「ベビートーク」の音色の変化はすべての言語で同じ

ほぼすべての親が本能的に「ベイビートーク」を使用します。これは、誇張されたピッチの輪郭と短い反復的なフレーズを含む独自の発話形式です。

現在、研究者たちは、親が赤ちゃんと話す方法に他のユニークな特徴、音色、声の音楽的品質を発見しました。研究では、母親がかなり特定の方法で自分の声の音色をシフトさせることがわかりました。この調査結果は、母親の母国語に関係なく当てはまりました。

「私たちは常に人、動物、楽器を区別するために、音色、音色​​、または独特の音質を使用しています」とプリンストン大学のElise Piazza氏は述べています。 「母親が乳幼児と話すとき、この基本的な声の質を変えることがわかりました。彼らは、多くの多様な言語にわたって非常に一貫した方法でそうしています。」

ピアンツァ氏によると、ティンバーは、たとえバリーホワイトのベルベットのような音やギルバートゴットフリードの鼻の音など、特異な声を簡単に識別できる理由です。

プリンストンベイビーラボのピアッツァとその同僚。 Marius Catalin IordanとCasey Lew-Williamsは、子どもたちが初期の言語習得中に自分の周りの声の構造を検出する方法を学ぶ方法をより深く理解するための研究を行っています。

新しい研究では、母親が赤ちゃんの話の間に調整していることに気づかずに、母親が発声する手がかりに焦点を合わせることにしました。研究者たちは、7か月から12か月の赤ちゃんと遊んだり読んだりするときに、英語を話す12人の母親を記録しました。彼らはまた、彼らが別の大人と話している間、それらの母親を記録しました。

研究者たちは、音色の簡潔な尺度を使用して各母親の固有の声の指紋を識別した後、コンピューターが幼児向けと成人向けの音声の違いを確実に識別できることを発見しました。

実際、チームは機械学習と呼ばれる手法を使用して、コンピューターが赤ちゃんの話を通常の発話とわずか1秒の発話データに基づいて区別することを学習できることを発見しました。研究者たちは、これらの違いはピッチやバックグラウンドノイズでは説明できないことを確認しました。

次のステップは、これらの違いが他の言語を話す母親に当てはまるかどうかを判断することでした。研究者たちは、スペイン語、ロシア語、ポーランド語、ハンガリー語、ドイツ語、フランス語、ヘブライ語、北京語、広東語など、9つの異なる言語を話す12人の母親の別のグループに参加しました。

驚くべきことに、英語を話す母親で観察された音色の変化は、世界中のそれらの言語間で非常に一貫していた。

「機械学習アルゴリズムは、英語のデータのみでトレーニングすると、英語以外の録音のテストセットで成人向けの音声と幼児向けの音声をすぐに区別でき、英語以外のデータでトレーニングすると、この効果の強い一般化可能性を示します言語を越えて」とピアザは言いました。

「したがって、大人向けと幼児向けのスピーチ間の音色の変化は、母親が暗黙的に赤ちゃんと関わり合い、言語学習をサポートするために使用する普遍的なコミュニケーション形態を表す可能性があります。」

次に、研究者はこの音色の変化が乳幼児の学習にどのように役立つかを調査する予定です。彼らは、独特の音色の指紋が、赤ちゃんが生まれたときから母親の声を識別して注意を払うことを学ぶのに役立つ可能性があると仮定しています。

また、調査は参加者全体でピッチをより一定に保つために母親を対象に行われましたが、調査結果は父親にも当てはまる可能性が高いと研究者たちは述べています。

研究はジャーナルに掲載されています 現在の生物学.

出典：Cell Press