitieteen päivät. Kielitieteen epäilyttävin välttämätön käsite. tommi.nieminen@uef.fi. Itä-Suomen yliopisto ...

Ruma merkitys. Tommi Nieminen. XLII Kielitieteen päivät. Kielitieteen epäilyttävin välttämätön käsite. tommi.nieminen@uef.fi. Itä-Suomen yliopisto ... Ruma merkitys Kielitieteen epäilyttävin välttämätön käsite Tommi Nieminen tomminieminen@ueffi Itä-Suomen yliopisto XLII Kielitieteen päivät 21 23 toukokuuta 2015, Vaasa Merkitys, subst lingvistisen merkityksen

Lisätiedot

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾ ËØÙ ÓØÓ Ø Mitta-asteikot Nominaali- eli laatueroasteikko Ordinaali- eli järjestysasteikko Intervalli- eli välimatka-asteikko ( nolla mielivaltainen ) Suhdeasteikko ( nolla ei ole mielivaltainen ) Otos

Lisätiedot

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Testit laatueroasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Testit laatueroasteikollisille muuttujille >> Laatueroasteikollisten

Lisätiedot

VOIKO ASUNTOHINTAKUPLAN SITTENKIN HAVAITA HELPOSTI?

VOIKO ASUNTOHINTAKUPLAN SITTENKIN HAVAITA HELPOSTI? 1 Arvoasuntopäivä 2015 6.5.2015, Pörssitalo, Helsinki VOIKO ASUNTOHINTAKUPLAN SITTENKIN HAVAITA HELPOSTI? Elias Oikarinen KTT, Akatemiatutkija, Turun yliopiston kauppakorkeakoulu Kiinteistösijoittamisen

Lisätiedot

» Fonetiikka tutkii puheen: Tuottamista -> ARTIKULATORINEN Akustista ilmenemismuotoa -> AKUSTINEN Havaitsemista -> AUDITIIVINEN

» Fonetiikka tutkii puheen: Tuottamista -> ARTIKULATORINEN Akustista ilmenemismuotoa -> AKUSTINEN Havaitsemista -> AUDITIIVINEN » Fonetiikka tutkii puheen: Tuottamista -> ARTIKULATORINEN Akustista ilmenemismuotoa -> AKUSTINEN Havaitsemista -> AUDITIIVINEN 1 Puhe-elimistä Helsingin Yliopiston sivuilla» Puhe-elimet voidaan jakaa

Lisätiedot

VENÄLÄISTEN MAAHANMUUTTAJIEN SUOMEN PROSODIASTA

VENÄLÄISTEN MAAHANMUUTTAJIEN SUOMEN PROSODIASTA EIJA AHO MINNALEENA TOIVOLA VENÄLÄISTEN MAAHANMUUTTAJIEN SUOMEN PROSODIASTA aahanmuuttajien yleisin äidinkieli Suomessa on venäjä, jota vuoden 2006 lopussa puhui noin 42 000 henkilöä. Yli 18 000 äidinkieleltään

Lisätiedot

Treffit mönkään? Ääntämisen opetuksesta ja sen tärkeydestä. FT Elina Tergujeff, Jyväskylän yliopisto elina.tergujeff@jyu.fi

Treffit mönkään? Ääntämisen opetuksesta ja sen tärkeydestä. FT Elina Tergujeff, Jyväskylän yliopisto elina.tergujeff@jyu.fi Treffit mönkään? Ääntämisen opetuksesta ja sen tärkeydestä FT Elina Tergujeff, Jyväskylän yliopisto elina.tergujeff@jyu.fi Kuka Elina Tergujeff? englannin ja ruotsin opettaja filosofian tohtori, soveltava

Lisätiedot

Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi

Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi TOD.NÄK JA TILASTOT, MAA0 Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi Kuten tilastojakaumia voitiin esittää tunnuslukujen (keskiarvo, moodi, mediaani, jne.) avulla, niin vastaavasti

Lisätiedot

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11)

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11) 6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11) 1. a) Sivun 102 hypergeometrisen jakauman määritelmästä saadaan µ µ 13 39 13! 13 12 11 10 9 µ 0! 8! 1! 2 2! 2 1 0 49 48! 47!! 14440 120 31187200 120 1287

Lisätiedot

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A) Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 017 Insinöörivalinnan matematiikan koe 30..017, Ratkaisut (Sarja A) 1. a) Lukujen 9, 0, 3 ja x keskiarvo on. Määritä x. (1 p.) b) Mitkä reaaliluvut

Lisätiedot

Mies ilman parisuhdetta

Mies ilman parisuhdetta Mies ilman parisuhdetta Suomalaisten yksinäisyys hanke Yksinäisyys elämänkulussa -työpaja Seinäjoella 18.2.2016 Anu Kinnunen Yksin eläminen vaikuttaa terveyteen Eliniän odotteen laskeminen Parisuhteettomat

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle - Sisältö - - - Varianssianalyysi Varianssianalyysissä (ANOVA) testataan oletusta normaalijakautuneiden otosten odotusarvojen

Lisätiedot

pitkittäisaineistoissa

pitkittäisaineistoissa Puuttuvan tiedon ongelma p. 1/18 Puuttuvan tiedon ongelma pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto mtl.uta.fi/tilasto/sekamallit/puupitkit.pdf

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 15. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 15. marraskuuta 2007 1 / 19 1 Tilastollisia testejä (jatkoa) Yhden otoksen χ 2 -testi varianssille Kahden riippumattoman

