AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ

Uniwersytet Witolda Wielkiego

Kierunki badań naukowych: cechy mówionego języka litewskiego.

ASTA KAZLAUSKIENĖ

Uniwersytet Witolda Wielkiego

Kierunki badań naukowych: badania nad mówionym językiem litewskim: akustyczne cechy głosek, fonotaktyka, prawidłowości akcentowania, normy i uzus, rytmika języka; językoznawstwo stosowane.

Analiza klasterowa typologicznych grup rytmu języka¹

Analiza klasterowa typologicznych grup rytmu języka

ADNOTACJA

Celem niniejszego artykułu jest odpowiedź na dwa pytania: 1) czy analiza klasterowa jest przydatna w poszukiwaniu podobieństw typologicznych rytmu i czy na jej podstawie można klasyfikować języki dotąd nieanalizowane oraz 2) do którego klastra — języków o rytmie sylabicznym czy akcentowym — należą języki litewski i łotewski. Na potrzeby badania pięcioro rodzimych użytkowników języka (Łotysz, Litwinka, Szwed, Islandka i Chinka) przetłumaczyło i nagrało ten sam tekst trwający około 1 minuty. Nagrania anotowano w programie PRAAT, korzystając z programu Paolo Mairano

¹ Badanie sfinansowała Litewska Rada Nauki (umowa nr LIT-5-4). Jego wstępne wyniki podsumowano w pracy magisterskiej Agnės Pukevičiūtės (Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai, 2013, promotor prof. dr Asta Kazlauskienė). Autorki artykułu serdecznie dziękują informatorom, którzy nagrali materiał badawczy i pomogli w jego segmentacji: prof. habil. dr. Pėterusowi Vanagowi, Valgerður Bjarnadóttir, Magnusowi Liwowi, Huashan Li oraz doc. dr Aaušrze Saudargienei za pomoc w przygotowaniu materiału do analizy statystycznej i wskazówki dotyczące pracy z programem SPSS.

SŁOWA KLUCZOWE: rytm, języki o rytmie akcentowym, języki o rytmie sylabicznym, akustyczne korelaty rytmu mowy, analiza klasterowa, język litewski, łotewski, szwedzki, islandzki, chiński.

SŁOWA KLUCZOWE: rytm, języki o rytmie akcentowym, języki o rytmie sylabicznym, akustyczne korelaty rytmu mowy, analiza klasterowa, język litewski, łotewski, szwedzki, islandzki, chiński.

168

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

za pomocą opracowanego programu Correlatore (wersja 2.1) obliczono akustyczne korelaty rytmu. W analizie klasterowej wykorzystano również wyniki badań rytmu innych języków uzyskane przez autora tego programu, Mairano (2011). Dane wprowadzono do programu SPSS i poddano analizie klasterowej.

Wyniki przeprowadzonego badania pokazują, że hierarchiczna analiza klasterowa i analiza dwuetapowa nie dają jednoznacznych odpowiedzi. Analiza hierarchiczna jest dość przydatna przy grupowaniu zmiennych poddanych mniejszej obróbce statystycznej (ΔV, ΔC,%V, częściowo także varcoΔV, varcoΔC). Analizę dwuetapową należy stosować bardzo ostrożnie przy klasyfikowaniu języków według rytmu, ponieważ jej wyniki są sprzeczne.

Języki litewski i łotewski, pod względem wszystkich analizowanych zmiennych, należą do tego samego klastra co wiele języków o rytmie akcentowym. Można zatem ostrożnie wnioskować, że rytm obu współczesnych języków bałtyckich jest podobny i kształtowany przez akcent. Są to języki o rytmie akcentowym.

ANNOTACJA

Artykuł ma na celu odpowiedzieć na dwa pytania: 1) czy analiza skupień jest przydatna do wykrywania typologicznych podobieństw rytmicznych i czy na jej podstawie można klasyfikować języki dotychczas nieanalizowane; 2) do której grupy – języków o rytmie akcentowym czy sylabicznym – należą języki litewski i łotewski.

Na potrzeby tego badania pięcioro rodzimych użytkowników języków (łotewskiego, litewskiego, szwedzkiego, islandzkiego i chińskiego) przetłumaczyło i nagrało ten sam tekst. Nagranie trwało około 1 minuty. Nagrania anotowano w programie PRAAT, a akustyczne korelaty rytmu obliczono za pomocą programu Correlatore opracowanego przez Paolo Mairano (wersja 2.1). Do analizy skupień wykorzystano wyniki dotyczące innych języków, oszacowane przez autora programu, Mairano (2011). Dane wprowadzono do programu SPSS i przeprowadzono analizę skupień.

