PUHUJAN TEMPORAALISEN ÄÄNIALAN VISUALISOI NTISOVELLUS
|
|
- Aila Melasniemi
- 9 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Puhe ja kieli, 24:1,31-39 (2004) 31 PUHUJAN TEMPORAALISEN ÄÄNIALAN VISUALISOI NTISOVELLUS Antti Iivonen, Helsingin yliopisto, Puhetieteiden laitos antti. Tapio Seppänen, Oulun yliopisto, Sähkö- ja tietotekniikan osasto, MediaTeam, Kai Noponen, Oulun yliopisto, Sähkö- ja tietotekniikan osasto, MediaTeam, Juhani Toivanen, Oulun yliopisto, Sähkö- ja tietotekniikan osasto, MediaTeam, Kirjoituksessa esitellään uutta puhujan pragmaattisen temporaalisen äänialaprofiilin kuvantamissovellusta. Kehitystyön taustalla on Helsingin yliopiston fonetiikan laitoksessa laadittu TVRP-ohjelma, jolla voidaan kuvantaa puhujan tuottamien ilmausten temporaalinen ääniala. TVRPVA-ohjelma (1.0) on kehitetty Oulun yliopiston sähkö- ja tietotekniikan osaston MediaTeamissa. Javakielellä laadittu sovellus mahdollistaa FO-kontuuriaineiston vuorovaikutteisen visualisoinnin ja analyysin. Temporaalista äänialaa voidaan kuvata kolmella eri visualisaatiolla, joita ovat 'contour plot', 'min-max plot' ja 'percentile plot'. Taajuus voidaan esittää Hz- tai puolisävelasteikolla. Lisäksi käytetyn kontuuriaineiston tilastollisia ominaisuuksia voidaan tarkastella myös histogrammina. Jokaisen tuotetun äänialan päälle voidaan piirtää yksi tai useampi ilmaus ja näin suhteuttaa niiden ominaisuudet äänialaan ja ilmauksen funktioihin. Halutut ilmaukset voidaan joko poimia listalta tai itse äänialaprofiilista. Sovellusaloja ovat ainakin prosodian, puhetyylien, tunteiden ja asenteiden tutkimus, voice-tutkimus, puhujan- ja kielen tunnistus, kielten vertailu ja murretutkimus. Avainsanat: temporaalinen ääniala, prosodia, äänitutkimus, temporaalisen äänialan visualisointiohjelma JOHDANTO Puheenperustaajuuttakoskevissa tutkimuksissa on jo pitkään käytetty puhujan äänialaa ilmaisevia ohjelmia (esim. Orlikoff& Kahane 1993; Orlikoff & Baken 1996). Niis- Kirjeenvaihto-osoite: Anni Iivonen Puherieteiden laitos PL 35 (VIronkatu 1) Helsingin yliopisro sä ääniala esitetään ilman aikaulottuvuutta ja ensisijaisesti puhujan ääniresurssien kuvauksena, ja tavallinen sovellusala on äänihäriöiden tutkimus. Äänialan temporaalisen ilmaisun tarve on kuitenkin olemassa etenkin puheen prosodian tutkimuksissa. Ääniala voi vaihdella puhuja-, tyyli ja kielikohtaisesti niin, että ajallisella dimensiolla on merkitystä. Jokainen äännetty ilmaus sijoittuu puhujan äänialan sisään ja sijoituksella on funktioita, joista toiset ovat selvemmin kie-
2 32 Antti Iivonen, Tapio Seppänen, Kai Noponen ja Juhani Toivanen len systeemin ydinalueeseen kuuluvia, toiset pikemminkin pragmaattisia (vuorovaikutukseen kykeytyviä), tyylillisiä, emotionaalisia, sosiaalisia, jopa esteettisiä. Pragmaattisuus viittaa siihen, että tutkimuskohteiksi voidaan valita aidoissa puhetilanteissa äänitettyjä puhenäytteitä; sillä varauksella, että äänitysolosuhteet ovat riittävän hyvät. Puhujan ääniala on tärkeä tekijä puheen prosodiassa olipa tarkastelukohteena intonaatio, rytmi tai painotus, luettu puhe, haastattelu, spontaani monologi tai keskustelu, kielten vertailu tai murretutkimus. Niiden tutkimuksen ohella menetelmä tarjoaa metodin ainakin seuraaville aloille: tunteiden ja asenteiden tutkimus, voice-tutkimus, puhujan- ja kielen tunnistus ja puhetyylien tutkimus. Perustaajuusvaihteluun latautuu erityisen paljon funktionaalisuutta (esim. noin 600 kirjallisuuslähteen katsaus Iivonen, Nevalainen, Aulanko & Kaskinen 1987; Iivonen 1998; 20 kielen intonaatiokuvaus: Hirst & Di Cristo 1998; Toivanen 2001). Esittelemme uutta puhujan pragmaattisen temporaalisen äänialaprofiilin kuvantamissovellusta (Temporal voice Range Profile Visualisation Application; TVRPVA). Sitä edelsi FutureBasic II -kielellä laadittu Temporal voice Range Profile (TVRP; Iivonen 1999, 2001 a; sovellusesimerkkejä myös Iivonen 2001 b, c; uuden ohjelman alustava esittely: Iivonen, Seppänen, Noponen & Toivanen 2002). Uudella ohjelmalla voidaan koota joukko ilmauksia yhteiseen visualisointiin, laskea kuvan perustaajuuskontuurien aikapisteiden, käyttäjän määriteltävissä olevat persentiilit ja asettaa yksittäisen valitun ilmauksen perustaajuuskontuuri äänialakuvan päälle, jolloin voidaan osoittaa sen täsmällinen paikka puhujan profiilissa. Taajuus voidaan ilmaista hertsi- (Hz) tai puolisävelasteikolla (semitone; ST). Lisäksi puhujan ääniala voidaan ilmaista histogrammina ilman aikaulottuvuutta, ja käyttäjä voi määritellä taajuusasteikon luokkavälin leveyden. Pragmaattisuus viittaa siihen, että aineistona voidaan käyttää kaikilla tyylilajeilla tuotettua puhetta puhujan todellisissa puhetilanteissa käyttämästä puheesta. Puhe voi näin ollen olla yhtä hyvin spontaania puhetta, lukupuhuntaa kuin laboratoriopuhetta. On tietenkin mahdollista käyttää aineistona tutkimusta vatten suunniteltua puhetta, vaikkapa tarkoituksellisesti huudettua tai hiljaista puhetta. Äänitystekniikan tasovaatimukset voi käyttäjä itse valita haluamikseen. TVRPVA-SOVELLUSOHJELMAN OMINAISUUDET Uusi temporaalisen äänialan visualisointisovellus TVRPVA 1.0 on laadittu Java-ohjelmointikielellä alustariippumattomuuden saavuttamiseksi. Sovellus mahdollistaa FO-kontuuriaineiston vuorovaikutteisen visualisoinnin ja analyysin. Tarvittavien FO-kontuurien laskentaan voidaan käyttää esimerkiksi Praat-ohjelmaa, jonka tuottamia PitchTier-ShortText -tiedostoja se osaa