知網中文文獻中Praat的應用實例薈萃分析

盛立妮

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

關鍵詞：知網;praat;應用實例;薈萃分析

一、引言

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

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

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

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

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

二、數(shù)據(jù)與方法：

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

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

三、結果分析

3.1從宏觀角度來看知網中與praat有關的中文文獻

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

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

3.2praat應用場景分析

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

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

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

由此可知，應用praat分析語音多數(shù)是應用在輔助教師教學領域，在此基礎上激勵學生自己學會使用該軟件來自學語音，在老師和自己的雙向幫助下主要來分析語音和語調偏誤原因，起到糾正發(fā)音的作用。

3.3應用praat的功能分析

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

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

3.4利用praat的研究對象的語言及使用情況分析

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

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

四、結論與討論

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

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

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

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