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Roles of dynamic patterns of lower formants, vowel identity, and gender in predicting postvocalic consonant place in Korean spontaneous speech

Soonhyun Hong (Inha University)

A neural network model was trained and tested on various temporal lower formant 
frequencies sampled at 10% intervals from the vowel offset backwards to the target to 
predict the postvocalic place (bilabial, alveolar, palatal, or velar) in XVC tokens in 
Korean spontaneous speech in Seoul Corpus. Performance of the model, trained on 
F2 samples taken doubly at the vowel offset and target or at 70-80% of the vowel 
duration and target, performed robustly better than F2 samples taken singly at the 
offset. Vowel identity, temporal F1 and F3 samples served to disambiguate places 
with  ambiguous  F2  transitions  more  than  gender,  suggesting  that  gender 
normalization was not essential in the present model. Compared to the work on 
model prediction of prevocalic place from vowel tokens in Seoul Corpus in Hong 
(2022), postvocalic consonants exerted slightly stronger coarticulation resistance over 
vowel signals than prevocalic consonants. Furthermore, the contribution of vowel 
category information as an additional predictor was substantially smaller in model 
prediction of postvocalic place than prevocalic place, which was attributed to vowel 
neutralization in the time course of vowel articulation toward the vowel offset.

coarticulation,  postvocalic  place,  dynamic  F1-F3,  corpus,  neural  network  model, 
vowel neutralization 
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