lukea. Sovellus keskittää kaikki käytetyt ilmaukset automaattisesti alkamaan ajanhetkestä nolla. Tämä mahdollistaa käytettyjen äänitiedostojen karkeamman segmentoinnin ilmauksiksi. Temporaalista äänialaa voidaan kuvata kolmella eri visualisaatiolla, joita ovat perustaajuuskäyrästö Ccontour plot'), ääriarvokäyrät Cmin-max plot') ja persentiilikuvain Cpercentile plot'). Näiden kolmen'äänialaprofiilin lisäksi käytetyn kontuuriaineiston tilastollisia ominaisuuksia voidaan tarkastella histograrnrnivisualisaatiolla. Ensimmäisessä visualisaatiossa äänialaprofiili muodostetaan superpositioperiaatteella piittärnällä kaikki kontuurit tai niitä vastaavat aineistopisteet päällekkäin samaan kuvaan ajan funktiona. Tämä visualisaatio vastaa aiemman sovelluksen toimintaa (esim. Iivonen 1999). Toinen äänialaprofiilivisualisaatio, 'min-max plot', koostuu FO-kontuurien minimi- ja maksimiarvojen rajaamasta aluees-
3 Puhujan temporaalisen äänialan visualisointisovellus 33 ta aikatasossa. Kolmas visualisaacio taas kuvaa kontuurien jakauman ajan funktiona halutuin persenciilivälein, kuten esimerkiksi kvartiileittain eli 25 % luokkavälein. Tässä visualisaaciossa aineistolle vieraat havainnot (outiiers) voidaan poistaa suodattamalla (filter) asettamalla tarkasteluvälin jakaumanminimi jamaksimirajat halutuiksi. Samaan visualisaacioon voidaan piirtää useita eri äänialaprofiileja javertailla niitä toisiinsa. Näin voidaan tutkia esimerkiksi puhujien tai vaikkapa tunnecilojen välisiä eroavuuksia. Jokaisen tuotetun äänialan päälle voidaan helposti piirtää yksi tai useampi ilmaus ja näin suhteuttaa niiden ominaisuudet äänialaan ja ilmauksen funktioihin. Halutut ilmaukset voidaan joko poimia listalta tai itse äänialaprofiilista, ja ne voidaan haluttaessa kuunnella helposti. Havaittuja ominaisuuksia voidaan sitten korostaa käyttämällä värejä. Ilmausaineistoa voidaan suodattaa poistaen tiettyjä taajuuksia pienemmät ja suuremmat FO-arvot, jos esimerkiksi äänitysteknisistä syistä tai FO-kontuurien laskennassa käytetyn algoritmin vuoksi aineistossa on FO-pisteitä, joka halutaan siitä poistaa. Näinvoi käydäesimerkiksi, jos puheessa on narinaa. Kaikki visualisaatiot voidaan piirtää joko hertsi- tai puolisävelasteikolla. Nolanin (2003) mukaan kuulohavaintoa vastasi parhaiten puolisävelasteikko, kun logaritmisen, erb- ja puolisävelasteikon soveltuvuutta evaluoitiin. Sen, millaisia ilmauksia sijoitetaan ohjelmaan niin, että niillä on yhteinen ajallinen nollapiste, riippuu käyttäjän tavoitteista. Ilmaukset voivat olla esimerkiksi erillisiä täydellisiä lauseita, tauon jälkeisiä lausumia, keskustelun puheenvuoroja tai funkcioltaan identtisiä lausumia (esimerkiksi kysymyssanalla alkavia kysymyksiä). Funktiot voidaan ymmärtää esimerkiksi prosodisten teorioiden, puheaktiteorian tai keskusteluanalyysin kategorioiksi. Tuotetut visualisaatiot voidaan tallentaa halutulla tarkkuudella Tag lmage File Format (TIFF) muotoisina kuvina käyttäen Pack Bits-pakkausta. Valitusta tarkkuudesta riippuen ohjelma automaattisesti joko interpoloi tai desimoi perustaajuuskontuurien aineistoa. Aineiston interpolointiin on käytettävissä kaksi erilaista menetelmää: lineaarinen ja spline-interpolointi. Lineaarisessa interpoloinnissa aineistoon sovitetaan suoria ja spline-interpoloinnissa paloittain matalaasteisia sileitä interpoloincipolynomeja. Kuvassa 1 on esimerkki FO kontuurista, jonka vasemman puoleinen osa esittää lineaarisella interpoloinnilla tuotettua ja oikealla puolella oleva osaspline-interpolaatiolla tuotettua kuvaajan osaa. Spline-interpolaacio tuottaa jatkuvia sileitä käytiä, joissa ei ole teräviä kulmia. Suurillaaineistomäärillä työskenneltäessä nopeampaa lineaarista interpoloincia voidaan käyttää esikatseluun, ja lopullista kuvaa tuotettaessa voidaan siirtyä käyttämään spline-interpolaatiota. Kuva 1. Lineaarisesti intetpoloimallatuotettu FO-kontuuri vasemmalla ja spline-inrerpoloimalla tuotettu kontuuri oikealla. Perustaajuusarvojen muunto puolisävelaskeliksi voi tapahtua eri algoritmien avulla. Erilaisuutta aiheuttaa muun muassa se, mikä Hz-asteikon arvo otetaan viitearvoksi (= base). Voidaan lähteä nollatasolta (0 Hz), tai alimmasta kuultavissa olevasta taajuudesta (16,35 Hz; "standardiääni", Orlikoff& Baken 1993: 72) tai tavallisesta miesäänen perustaajuuden keskiarvosta (100 Hz). Muunnoskaavoja ovat seuraavat:
4 34 Antti Iivonen, Tapio Seppänen, Kai Noponen ja Juhani Toivanen (l) st(n) = 39,86*LOG10(f(n)/base) (Orlikoff ja Baken 1993:72) (2) st(n) = 12*LN(f(n)/base)/LN(2) (esim. Praat-puheenkäsittelyohjelmassa) Niissä f(n) = mitattu Hz arvo st(n) = f(n):n arvo puolisävelinä base = referenssitaajuudeksi asetettu Hz-arvo Ero on kuitenkin näennäinen, sillä laskukaavat ovat samat logaritmien laskusääntöjen perusteella. Kun muodostetaan lukusarjan (Hz) arvot puolisävelaskeliksi kummallakin kaavalla, saadaan lähes identtiset puolisävelaskeleet. 1VRPVA-ohjelmassa muunto tapahtuu kaavalla (2) ja käyttäjä itse voi asettaa referenssiarvon. SOVELLUSESIMERKKEJÄ Esimerkkisovelluksessamme esitellään yhden mies- ja yhden naispuhujan luetun puheen ääniala. 