3.結果

語音分析的聲學參數包括音高最大值、音高最小值和時長，重點比較單獨朗讀、跟讀和同聲模仿時這些參數在不同焦點條件間的差異。在R中[34]采用混合線性模型（lme4）進行分析[3]。

3.1 音高分析

圖1是所有音節在四種焦點條件下的音高最大值的比較，其中母語者的結果呈現在左上角，二語者單獨朗讀的結果呈現在右上角，而跟讀和同聲的結果在第二行。圖中的數據是對8位發音人朗讀的3個目標句的平均。由圖1可見，母語者表現出典型的三區段焦點語調模式：相比于中性焦點條件，焦點詞音高上升，焦點后音高下降，但焦點前音高變化不明顯。另外，句末焦點的音高上升比較有限。而二語者在單獨朗讀條件下，四種焦點語調差別不明顯，也就是說二語者基本不能通過改變音高最大值突顯焦點。在跟讀和同聲模仿中，二語者產出了類似母語者的焦點模式，既有焦點詞的音高上升，又有焦點詞后的音高壓縮，但音高變化幅度要比母語者小很多。可見，二語者對絕對音高變化的模仿是有限的，但是可以部分模仿語調模式。另外，與預期不一致的是同聲模仿和跟讀間沒有明顯差異。以下將對此觀察結果進行統計分析。

圖1 三種朗讀任務時各焦點條件下目標句各音節的音高最大值

為了進行統計檢驗，分別計算了句首、句中和句末三個目標詞的音高最大值。所有二語發音人音高最大值的平均值（st）和標準差見表1。

表1 三種朗讀任務中各目標詞在不同焦點條件下的音高最大值平均值和標準差（st）

對表1中音高最大值的統計分析采用混合線性模型（linear-mixed-model，LMM）進行分析。第一步，把所有的因素放在統一的模型中，以詞的位置、焦點條件和朗讀任務為三個固定因素且設定三個變量間有交互作用，以發音人和句子為隨機因素，采用了REML的估計方法，并且去掉了兩個標準差以外的數據。結果發現與朗讀任務有關的顯著差異僅表現為句末詞上，跟讀比單獨朗讀音高更高（b=2.22，SE=0.91，df=819，t=2.462，p=0.015）。而其他條件都沒有主效應，也沒有交互作用。

第二步，分別對單獨朗讀、跟讀和同聲模仿三個任務做混合線性模型分析，每個任務中分別分析三個目標詞，以焦點為固定變量，設定中性焦點條件為基線，且發音人和句子為隨機因素（截距隨機）。結果發現單獨朗讀時，各詞上均沒有焦點效應，這和圖1中的觀察結果是一致的。

跟讀和同聲模仿任務下的統計檢驗結果比較復雜。受篇幅限制，這里只呈現焦點間有顯著差異的結果，見表2。

表2 三個朗讀任務中各目標詞的音高最大值進行LMM模型分析中在焦點條件間有顯著效應的結果（df=80）

結合表1可以看出，這兩個任務中，句中焦點與中性句比有顯著的音高升高（跟讀：1.8st；同聲：2.2st），另外，句首焦點使句中和句末詞的音高顯著下降（跟讀：-2.0st；同聲：-1.5st）。雖然表1中可以看到句首焦點有音高上升的趨勢（單獨：0.4st；跟讀：0.2st和同聲：1.2st），但是音高上升量較小且離散程度比較高，在統計上并沒有達到顯著水平。句末焦點的音高上升對母語者來說也非常有限[41]，這里發現二語者也沒有穩定的句末焦點音高上升。

進一步地，考慮到二語學習者有很大的個體差異，在音高最大值上對每位發音人在不同焦點條件下的音高最大值進行比較。圖2中顯示了三個目標詞的音高最大值在四個焦點條件間的比較，其中每個數據點都是三個句子的平均值。從個體的結果看，8位發音人在單獨朗讀時基本都沒有實現焦點音高上升和焦點后音高下降。在跟讀和同聲模仿時，所有發音人都在一定程度上產出了接近母語者的焦點音高變化，但是也不系統。同聲模仿和跟讀間的焦點模式沒有系統的區別。

圖2 三種朗讀任務下三個目標詞在各焦點條件間的音高最大值，其中1—8行為8位二語者，最后一行為母語者

具體來看，在同聲模仿的條件下，雖然時長上二語者和母語語音基本保持同步，但是音高上二語者仍與母語者有明顯差異。可見，音高和時長的控制在言語產出過程中很大程度上是分離的。另外，二語者的音高模仿能力也存在差異，有些人幾乎不能模仿二語的語調（發音人1、7和8），有些人更好地模仿了句首焦點（發音人4），有些人更好地模仿了句中焦點（發音人2、3、5和6）。

接下來對音高最小值做類似的分析。圖3為母語者和二語者在三個朗讀任務中11個音節音高最小值，每個圖中對四種焦點條件進行了直接的比較。可以看出，母語者的音高最小值也表現出焦點詞音高上升和焦點后音高下降的模式。但是，二語者基本上不能夠在不同的焦點條件下系統改變音高最小值。三種朗讀方式之間也沒有明顯差異。

圖3 三種朗讀任務時各焦點條件下目標句的音高最小值

對音高最小值的統計分析采用與最大值類似的方法。第一步，對二語者的音高最小值，以詞的位置、焦點和任務為三個固定因素進行LMM模型分析顯示，結果發現焦點和任務均無主效應，且無交互作用。第二步，對三個不同的朗讀任務分別做以焦點為固定因素的LMM模型分析，焦點同樣沒有主效應。可見，二語者單獨朗讀和模仿時，基本不能在焦點條件下系統調節音高最小值。

