Indicateurs d'allophonie et de phonémicité

Indicators of allophony and phonemehood

• Auteur / Autrice : Luc Boruta
• Direction : Emmanuel Dupoux, Benoît Crabbé
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Frontières du vivant
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Paris 7

Mots clés

Mots clés contrôlés

Phonématique

Japonais (langue)

Acquisition du langage

Phonologie

Modèles linguistiques

Traits pertinents (linguistique)

Résumé

Bien que nous ne distinguions qu'un nombre fini et restreint de catégories de sons (les phonèmes d'une langue donnée), les sons des messages que nous recevons ne sont jamais identiques. Etant donnée l'ubiquité des processus allophoniques à travers les langues et le fait que chaque langue dispose de son propre inventaire phonémique, quels types d'indices les nourrissons, par exemple anglophones, pourraient-ils exploiter pour découvrir que [siŋki ] et [θiŋki ] (sinking vs. Thinking) ne peuvent pas dénoter la même action ? Le travail présenté dans cette thèse prolonge les travaux initiés par Peperkamp et al. (2006) concernant la définition de mesures de dissimilarité phone à phone indiquant quels phones sont des réalisations d'un même phonème. Nous montrons que résoudre la tâche proposée par Peperkamp et al. (2006) concernant la définition de mesures de dissimilarité phone à phone indiquant quels phones sont des réalisations d'un même phonème. Nous montrons que résoudre la tâche proposée par Peperkamp et al. (2006) concernant la définition de mesures de dissimilarité phone à phone indiquant quels phones sont des réalisations d'un même phonème. Nous montrons que résoudre la tâche proposée par Peperkamp et al. N'apporte pas une réponse complète au problème de l'acquisition des phonèmes, principalement parce que des limitations empiriques et formelles résultent de sa formulation phone à phone. Nous proposons une reformulation du problème comme un problème d'apprentissage automatique non-supervisé par partitionnement reposant sur le positionnement multidimensionnel des données. Les résultats de diverses expériences d'apprentissage supervisé et non-supervisé indiquent systématiquement que de bons indicateurs d'allophonie ne sont pas nécessairement de bons indicateurs de phonémicité. Dans l'ensemble, les résultats computationnels présentés dans ce travail suggèrent qu'allophonie et phonémicité ne peuvent être découvertes à partir d'informations acoustique, temporelle, distributionnelle ou lexicale que si, en moyenne, les phonèmes présentent peu de variabilité.

Although we are only able to distinguish between a finite, small number of sound categories -a given language's phonemes- no two sounds are actually identical in the messages we receive. Given the pervasiveness of sound-altering processes across languages -and the fact that every language relies on its own set of phonemes- what kind of cues may, for example, English-learning infants rely on to learn that [siŋki ] and [θiŋki ] (i. E. Sinking thinking) can not refer to the same action ? The work presented in this dissertation builds upon the line of computational studies initiated by Peperkamp et al; (2006), wherein research efforts have been concentrated on the definition of sound-to-sound dissimilarity measures indicating which sounds are realizations of the same phoneme. We show that solving Peperkamp et al. 's task does not yield a full answer to the problem of the discovery of phonemes, as formal and empirical limitations arise from its pairwise formulation. We proceed to circumvent these limitations, reducing the task of the acquisition of phonemes to a partitioning-clustering problem and using multidimensional scaling to allow for the use of individual phones as the elementary objects. The results of various classification and clustering experiments consistently indicate that effective indicators of allophony are not necessarily effective indicators of phonemehood. Altogether, the computational results we discuss suggest that allophony and phonemehood can only be discovered from acoustic, temporal, distributionall, or lexical indicators at low allophonic complexities, i. E. When -on average- phonemes do not have many allophones in the quantized representation of the input.