30-vuotias miespuhuja M30 on syntynyt Espoossajaasunut siellä aina. 27-vuotias naispuhuja N27 on syntynyt Forssassa jaopiskellut Helsinginseudullasekä oleskellut paljon Turussa. Kumpikin luki tekstin, joka käsitti 100 lausetta. Lauseet oli poimittu yhtenäisestä vanhaa kaupunkiarkkitehtuuria kuvaavasta kirjoituksesta, mutta ne kaikki muokattiin 7-sanaisiksi, eikä yhdyssanoja sallittu. Lauseilla oli tekstuaalisia yhteyksiä, mutta puhujat saivat ohjeenvälttääniitä, koskaesimerkkiaineiston tarkoituksena on pikemminkin vain kuvata tässä vaiheessa 1VRPVA:n perusominaisuuksia kuin tutkia erilaisia käyttömahdollisuuksia. Lauseet luettiinsitenirrallisina kontekstistaan. Naispuhujan lauseissa on kuultavissa jonkin verran merkityssisältöön liittyvää äänen "elävöittämistä". Luettaessa puhe tallennettiin pääpantaan kiinnitetyn mikrofonin (kondensaattorimikrofoni AKG C444L) ja (PowerMacintosh G3) lg-bittisen äänikortin kautta suoraan tietokoneeseen käyttäen SoundEdit ohjelmaa. Näytteenottotaajuus oli Hz. Lauseet editoitiin kukin omaksi äänitiedostoksekseen. Lauseiden laadinnan, äänitykset ja äänitiedostojen editoinnin suoritti Liisa Vilhunen. Praat-puheenkäsittelyohjelmalla (4.0.30) laskettiin lauseiden perustaajuuskontuurit ja muodostettiin niistä Pitch 7ier-tiedostot käyttäen short-text-tallennusta. Laskennan esisuodatusrajat voivat vaikuttaa tilastollisiin arvoihin. Perustaajuuden (FO) laskennassa sovellettiin miespuhujalle esisuodatusrajoja Hz ja naispuhujalle Hz. Praat-puheenkäsittelyohjelmalla lasketut perustaajuuden tilastolliset tunnusluvut (minimi, mediaani, keskiarvo, maksimi ja hajonta) kuvatuista kahdesta aineistosta ilmenevät taulukosta 1. Siitä näkyy, että miespuhujan lauseidenkestojen keskiarvo on 3,815 sekuntia (vaihteluväli oli 2,554-4,876 s) ja naispuhujan vastaava arvo 3,914 sekuntia (vaihteluväli 2,606-5,433 s). '00 0,20."O,60.811,21,.1,61.8:? 1,21,41,61,8 J 3,23.43,63,8" 4,14,. Kuva 2. Miespuhuja M30 lukeman 100 lauseen perustaajuuskontuurit (ContourPlots) aseterruina samaan kuvaan päällekkäin aika (s)/taajuus (Hz) -asteikolle. Kuva 2 näyttää miespuhujan 100 lauseen perustaajuuskontuurit (ContourPlots) asetettuina samaan kuvaan päällekkäin. Vaaka-asteikko kuvaa aikaa sekunneissa (s), pystyasteikko taajuutta (Hz). Kuva osoittaa aineiston jakauman pääalueen sijoittuvan noin Hz: n väliin. Samalla käy kuitenkin selväksi, että äänialan temporaalinen esitys näyttää realistisemmin äänialan ominaisuuksia verrattuna
5 Puhujan temporaalisen äänialan visualisointisovel/us taulukon 1 tilastoon. Jakauma-alue osoittaa selvää deklinaatiota eli laskua loppua kohti, ja lasku tapahtuu suhteellisen suhteellisen leveänä, noin 40 Hz leveänä nauhana. Ääniala itse asiassa siis liikkuu ajan mukana. Jakauman alussa on selvä huippu noin 150 ms:n kohdalla. Jakauma kapenee loppua kohden ja lauseiden loput laskevat 50 Hz:n tasolle, osin mahdollisesti esisuodatuksen alarajan asetuksen alapuolellekin (40 Hz). Perustaajuuspisteiden haja-arvoja sattuu pääjakauman ylä- ja alapuolelle, mutta selvää kuvaa siitä, kuinka paljon tällaisia tapauksia on, ei kontuurikuvauksesta saa. Koska lauseiden kesto vaihteli, ovat niiden lopputaajuudet eri aikapisteissä, mistä johtuu jakauman lopun hajonta. Äänialan persentiilijakaumalla voidaan paremmin kuvata yleisempiä ja poikkeavampia kontuurien pisteitä ja jaksoja. Kuva 3 näyttää miespuhujan 100 lauseen jakauman s/hz-asteikolla. Harmaa alue käsittää 50 % jakaumasta (persentiilit 0,25,50,75, 100 %). Valkoinen viiva kuvaa mediaania (sen kummallakin puolella on 50 koko jakaumasta). Puhujan lausumien sävy oli neutraali, ja voidaan arvioida, että jakaumakuva edustaa hyvin hänen tavanomaista neutraalin luetun puheensa äänialaa. Puolet hänen äänialastaan osuu varsin kapealle, noin 20 Hz:n alalle, ja vastaava deklinaatio on havaittavissa kuin kuvassa 2 sekä tämän 50% :n jakauman ertä koko jakauman suhteen. Alakvartiili osoittaa jonkin verran narinarekisterin esiintymiä, jotka erottuvat ehkä yksittäisinä tapauksina paremmin kuvassa 2. Koko äänialan loppupuolella narinaesiintymiä ilmenee runsaammin, mikä on ymmärrettävää lausuman loppurajan lähestyessä. Koska pisimmät lausumat ovat harvinaisia, on äänialajakauman lopun persentiilijakauma tapausten lukumäärän vähäisyyden vuoksi epämääräinen D Kuva 3. Miespuhujan 100 lauseen jakauma Hz-asteikolla (percentile plot). Harmaa alue käsittää 50 % jakaurnasta (persenriilit 0, 25, 50, 75, 100 %). Valkoinen viiva kuvaa mediaania (sen kummallakin puolella on 50 % koko jakaumasta). Pääosa äänialasta muodostuu lausumien aksenttien nousujen ja laaksojen muodostamasta FO:n vaihtelusta. Suomenkielisen puheen monisanaisen lausuman tavanomainen kontuuri näkyy kuvassa 4, jossa yksittäisen lauseen "Tämä sarja esittelee vanhoja Helsingistä purettuja taloja. "FO-kontuuri näkyy valkoisena juovana äänialan päällä. On tunnettua, että painon tärkeä korrelaatti on äkillinen lyhytkestoinen perussävelen nousu- ja laskukuvio. Painotetut tavut muodostavatkin kuvan 4 käyrän huiput ja painottomat käyrän laaksot. Kuvan 4 kontuuri ei kuitenkaan ulotu koko äänialan reunoille, joten reunat muodostuvat esimerkiksi tapauksista, joissa painotus on ollut voimakkaampaa. Soinnittomien äänteiden kohdalla käyrässä on tietenkin katkos. Tarkempi analyysi paljastaisi lausuman rytmijaksottelun ja sen, mitkä sanat ovat painotettuja. On ymmärrettävää, että painohuippujen ja -laaksojen rajaama alue vaihtelee painotusasteiden mukaan, ja tehotetut painot ja emotionaaliset tavut nostavat FO-kontuuria erityisen korkealle. Siksi temporaalinen ääniala ei täysin vastaa Gårdingin ja Brucen kehittämän niin sanotun Lundin mallin grid-käsitettä, mutta on sitä lähellä (ks. Gårding 1982; Iivonen ym. 1987: 255).