總體來說，二語發音人在單獨朗讀時基本不能夠通過改變音高實現焦點；但是在跟讀和同聲模仿時能部分模仿焦點音高上升和焦點后音高下降。音高的模仿主要在音高最大值上而不是最小值。另外，跟讀和同聲兩種任務在音高模仿上沒有明顯區別。

3.2 時長分析

首先考察語句的流暢程度，對句中停頓進行分析。

不同朗讀任務中，停頓出現的次數和平均時長見表3。結果顯示，跟讀和同聲朗讀中停頓的次數都明顯降低了。對平均停頓時長，以朗讀任務為固定因素，單獨朗讀為基線，句子和發音人為隨機因素，做LMM模型分析，同聲模仿時停頓時長顯著降低（b=-52.2，SE=16.2，df=232，t=-0.484，p=0.629）；但是跟讀和單獨朗讀間沒有顯著差異（b=-7.303，SE=15.1，df=234，t=-3.211，p=0.001）。可見，同聲模仿時停頓出現次數減少，平均停頓時長降低，流暢性有明顯提高。

表3 三種朗讀任務中停頓的次數及平均時長和標準差（ms）

具體地，200ms以上的停頓在單獨朗讀和跟讀模仿中分別出現21次和11次，同聲朗讀中為0次。各任務中，200ms以下的停頓時長的頻次分布，見圖4。從圖4中可見，跟讀模仿中停頓的出現整體比單獨朗讀少。同聲模仿中大部分停頓在100ms以下，100ms以上的停頓明顯少于另兩個朗讀任務。

圖4 三種朗讀任務中200ms以內停頓時長的頻次分布

下面考察各焦點條件下的目標詞的時長變化，分別計算了句首、句中和句末三個目標詞的時長。所有二語發音人的平均值（ms）和標準差見表4。

表4 三種朗讀任務中各目標詞在不同焦點條件間的時長和標準差（ms）

采用與音高分析相同的方法，用LMM模型對目標詞的時長表現進行統計檢驗。第一步，先把所有的因素包括在統一的LMM模型中。結果發現，句首焦點條件下，焦點詞時長比中性焦點條件下長（b=75.274，SE=27.456，df=780，t=2.742，p=0.006）。而其他各條件都沒有主效應，也沒有交互作用。第二步，分別對三種朗讀任務下各目標詞上的時長做LMM模型分析。以焦點條件為固定變量，中性焦點為基線，發音人和句子為隨機因素（不固定截距），有顯著效應的結果見表5。

表5 對三個朗讀任務中三個目標詞的時長進行LMM模型分析中有顯著效應的結果，各模型均以焦點條件為固定因素（df=80）

結合表4可以看出，同聲模仿的時長模式與母語者是一致的，句首焦點和句中焦點都有顯著的焦點詞時長延長，句首焦點后的詞時長縮短。表明，發音人是可以比較好地和錄音保持同步的。有意思的是，在單獨朗讀和跟讀時，句首和句中的焦點詞也都有顯著的時長延長，但是沒有焦點后的詞時長縮短。可見，發音人在跟讀時，并沒有模仿到具體的時長變化。但是發音人是掌握了通過延長時長實現焦點的方法的。

3.3 聲調偏誤分析

以上的語調分析并沒有考慮到二語者的聲調錯誤。第一作者在Praat中，通過聽感判斷，同時結合音高曲線圖對二語語音中的聲調錯誤進行了標注。對于錯誤的聲調，標出了聽感上接近的某一個聲調。比如，二語者把二聲錯讀成的一聲并不是標準的一聲，只是接近一聲的調型和調值。

接下來，對二語者在不同朗讀任務下出現的聲調錯誤進行統計，數據見表6。這里，T1—T0這5個聲調在一套朗讀材料里出現的次數分別為：5次、6次、3次、7次和12次。每個朗讀任務下，8個發音人在3個焦點條件下朗讀的所有句子中T1—T0這5個聲調的總次數分別為：120次、144次、72次、168次和288次。由于聲調分布并不平衡，表6中的數據是各條件下出現次數的百分比。

表6 不同朗讀任務中聲調混淆矩陣（%）

從表6中對角線上加粗的數據可以看出，相比于單獨朗讀（平均57.1%），跟讀（69%）和同聲（81.5%）模仿中聲調的正確率都有明顯的提高。卡方檢驗顯示只有單獨朗讀和同聲模仿在聲調正確率上的差異是顯著的（χ（1）=4.3，p=0.038）。也就是說，同聲模仿對于提高聲調的準確度是有幫助的。

從聲調的錯誤類型來看，總體來說，一聲的正確率比較高。而其他聲調出錯時，也比較容易讀成一個接近一聲的平調。與以往很多研究一致，該研究中的二語者也是更容易在二聲和三聲上出錯。從表6中可以看出，同聲朗讀中三聲的正確率有明顯提高，可以達到81.9%。

總體來說，跟讀模仿中聲調正確率的提高有限，而同聲模仿中聲調正確率顯著提高，特別是三聲。有趣的是，雖然同聲模仿中的聲調正確率有提高，但是焦點詞的音高上升程度和焦點后音高壓縮都沒有顯著好于跟讀。可見聲調和語調的模仿在一定程度上是分離的。