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: ja hajonta Sisältö Havaittujen arvojen jakauma Havaittujen arvojen jakaumaa voidaan kuvailla ja esitellä tiivistämällä havaintoarvot sopivaan muotoon. Jakauman

Lisätiedot

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut 11. laskuharjoituskierros vko 15 ratkaisut D1. Geiger-mittari laskee radioaktiivisen aineen emissioiden lukumääriä. Emissioiden lukumäärä on lyhyellä aikavälillä satunnaismuuttuja jonka voidaan olettaa

Lisätiedot

Organization of (Simultaneous) Spectral Components

Organization of (Simultaneous) Spectral Components Organization of (Simultaneous) Spectral Components ihmiskuulo yrittää ryhmitellä ja yhdistää samasta fyysisestä lähteestä tulevat akustiset komponentit yhdistelyä tapahtuu sekä eri- että samanaikaisille

Lisätiedot

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 1/2 Olkoon havainnot X 1,..., X n yksinkertainen satunnaisotos Bernoulli-jakaumasta parametrilla p. Eli X Bernoulli(p).

Lisätiedot

KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET

KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ Heidi-Maria Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13000, 00076 Aalto heidi-maria.lehtonen@aalto.fi

Lisätiedot

Venäläiset suomenoppijat suomen kielen pitkien painottomien vokaalien havaitsijoina

Venäläiset suomenoppijat suomen kielen pitkien painottomien vokaalien havaitsijoina Charles, M. & Hiidenmaa, P. (toim.) 2001. Tietotyön yhteiskunta kielen valtakunta. AFinLAn vuosikirja 2001. Suomen soveltavan kielitieteen yhdistyksen julkaiuja nro 59. Jyväskylä. s. 11 31 Venäläiset suomenoppijat

Lisätiedot

Puhenäytteiden mittailusta puhekorpuksen perkuuseen: kalastelua mato-ongella ja verkoilla. Mietta Lennes FIN-CLARIN / Helsingin yliopisto

Puhenäytteiden mittailusta puhekorpuksen perkuuseen: kalastelua mato-ongella ja verkoilla. Mietta Lennes FIN-CLARIN / Helsingin yliopisto Puhenäytteiden mittailusta puhekorpuksen perkuuseen: kalastelua mato-ongella ja verkoilla Mietta Lennes FIN-CLARIN / Helsingin yliopisto Johdanto Kun puhetta ja kieltä tutkitaan kvantitatiivisesti, on

Lisätiedot

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2018 Insinöörivalinnan matematiikan koe, , Ratkaisut (Sarja A)

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2018 Insinöörivalinnan matematiikan koe, , Ratkaisut (Sarja A) Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2018 Insinöörivalinnan matematiikan koe, 2952018, Ratkaisut (Sarja A) 1 Anna kaikissa kohdissa vastaukset tarkkoina arvoina Kohdassa d), anna kulmat

Lisätiedot

S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta

S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta Heikki Hyyti 60451P Harjoitustyö 3 puheen havaitseminen Mikä on akustinen vihje (acoustic cue)? Selitä seuraavat käsitteet ohjelman ja kirjan tietoja käyttäen: Spektrogrammi

Lisätiedot

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Tilastotieteen kertaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Reaalimaailman ilmiöihin liittyy tyypillisesti satunnaisuutta ja epävarmuutta Ilmiöihin liittyvien havaintojen ajatellaan usein olevan peräisin

Lisätiedot

Artikulatoriset piirteet. Puheen tuotto ja havaitseminen II Konsonantit. Piirteiden tyypit. Artikulaatiotavat

Artikulatoriset piirteet. Puheen tuotto ja havaitseminen II Konsonantit. Piirteiden tyypit. Artikulaatiotavat Artikulatoriset piirteet Puheen tuotto ja havaitseminen II Konsonantit Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Konsonantit voidaan jakaa luokkiin sen mukaan miten ja missä kohtaa ääniväylää.

Lisätiedot

Puheen tuotto ja havaitseminen II

Puheen tuotto ja havaitseminen II Puheen tuotto ja havaitseminen II Konsonantit Martti Vainio Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen tuotto ja havaitseminen II p.1/40 Artikulatoriset piirteet Konsonantit voidaan jakaa luokkiin sen

Lisätiedot

Luento: Puhe. Mitä puhe on? Anatomiaa ja fysiologiaa. Puhetapahtuma. Brocan ja Wernicken alueet. Anatomiaa ja fysiologiaa. Puheen tuottaminen:

Luento: Puhe. Mitä puhe on? Anatomiaa ja fysiologiaa. Puhetapahtuma. Brocan ja Wernicken alueet. Anatomiaa ja fysiologiaa. Puheen tuottaminen: Puheen anatomiaa ja fysiologiaa Puhesignaalin analyysi Puheen havaitseminen luku 11 Luento: Puhe Mitä puhe on? Ihmisen kehittämä symbolinen kommunikaatiojärjestelmä. Perustuu sovittuihin kielellisiin koodeihin

Lisätiedot

Unkarin fokuksen prosodisesta toteutumisesta. Intonaatio ja kesto merkityksiä rakentamassa

Unkarin fokuksen prosodisesta toteutumisesta. Intonaatio ja kesto merkityksiä rakentamassa Unkarin fokuksen prosodisesta toteutumisesta Intonaatio ja kesto merkityksiä rakentamassa Sanna Tiirikainen pro gradu -tutkielma Helsingin yliopiston suomen kielen, suomalais-ugrilaisten ja pohjoismaisten

Lisätiedot