6 36 Antti Iivonen, Tapio Seppänen, Kai Noponen ja Juhani Toivanen että lausumien loppumarkkerin pitää sijoittua suhteellisen kapealle alalle eli mahdollisuuksia ylä- ja alakvartiilin muodostumiselle ei enää ole yhtä suuressa määrin. Kuva 4. Miespuhujan 100 lauseen jakauma Hz-asteikoila (percentile plot, musta alue = 100 %; petsentiilit 0, 100 %). Äänialan päällä sijaitseva valkoinen juova esittää yhden erillisen lauseen komuuria. Kuvassa 5 miespuhujan aineisto on sijoitettu puolisävelasteikolle. Muunnoksella pyritään simuloimaan kuulijan havaintoa. Puolisävelasteikon käyttö mahdollistaa myös puhujien vertailun riippumatta heidän perustaajuuden keskiarvojensa erilaisuudesta. Keskiarvoltaan korkeampiääniala tosin onpuolisävelasteikollakin korkeammalla, muttasuhteelliset erot ovat vertailukelpoisia. Asteikko paljastaa kuvassa 5 selvemmin kuin kuvassa 3 sen, että ilmausten lopussa noin 3,7 sekunnin kohdalla 50 %:n keskialue on laajempi kuin alkupuolella, mikä aiheutunee siitä, Kuva 5. Miespuhujan 100 lauseen jakauma puolisävelasteikoila (percentile plot, persemiilit 0, 25, 50,75, 100 %). Vtitearvo (base) oli 16,35 Hz. Naispuhujan 100 lauseen ääniala esitetään Hz-asteikolla kuvassa 6. Hänellä ei juurikaan ilmene FO:n dekiinaatiota, jollainen miehellä selvästi on. Äänialan loppuosa näyttää osoittavan nousevia kontuureja. Yksittäisten lauseiden FO-nousuja voi tutkia 33 ms: n aikaikkunalla spektrogrammeista Praatilla, jolloin yläsävelet näkyvät. Niistä ilmeni, että hänellä on varsin usein lievä narina lopussa, johon liittyy todellakin yläsävelten nou- Taulukko 1. Käytetyn mies- ja naispuhujan 100 lauseen perustaajuuden tilastolliset tunnusluvut. Taulukko esittää lausekohtaisista arvoista lasketut keston tai taajuuden keskiarvot ja hajonnat. Puhuja I lausekesto (s) Iminimi Imediaani keskiarvo, i maksimi I hajonta M30, keskiarvo 3,815 i 52,6 190,9 92,5 1132,9 115,9 N27 1hajonta 0,504 i 10,1 1 3,4 3,2 i 10,7 12,3, I keskiarvo 3,914! 130,5 1178,1! 183,7 i 262,1 123,8 I hajonta 0,597! 27,0 111,3 10,1 i 27,0 16,4 Taulukko 2. Esisuodatusrajojen vaikutus FO-tilastoon: rajojen ja vertailu. esisuodatusrajat minimi mediaani keskiarvo maksimi hajonta Hz keskiarvo Hz 130,5 178,1 183,7 262,1 23,8 hajonta Hz 27,0 11,3 10,1 27,0 6, Hz keskiarvo Hz 145,5 178,0 183,6 254,2 22,6 hajonta Hz 9,4 11,4 10,3 28,6 6,5
7 Puhujan temporaalisen äänialan visualisointisovellus sevia kulkuja. Mahdollisesti loppunousujen taustalla on lievässä muodossa loppunousumalli, joka nykyisin tavataan tietyissä nuorten puhujien puheessa (Routarinne 2003). Luettelointonaatiosta ei ole kysymys, koska koeohjeena oli nimenomaan sen välttäminen, eikä sitä kuuntelun perusteella esiintynyt. Kummallekin puhujalle on yhteistä alussa noin 150 ms:n kohdalla oleva lauseiden aloitushuippu. Prosodia ja äänitutkimus (vokologja; voice research) kohtaavat sikäli toisensa, että soinnillinen (modaalinen) ääni korvautuu usein puheen tavuissa soinnittomuudella, narinalla tai puristeisella äänellä, joten niiden hallinta prosodian tutkimuksessa tulee välttämättömäksi. Laryngaalinen äänenlaatu (voice quality) muodostuukin näin ollen prosodian "neljänneksi ulottuvuudeksi" keston, äänen korkeuden ja voimakkuuden ohella (Campbell 2003). 37 merkittävää osaa puhujan FO-tilastossa. Vain minimiarvo ja sen hajonta 100 lauseessa ovat ymmätrettävästi muuttuneet paljon. Yläkvartiiliin sattuu jonkin verran tapauksia (yksittäisiä teräviä piikkejä), jotka ovat selitettävissä esisuodatuksen liian korkeasta ylätajasta. Tämä seikka riippuu kuitenkin Praat-ohjelman toiminnasta, ei TVRPVA-ohjelmasta, ja kyseinen virhelähde paljastuu selvästi juuri TVRPVA-ohjelmalla. Virhettä voidaan korjata muun muassa käyttämällä FO:n laskennassa Praatin optiota, jolla voidaan vähentää sitä Hz-arvoa, joka sallitaan vierekkäisten FO-arvojen erotukseksi. <.5 I t Kuva 6. Naispuhujan 100 lauseen jakauma Hz-asteikolla (percentile plot). Puhuttu aineisto oli sama tekstiaineisto kuin miespuhujalla (persentiilit 0, 25, 50, 75, 100 %). Kuvassa 6 näkyvät N27:n noin 140 Hz:n alapuolella ja noin 90 Hz:iin ulottuvat piikit edustavat muusta aineistosta poikkeavia arvoja, ja ne aiheutunevat pääosin narinasta. Kun koko N27:n aineisto laskettiin uudelleen esisuodatusarvoilla Hz, saatiin taulukon 2 FO-tilasto. Voidaan havaita, että mediaani, keskiarvo ja hajonta ovat muuttuneet vain hieman. Poikkeavien arvojen lukumäärä on siis niin pieni, että ne eivät näyttele Kuva 7. Mies- ja naispuhujan äänialan vertailu samassa kuvassa (percentile plo~ puolisävelasteikolla. N27:n äänialasta on jälkisuodatettu alle 130 Hz:n FO-pisteet, jolloin poikkeukselliset tapaukset eivät näy kuvassa. Kuvassa 7 mies- ja naispuhujan 100 lauseen äänialat on esitetty samassa kuvassa. Naispuhujan aineistosta jälkisuodatettiin TVRPAV: lla alle 130 Hz:n FO-pisteet, jolloin narinarekisteri on jäänyt pois. Äänialan siirto puolisävelasteikolle osoittaa, että naispuhujan äänialassa yläkvartiili on laajempi kuin miespuhujalla, mikä johtunee puhujan pyrkimyksestä elävöittää lauseiden ilmaisua. Puhujien äänialat leikkaavat toisiaan vain hyvin vähän. Miesäänen äänialan deklinaatio ja lopun lasku erottuvat hyvin naisäänen äänialan tasaisuudesta ja lopun noususta. Koska pisimmät lauseet ovat aineistossa poikkeuksellisia, niiden loput eivät enää näy visualisaatiossa. Kuvan 8 histogrammissa näkyvät sekä nais-
8 38 Antti Iivonen, Tapio Seppänen, Kai Noponen ja Juhani Toivanen 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Kuva 8. Mies- ja naispuhujan (tununempi alue) aineistojen yhdistetty histogrammi. Hz-asteikko Hz, bin-luku 14, esisuoclatukset (mies) ja (nainen) Hz. että miespuhujan aineistot. Taajuusasteikko on jaettu 20 Hz:n luokkaväleihin (bin-iuku kaistalla Hz = 14). Taulukon 1 yhteydessä mainittuja esisuodatusrajoja sovellettiin. Miespuhujan aineisto jakaantuu kuuteen ensimmäiseen luokkaan ja limittyy hieman naispuhujan histogrammin kanssa luokassa Hz. Naispuhujan hieman vasemmalle vino jakauma osuu alaosastaan miespuhujan kanssa, mutta limittymisalueelle sattuuvain muutamia esiintymiä, eikä tämä alue näy kuvassa. PÄÄTELMIÄ Kirjoitus on uudentvrpva-ohjelmanperusominaisuuksien esittely. Kuvaus koskee menetelmän ensimmäistä versiota, jota on tarkoitus kehittää edelleen. Ohjelma mahdollistaa sen, ettäyksilöllisten puhujien tai puhujaryhmienkin äänialasta saadaan aikasidonnainen profiili ja profiileja voidaan vertailla keskenään. Kirjoituksessa osoitetaan, että näin saavutetaan etuja, joilla puheaineistojen perustaajuusominaisuudet saadaan selkeästi ilmi suhteessa puhujan äänialaan. Menetelmä on pragmaattinen, koska puhetyylien rajoituksia ei ole, eikä tarvitse tyytyä laboratoriossa äänitettyyn puheeseen. Puheryylien eroja voidaan havainnollistaa. Yksittäinen perustaajuuskontuuri voidaan sijoittaa puhujan äänialan muodostamaa taustaa vasten, mikä mahdollistaa päätelmien teon tutkittavan kontuurin akustisten ominaisuuksien ja kielellisen funktion yhteydestä suhteessa äänialaan. Myös mahdolliset virhelähteet perustaajuuslaskennassa havaitaan paremmin. Kovin pienistä aineistomääristä profiiliaei kuitenkaan kannata laskea, eikä teknisesti heikkotasoisia äänitteitä ole syytä käyttää. Puolisävelasteikon käyttö mahdollistaa sen, että kuulijan auditiivisia vasteita perustaajuuteen voidaan simuloida. VIITTEET Campbell, N. (2003). Voice quality: the 4th prosodic dimension. Proceedings ofthe 15th Internationai Congress ofphonetic Sciences, Barcelona 3-9Aug. 2003, (s ). Gårding, E. (1982). Swedish prosody. Summaryof a project. Phonetica, 39, (s ). Iivonen, A (1998). Functional inrerpretation of prosody within the linguistie system. The 1998 Yearbook ofthe linguisticassociation offinland, (s.69-91).
9 Puhujan temporaalisen äänialan visualisointisovel/us 39 Iivonen, A (1999). FO contours ofutterances superimposed on the temporal voice range profile ofthe speaker. Proceedings ofthe XIV International Congress ofphonetic Sciences 1999, San Francisco 1-7Aug., (s ). Iivonen,A (2001a). Pragmatic temporal voice range profile as a tool in the research ofspeech styles. VIIEurospeech 2001 Scandinavia, Aalborg Voi. 1, (s ). Iivonen, A (2001b). Kommunikatiivisten aktien ja puhetyylien prosodiasta. S. Ojala & J. Tuomainen (toim.), 21. Fonetiikan päivät, TUrku , (s.1-18). Turun yliopiston suomalaisen ja yleisen kielitieteen laitoksen julkaisuja 67. Iivonen, A (2001c). Intonation offinnish questions. w.a. van Dommelen & T. Fretheim (toim.), Nordic Prosody. Proceedings ofthe VIIIth Conference, Trondheim 2000, (s ). Iivonen, A, Nevalainen, T., Aulanko, R & Kaskinen, H. (1987). Puheen intonaatio. Helsinki: Gaudeamus. Iivonen, A & Seppänen, T., Noponen, K & Toivanen, J. (2002). Puhujan pragmaattisen temporaalisen äänialan visualisointimenetelmä ja -ohjelmisto. Petri Korhonen (toim.), Fonetiikan päivät2002. Helsinki University oftechnology, Laboratory ofacoustics andaudio Signal Processing, Repott 67, (s ). Nolan, F. (2003). Intonational equivalence: An experimental evaluation ofpitchscales. Proceedings ofthe 15th International Congress ofphonetie Sciences, Barcelona 3-9Aug. 2003, (s ). Orlikoff, R W. & Kahane, J.e. (1996). Structure and function of the larynx. N. Lass (toim.), PriOOples ofexperimental Phonetics. Mosby/St. Louis!Baltimore!ym., (s ). Orlikoff, RF. & Baken, RJ. (1993). ClinicalSpeech and voice Measurement Laboratory Exercises. San Diego: Singular Publishing Group. Routarinne, S. (2003). Tytöt äänessä. Parenteesitja nouseva sävelkulku kertojan vuorovaikutuskeirwina. Helsinki: Suomalaisen Kirjallisuuden Seura. Toivanen, Juhani (2001). Perspectives on Intonation: English, Finnish andenglish Spoken by Finns. Forum Linguisticum 37. Perustuu Oulunyliopistossa 1999 hyväksyttyyn väitöskirjaan. Frankfurt am Main ym.: Peter Lang. VISUALlSATION APPLlCATION OF SPEAKER'S TEMPORAL VOICE RANGE Antti Iivonen, Department af Speech Sciences, University af Helsinki, Finland Tapio Seppänen, Kai Noponen, Juhani Toivanen, Department of Electrical Engineering, Computer Engineering Laboratory, MediaTeam, University of Oulu, Finland This paper describes a new visualization application for the pragmatic temporal voice range profile ofthe speaker: TVRPVA. The application is based on the TVRP program developed at the Departrnent ofphonetics, University ofhelsinki. The TVRPVA 1.0 program was developed in MediaTeam Language and Audio Technology Group, University ofoulu. TVRPVA was implemented with Java language, and it enables an interactive visualization and analysis offo-contour data. The temporal voice range profile can be displayed with three different visualizations: the contour plot, the min-max plot and the percentile plot. Frequency can be displayed on the Hz scale or on the semitone scale. In addition, the statistics ofthe contour data can be displayed as histograms. It is possible to superimpose one or several utterances on each voice range, thus showing their characteristics in relation to the voice range and the functions ofthe utterance. The utterances can be selected from the list or from the voice range profile itself. TVRP VA has applications at least in the following fields: research on prosody, speech styles, emotions and attitudes, voice research, recognition ofspeaker and language, comparison oflanguages and study ofdialects. Keywords: temporal voice range, prosody and voice research, program for the visualisation oftemporal voice range
3 9-VUOTIAIDEN LASTEN SUORIUTUMINEN BOSTONIN NIMENTÄTESTISTÄ
Puhe ja kieli, 27:4, 141 147 (2007) 3 9-VUOTIAIDEN LASTEN SUORIUTUMINEN BOSTONIN NIMENTÄTESTISTÄ Soile Loukusa, Oulun yliopisto, suomen kielen, informaatiotutkimuksen ja logopedian laitos & University
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?
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
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
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
Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.
Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed. DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002. Sisältö:! Johdanto!! Ajallinen käyttäytyminen! oteutus!
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
SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö
SPSS-pikaohje Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö SPSS on ohjelmisto tilastollisten aineistojen analysointiin. Hyvinvointiteknologian ATK-luokassa on asennettuna SPSS versio 13.. Huom! Ainakin joissakin
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
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
Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus
Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus Martti Vainio Helsingin yliopisto, Fonetiikan laitos; Kieliteknologia Juhani Järvikivi, Turun yliopisto, Psykologia; University of Dundee Yleistä Lingvistisen
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas JAKAUMAN MUOTO Vinous, skew (g 1, γ 1 ) Kertoo jakauman symmetrisyydestä Vertailuarvona on nolla, joka vastaa symmetristä jakaumaa (mm. normaalijakauma)
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
Ajalliset muunnokset eksploratiivisen paikkatietoanalyysin työkaluna. Salla Multimäki
Ajalliset muunnokset eksploratiivisen paikkatietoanalyysin työkaluna Salla Multimäki 27.3.2017 Ajalliset muunnokset: miksi mitä miten? Animaation hyödyt ja haasteet Käyttäjän kapasiteetin rajallisuus Kartografiset
FYSP105/2 VAIHTOVIRTAKOMPONENTIT. 1 Johdanto. 2 Teoreettista taustaa
FYSP105/2 VAIHTOVIRTAKOMPONENTIT Työn tavoitteita o Havainnollistaa vaihtovirtapiirien toimintaa o Syventää ymmärtämystä aiheeseen liittyvästä fysiikasta 1 Johdanto Tasavirta oli 1900 luvun alussa kilpaileva
FYSP105/2 VAIHTOVIRTAKOMPONENTIT. 1 Johdanto
FYSP105/2 VAIHTOVIRTAKOMPONENTIT Työn tavoitteet o Havainnollistaa vaihtovirtapiirien toimintaa o Syventää ymmärtämystä aiheeseen liittyvästä fysiikasta 1 Johdanto Tasavirta oli 1900 luvun alussa kilpaileva
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ Henna Tahvanainen 1, Jyrki Pölkki 2, Henri Penttinen 1, Vesa Välimäki 1 1 Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Aalto-yliopiston sähkötekniikan
6.8 Erityisfunktioiden sovelluksia
6.8 Erityisfunktioiden sovelluksia Tässä luvussa esitellään muutama esimerkki, joissa käytetään hyväksi eksponentti-, logaritmi- sekä trigonometrisia funktioita. Ensimmäinen esimerkki juontaa juurensa
LABORAATIOSELOSTUSTEN OHJE H. Honkanen
LABORAATIOSELOSTUSTEN OHJE H. Honkanen Tämä ohje täydentää ja täsmentää osaltaan selostuskäytäntöä laboraatioiden osalta. Yleinen ohje työselostuksista löytyy intranetista, ohjeen on laatinut Eero Soininen
2016/06/24 13:47 1/11 Yleiskuvaus
2016/06/24 13:47 1/11 Yleiskuvaus Yleiskuvaus Tällä toiminnolla määritetään väylän päällysrakenteet. Tätä toimintoa voidaan käyttää myös rehabilitaatiossa rehabilitaatio. Käyttäjä voi myös helposti määrittää
S-114.3812 Laskennallinen Neurotiede
S-114.381 Laskennallinen Neurotiede Projektityö 30.1.007 Heikki Hyyti 60451P Tehtävä 1: Virityskäyrästön laskeminen Luokitellaan neuroni ensin sen mukaan, miten se vastaa sinimuotoisiin syötteisiin. Syöte
Matlab-tietokoneharjoitus
Matlab-tietokoneharjoitus Tämän harjoituksen tavoitteena on: Opettaa yksinkertaisia piirikaavio- ja yksikkömuunnoslaskuja. Opettaa Matlabin perustyökaluja mittausten analysoimiseen. Havainnollistaa näytteenottotaajuuden,
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
Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 3, viikko 39
Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 3, viikko 39 H3t1, Exercise 3.1. H3t2, Exercise 3.2. H3t3, Exercise 3.3. H3t4, Exercise 3.4. H3t5 (Exercise 3.1.) 1 3.1. Find the (a) standard form, (b) slack form of the
WP3 Decision Support Technologies
WP3 Decision Support Technologies 1 WP3 Decision Support Technologies WP Leader: Jarmo Laitinen Proposed budget: 185 000, VTT 100 000, TUT 85 000. WP3 focuses in utilizing decision support technologies
Metsämuuronen: Tilastollisen kuvauksen perusteet ESIPUHE... 4 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 2. AINEISTO...
Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 1.1 KESKEISTEN KÄSITTEIDEN KERTAUSTA...9 1.2 AIHEESEEN PEREHTYMINEN...9 1.3
Lataa Kalat - Aivo Blum. Lataa. Lataa kirja ilmaiseksi suomalainen Kalat Lataa Luettu Kuunnella E-kirja Suomi epub, Pdf, ibook, Kindle, Txt, Doc, Mobi
Lataa Kalat - Aivo Blum Lataa Kirjailija: Aivo Blum ISBN: 9789527040287 Sivumäärä: 56 Formaatti: PDF Tiedoston koko: 23.95 Mb Tavutettu eläinkirja on kuusiosainen kirjasarja. Sarjan kaikkien osien tietoiskumaiset
Ajalliset muunnokset eksploratiivisen paikkatietoanalyysin työkaluna. Salla Multimäki ProGIS Ry Paikkatietomarkkinat
Ajalliset muunnokset eksploratiivisen paikkatietoanalyysin työkaluna Salla Multimäki ProGIS Ry Paikkatietomarkkinat 7.11.2017 Informaatiokuorma kognitiivinen kuorma - ylikuormitus Information load muodostuu
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
Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa
Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Vierailuluento IMA-kurssilla Heikki Huttunen Lehtori, TkT Signaalinkäsittely, TTY heikki.huttunen@tut.fi Department of Signal Processing Fourier-muunnos
20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V 10. 21 Transistorin virtavahvistus 10. 22 Transistorin ominaiskayrasto 10. 23 Toimintasuora ja -piste 10
Sisältö 1 Johda kytkennälle Theveninin ekvivalentti 2 2 Simuloinnin ja laskennan vertailu 4 3 V CE ja V BE simulointituloksista 4 4 DC Sweep kuva 4 5 R 2 arvon etsintä 5 6 Simuloitu V C arvo 5 7 Toimintapiste
Lataa Sammakkoeläimet ja matelijat - Aivo Blum. Lataa
Lataa Sammakkoeläimet ja matelijat - Aivo Blum Lataa Kirjailija: Aivo Blum ISBN: 9789527040317 Sivumäärä: 56 Formaatti: PDF Tiedoston koko: 21.58 Mb Tavutettu eläinkirja on kuusiosainen kirjasarja. Sarjan
TUTKIMUSOPAS. SPSS-opas
TUTKIMUSOPAS SPSS-opas Johdanto Tässä oppaassa esitetään SPSS-tilasto-ohjelman alkeita, kuten Excel-tiedoston avaaminen, tunnuslukujen laskeminen ja uusien muuttujien muodostaminen. Lisäksi esitetään esimerkkien
Lataa Niveljalkaiset ja nilviäiset - Aivo Blum. Lataa
Lataa Niveljalkaiset ja nilviäiset - Aivo Blum Lataa Kirjailija: Aivo Blum ISBN: 9789527040300 Sivumäärä: 56 Formaatti: PDF Tiedoston koko: 22.51 Mb Tavutettu eläinkirja on kuusiosainen kirjasarja. Sarjan
SAVONLINNASALI, KOY WANHA KASINO, KONSERTTISALIN AKUSTIIKKA. Yleistä. Konserttisali
INSINÖÖRITOIMISTO HEIKKI HELIMÄKI OY Akustiikan asiantuntija puh. 09-58933860, fax 09-58933861 1 SAVONLINNASALI, KOY WANHA KASINO, KONSERTTISALIN AKUSTIIKKA Yleistä Konserttisali Helsinki 19.5.2003 Konserttisalin
ASUINKERROSTALON ÄÄNITEKNISEN LAADUN ARVIOINTI. Mikko Kylliäinen
ASUINKERROSTALON ÄÄNITEKNISEN LAADUN ARVIOINTI Mikko Kylliäinen Insinööritoimisto Heikki Helimäki Oy Dagmarinkatu 8 B 18, 00100 Helsinki kylliainen@kotiposti.net 1 JOHDANTO Suomen rakentamismääräyskokoelman
Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi. Esimerkit laskettu JMP:llä
Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi Esimerkit laskettu JMP:llä Antti Hyttinen Tampereen teknillinen yliopisto 29.12.2003 ii Ohjelmien
Lukutaitotutkimukset arviointiprosessina. Sari Sulkunen Koulutuksen tutkimuslaitos, JY sari.sulkunen@jyu.fi
Lukutaitotutkimukset arviointiprosessina Sari Sulkunen Koulutuksen tutkimuslaitos, JY sari.sulkunen@jyu.fi Kansainväliset arviointitutkimukset Arvioinnin kohteena yleensä aina (myös) lukutaito Kansallisista
Taajuusmittauskilpailu Hertsien herruus 2008. Mittausraportti
Taajuusmittauskilpailu Hertsien herruus 2008 1. MITTAUSJÄRJESTELMÄ Mittausraportti Petri Kotilainen OH3MCK Mittausjärjestelmän lohkokaavio on kuvattu alla. Vastaanottoon käytettiin magneettisilmukkaantennia
Talouskriisit, työhyvinvointi ja työurat -hanke (2015 2017)
5.11.15 Työntekijöiden työurapolut liikevaihdoltaan erilaisissa toimipaikoissa 199 1 Katri-Maria Järvinen, Liudmila Lipiäinen, Satu Ojala, Tiina Saari ja Pasi Pyöriä Yhteiskunta- ja kulttuuritieteiden
Basic Raster Styling and Analysis
Basic Raster Styling and Analysis QGIS Tutorials and Tips Author Ujaval Gandhi http://google.com/+ujavalgandhi Translations by Kari Salovaara This work is licensed under a Creative Commons Attribution
RAKENNUSAKUSTIIKKA - ILMAÄÄNENERISTÄVYYS
466111S Rakennusfysiikka, 5 op. RAKENNUSAKUSTIIKKA - ILMAÄÄNENERISTÄVYYS Opettaja: Raimo Hannila Luentomateriaali: Professori Mikko Malaska Oulun yliopisto LÄHDEKIRJALLISUUTTA Suomen rakentamismääräyskokoelma,
Testejä suhdeasteikollisille muuttujille
Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testejä suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Testejä suhdeasteikollisille muuttujille >> Testit normaalijakauman
Tietoliikennesignaalit & spektri
Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia
Insinööritoimisto Geotesti Oy TÄRINÄSELIVITYS TYÖNRO 060304. Toijalan asema-alueen tärinäselvitys. Toijala
Insinööritoimisto Geotesti Oy TÄRINÄSELIVITYS TYÖNRO 060304 Toijalan asema-alueen tärinäselvitys Toijala Insinööritoimisto TÄRINÄSELVITYS Geotesti Oy RI Tiina Ärväs 02.01.2006 1(8) TYÖNRO 060304 Toijalan
Valmistelut: Aseta kartiot numerojärjestykseen pienimmästä suurimpaan (alkeisopiskelu) tai sekalaiseen järjestykseen (pidemmälle edenneet oppilaat).
Laske kymmeneen Tavoite: Oppilaat osaavat laskea yhdestä kymmeneen ja kymmenestä yhteen. Osallistujamäärä: Vähintään 10 oppilasta kartioita, joissa on numerot yhdestä kymmeneen. (Käytä 0-numeroidun kartion
VAATIMUKSIA YKSINKERTAISILLE VIKAILMAISIMILLE HSV:N KJ-VERKOSSA
VAATIMUKSIA YKSINKERTAISILLE VIKAILMAISIMILLE HSV:N KJ-VERKOSSA Versio 30.4.2012 Tavoitteena on kehittää Helen Sähköverkko Oy:n keskijännitteiseen kaapeliverkkoon vikailmaisin, joka voitaisiin asentaa
Mittalaitetekniikka. NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014
Mittalaitetekniikka NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014 1 1. VAIHTOSÄHKÖ, PERUSKÄSITTEITÄ AC = Alternating current Jatkossa puhutaan vaihtojännitteestä. Yhtä hyvin voitaisiin tarkastella
The spectroscopic imaging of skin disorders
Automation technology October 2007 University of Vaasa / Faculty of technology 1000 students 4 departments: Mathematics and statistics, Electrical engineerin and automation, Computer science and Production
1.3Lohkorakenne muodostetaan käyttämällä a) puolipistettä b) aaltosulkeita c) BEGIN ja END lausekkeita d) sisennystä
OULUN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteiden laitos Johdatus ohjelmointiin 81122P (4 ov.) 30.5.2005 Ohjelmointikieli on Java. Tentissä saa olla materiaali mukana. Tenttitulokset julkaistaan aikaisintaan
1.3 Lohkorakenne muodostetaan käyttämällä a) puolipistettä b) aaltosulkeita c) BEGIN ja END lausekkeita d) sisennystä
OULUN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteiden laitos Johdatus ohjelmointiin 811122P (5 op.) 12.12.2005 Ohjelmointikieli on Java. Tentissä saa olla materiaali mukana. Tenttitulokset julkaistaan aikaisintaan
SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info
1 SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info 04.04.2012 Joonas Nikunen Harjoitystyö - 2 Suorittaminen ja Käytännöt Kurssin pakollinen harjoitustyö: Harjoitellaan audiosignaalinkäsittelyyn tarkoitetun
2. Aineiston kuvailua
2. Aineiston kuvailua Avaa (File/Open/Data ) aineistoikkunaan tiedosto tilp150.sav. Aineisto on koottu Tilastomenetelmien peruskurssilla olleilta. Tiedot osallistumisesta demoihin, tenttipisteet, tenttien
VBE2 Työpaketit Jiri Hietanen / TTY
VBE2 Työpaketit Jiri Hietanen / TTY 1 WP2.1 Technology review and VBE platform 2 Tavoitteet In In charge: charge: Method: Method: Jiri Jiri Hietanen, Hietanen, TUT TUT Analysis Analysis of of existing
MTTTP1, luento KERTAUSTA
26.9.2017/1 MTTTP1, luento 26.9.2017 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2017/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
Lausuminen kertoo sanojen määrän
Sivu 1/5 Lausuminen kertoo sanojen määrän Monta osaa Miten selvä ero Rinnasteiset ilmaisut Yhdyssana on ilmaisu, jossa yksi sana sisältää osinaan kaksi sanaa tai enemmän. Puhutussa kielessä tätä vastaa
SoberIT Software Business and Engineering institute
T-121.700 Käyttäjäkeskeinen konseptisuunnittelu Konseptien havainnollistaminen Mika P. Nieminen mika.nieminen@hut.fi 23.3.2005 Vaihe Amount of active components Briefing Project plan User research User
Sampomuunnos, kallistuneen lähettimen vaikutuksen poistaminen Matti Oksama
ESY Q16.2/2006/4 28.11.2006 Espoo Sampomuunnos, kallistuneen lähettimen vaikutuksen poistaminen Matti Oksama GEOLOGIAN TUTKIMUSKESKUS KUVAILULEHTI 28.11.2006 Tekijät Matti Oksama Raportin laji Tutkimusraportti
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
FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA
FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA Heini Kallio, tohtorikoulutettava Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka Helsingin yliopisto heini.h.kallio@helsinki.fi Fonetiikan haasteet kielenopetuksessa
Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto...2. 2 Aineiston kuvaus...3. 3 Riippuvuustarkastelut...4
TILTP1 Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö Tampereen yliopisto 5.11.2007 Perttu Kaijansinkko (84813) perttu.kaijansinkko@uta.fi Pääaine matematiikka/tilastotiede Tarkastaja Tarja Siren 1 Johdanto...2
S-114.3812 Laskennallinen Neurotiede
S-114.3812 Laskennallinen Neurotiede Laskuharjoitus 2 4.12.2006 Heikki Hyyti 60451P Tehtävä 1 Tehtävässä 1 piti tehdä lineaarista suodatusta kuvalle. Lähtötietoina käytettiin kuvassa 1 näkyvää harmaasävyistä
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
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
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
PÖYTYÄN KUNTA, KYRÖN VANHA KOULU TILASTOVERTAILU DNA-ANALYYSEISTÄ
PÖYTYÄN KUNTA, KYRÖN VANHA KOULU TILASTOVERTAILU DNA-ANALYYSEISTÄ Projekti 1787715 23.1.2015 Sisällysluettelo 1. YHTEYSTIEDOT... 3 2. TILASTOVERTAILU... 4 2.1 Tilastoaineisto... 4 2.2 Käsitteitä... 4 2.3
Matematiikan kotitehtävä 2, MAA 10 Todennäköisyys ja tilastot
Matematiikan kotitehtävä 2, MAA 10 Todennäköisyys ja tilastot Sievin lukio Tehtävien ratkaisut tulee olla esim. Libre officen -writer ohjelmalla tehtyjä. Liitä vastauksiisi kuvia GeoGebrasta ja esim. TI-nSpire
Ohjelmointikielet ja -paradigmat 5op. Markus Norrena
Ohjelmointikielet ja -paradigmat 5op Markus Norrena Ko#tehtävä 4 Viimeistele "alkeellinen kuvagalleria". Käytännössä kaksi sivua Yksi jolla voi ladata kuvia palvelimelle (file upload) Toinen jolla ladattuja
2.1 Ääni aaltoliikkeenä
2. Ääni Äänen tutkimusta kutsutaan akustiikaksi. Akustiikassa tutkitaan äänen tuottamista, äänen ominaisuuksia, soittimia, musiikkia, puhetta, äänen etenemistä ja kuulemisen fysiologiaa. Ääni kuljettaa
9.2.3. Englanti. 3. luokan keskeiset tavoitteet
9.2.3. Englanti Koulussamme aloitetaan A1 kielen (englanti) opiskelu kolmannelta luokalta. Jos oppilas on valinnut omassa koulussaan jonkin toisen kielen, opiskelu tapahtuu oman koulun opetussuunnitelman
Matematiikan kotitehtävä 2, MAA 10 Todennäköisyys ja tilastot
Matematiikan kotitehtävä 2, MAA 10 Todennäköisyys ja tilastot Sievin lukio Tehtävien ratkaisut tulee olla esim. Libre officen -writer ohjelmalla tehtyjä. Liitä vastauksiisi kuvia GeoGebrasta ja esim. TI-nSpire
Projektin loppuraportti. Lajirikkauskartta 31.12.2015. Lilli Linkola, Open Knowledge Finland ry, lilli.linkola@okf.fi
Lajirikkauskartta 31.12.2015 Lilli Linkola, Open Knowledge Finland ry, lilli.linkola@okf.fi Sisällysluettelo Projektin loppuraportti 1. Projektin perustiedot 2. Projektin lähtökohdat 3. Tiivistelmä projektin
Kuulohavainnon perusteet
Kuulohavainnon ärsyke on ääni - mitä ääni on? Kuulohavainnon perusteet - Ääni on ilmanpaineen nopeaa vaihtelua: Tai veden tms. Markku Kilpeläinen Käyttäytymistieteiden laitos, Helsingin yliopisto Värähtelevä
MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
Luentotesti 3. Kun tutkimuksen kävelynopeustietoja analysoidaan, onko näiden tutkittavien aiheuttama kato
Tehtävä 1 Osana laajempaa tutkimusprojektia mitattiin kävelynopeutta yli 80-vuotiaita tutkittavia. Osalla tutkittavista oli lääkärintarkastuksen yhteydessä annettu kielto osallistua fyysistä rasitusta
Matematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 1 1 Matemaattisesta päättelystä Matemaattisen analyysin kurssin (kuten minkä tahansa matematiikan kurssin) seuraamista helpottaa huomattavasti, jos opiskelija ymmärtää
Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO
Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO Tomi Kauppinen, Eero Hyvönen, Jari Väätäinen Semantic Computing Research Group (SeCo) http://www.seco.tkk.fi/
THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients
THE audio feature: MFCC Mel Frequency Cepstral Coefficients Ihmiskuulo MFCC- kertoimien tarkoituksena on mallintaa ihmiskorvan toimintaa yleisellä tasolla. Näin on todettu myös tapahtuvan, sillä MFCC:t
Tiedosto Muuttuja Kuvaus Havaintoväli Aikasarjan pituus. Intelin osakekurssi. (Pörssi-) päivä n = 20 Intel_Volume. Auringonpilkkujen määrä
MS-C2128 Ennustaminen ja aikasarja-analyysi 4. harjoitukset / Tehtävät Kotitehtävät: 3, 5 Aihe: ARMA-mallit Tehtävä 4.1. Tutustu seuraaviin aikasarjoihin: Tiedosto Muuttuja Kuvaus Havaintoväli Aikasarjan
Spektri- ja signaalianalysaattorit
Spektri- ja signaalianalysaattorit Pyyhkäisevät spektrianalysaattorit Suora pyyhkäisevä Superheterodyne Reaaliaika-analysaattorit Suora analoginen analysaattori FFT-spektrianalysaattori DFT FFT Analysaattoreiden
YHDYSKUNTATEKNISET PALVELUT 2012 Kyselytutkimuksen tulokset 31 kunnassa. 6.9.2012 Heikki Miettinen
Kyselytutkimuksen tulokset 31 kunnassa 20 Heikki Miettinen SISÄLLYS 1 Johdanto Selvityksen taustaa 2 Otos ja vastaukset 3 Vastaajien taustatiedot 4 2 Yhteenveto tuloksista 5 3 Kadut 3 4 Puistojen hoito
Luku 6. Dynaaminen ohjelmointi. 6.1 Funktion muisti
Luku 6 Dynaaminen ohjelmointi Dynaamisessa ohjelmoinnissa on ideana jakaa ongelman ratkaisu pienempiin osaongelmiin, jotka voidaan ratkaista toisistaan riippumattomasti. Jokaisen osaongelman ratkaisu tallennetaan
Kvantitatiiviset menetelmät
Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 Vuorikadulla V0 ls Muuttujien muunnokset Usein empiirisen analyysin yhteydessä tulee tarve muuttaa aineiston muuttujia Esim. syntymävuoden
Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen
Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän dynaamisen ja monitavoitteisen verkko-optimointitehtävän ratkaiseminen A*-algoritmilla (valmiin työn esittely) Joonas Haapala 8.6.2015 Ohjaaja: DI
Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1
Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 2 Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä
MTTTP1, luento KERTAUSTA
25.9.2018/1 MTTTP1, luento 25.9.2018 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2018/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
5. Numeerisesta derivoinnista
Funktion derivaatta ilmaisee riippumattoman muuttujan muutosnopeuden riippuvan muuttujan suteen. Esimerkiksi paikan derivaatta ajan suteen (paikan ensimmäinen aikaderivaatta) on nopeus, joka ilmaistaan
Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia
TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 2 (11.9.2013): Tehtävien vastauksia 1. Eräässä kuvitteellisessa radioverkossa yhdessä radiokanavassa voi olla menossa samanaikaisesti
7. laskuharjoituskierros, vko 10, ratkaisut
7. laskuharjoituskierros, vko 10, ratkaisut D1. a) Oletetaan, että satunnaismuuttujat X ja Y noudattavat kaksiulotteista normaalijakaumaa parametrein E(X) = 0, E(Y ) = 1, Var(X) = 1, Var(Y ) = 4 ja Cov(X,
Opetusmateriaali. Fermat'n periaatteen esittely
Opetusmateriaali Fermat'n periaatteen esittely Hengenpelastajan tehtävässä kuvataan miten hengenpelastaja yrittää hakea nopeinta reittiä vedessä apua tarvitsevan ihmisen luo - olettaen, että hengenpelastaja
Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi
Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tilastollinen testaus Testaukseen
Teema 5: Ristiintaulukointi
Teema 5: Ristiintaulukointi Kahden (tai useamman) muuttujan ristiintaulukointi: aineiston analysoinnin ja tulosten esittämisen perusmenetelmä usein samat tiedot esitetään sekä taulukkona että kuvana mahdollisen
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 11. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 11. lokakuuta 2007 1 / 15 1 Johdantoa tilastotieteeseen Peruskäsitteitä Tilastollisen kuvailun ja päättelyn menetelmiä
Fakta- ja näytenäkökulmat. Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto
Fakta- ja näytenäkökulmat Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto Mikä on faktanäkökulma? sosiaalitutkimuksen historia: väestötilastot, kuolleisuus- ja syntyvyystaulut. Myöhemmin kysyttiin ihmisiltä tietoa
Matemaattisen analyysin tukikurssi
Matemaattisen analyysin tukikurssi 10. Kurssikerta Petrus Mikkola 22.11.2016 Tämän kerran asiat Globaali ääriarvo Konveksisuus Käännepiste L Hôpitalin sääntö Newtonin menetelmä Derivaatta ja monotonisuus
Tuottajan tietopankki. Koulutuspäivät broilerinkasvattajille 30.11.2012
Tuottajan tietopankki Koulutuspäivät broilerinkasvattajille 30.11.2012 Tuottajan tietopankki Tuotantodataa: Olosuhdetiedot Tuotantotiedot Teurastulokset Taloudelliset tunnusluvut Huomiot HH 11/12 2 Tuottajan
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
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
PANK PANK-4122 ASFALTTIPÄÄLLYSTEEN TYHJÄTILA, PÄÄLLYSTETUTKAMENETELMÄ 1. MENETELMÄN TARKOITUS
PANK-4122 PANK PÄÄLLYSTEALAN NEUVOTTELUKUNTA ASFALTTIPÄÄLLYSTEEN TYHJÄTILA, PÄÄLLYSTETUTKAMENETELMÄ Hyväksytty: Korvaa menetelmän: 9.5.2008 26.10.1999 1. MENETELMÄN TARKOITUS 2. MENETELMÄN SOVELTAMISALUE
AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen
AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen Äänimuodot Ääneen vaikuttavia asioita Taajuudet Äänen voimakkuus Kanavien määrä Näytteistys Bittisyvyys