Wyniki pokazują, że hierarchiczna analiza skupień i analiza dwuetapowa nie dają jednoznacznych rezultatów. Analiza hierarchiczna jest dość przydatna do grupowania zmiennych poddanych mniejszej obróbce statystycznej (ΔV, ΔC,%V, częściowo varcoΔV, varcoΔC). Analizę dwuetapową należy stosować ostrożnie ze względu na jej kontrowersyjne wyniki.

W przypadku wszystkich zmiennych języki litewski i łotewski trafiają do tego samego skupienia wraz z wieloma językami o rytmie akcentowym. Można zatem ostrożnie stwierdzić, że rytm obu języków bałtyckich jest podobny i oparty na akcencie. Są to języki o rytmie akcentowym.

1. KRÓTKI PRZEGLĄD BADAŃ NAD RYTMEM MOWY

Kenneth Lee Pike (1945) vienas iš pirmųjų plačiau aptarė neeiliuotos kalbos ritmiškumo tipologinius skirtumus. Jis skyrė: 1) kirtinio ritmo (ang. stress-timed) kalbas, kurių ritmo pagrindas yra kirtis (pavyzdžiui, anglų, vokiečių kalbos), 2) skiemeninio ritmo (ang. syllable-timed) kalbas, kurių ritmiškumas paremtas

Straipsniai / Articles

169

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

używanie sylab o zbliżonej długości (na przykład w językach francuskim i hiszpańskim). Nieco później do tych dwóch grup typologicznych dodano trzecią – grupę języków o rytmie morowym; podstawę rytmu należących do niej języków stanowi mora (na przykład w językach japońskim i tamilskim).

Wiele badań z końca XX wieku opierało się na hipotezie typologicznej klasyfikacji rytmu języków zaproponowanej przez Pike’a. Mierząc i porównując akustyczny czas trwania sylab i interwałów międzyakcentowych, starano się uzasadnić istnienie dwóch grup rytmicznych i różnice między nimi (Abercrombie 1967; Roach 1982). Niestety, badania eksperymentalne nie potwierdziły izochroniczności segmentów mowy, czyli ich powtarzania się w równych odstępach czasu lub zbliżonej długości. Podjęto więc próbę znalezienia innych wskaźników rytmiczności mowy. Rebecca McKeever Dauer (1983), wychodząc z założenia, że system fonologiczny języka bezpośrednio determinuje rytm, proponowała podział języków na grupy rytmiczne na podstawie obecności lub braku określonych cech fonologicznych. Są to redukcja samogłosek oraz złożoność struktury sylaby. Opierając się na tej idei i stosując metody statystyczne, Franck Ramus, Marina Nespor i Jacques Mehler (1999) podjęli próbę określenia akustycznych korelatów rytmu języków (zmiennych uzyskiwanych przez obliczenie czasu trwania interwałów samogłoskowych i spółgłoskowych): ΔV – odchylenia standardowego czasu trwania interwałów samogłoskowych, ΔC – odchylenia standardowego czasu trwania interwałów spółgłoskowych,%V – proporcji czasu trwania interwałów samogłoskowych. Wspomniani autorzy postawili hipotezę, że języki o rytmie akcentowym charakteryzują się większym zróżnicowaniem czasu trwania samogłosek i bardziej złożoną strukturą sylaby, dlatego wartości ΔV i ΔC powinny być wyższe, a%V niższe niż w językach o rytmie sylabicznym. Niestety, wyniki dotyczące konkretnych analizowanych przez nich języków potwierdziły tę hipotezę tylko częściowo.

W późniejszych badaniach zwrócono uwagę na możliwy wpływ różnorodnych czynników językowych i pozajęzykowych na rytm. Aby znormalizować różnice tempa, Esther Grabe i Ling Ee Low (2002) obliczały parzyste wskaźniki zmienności: nPVI – wskaźnik dla interwałów samogłoskowych, rPVI – wskaźnik dla interwałów spółgłoskowych. Oczekiwano, że języki o rytmie akcentowym cechuje duża zmienność czasu trwania samogłosek i spółgłosek, a ich wartości nPVI i rPVI są wysokie, natomiast w językach o rytmie sylabicznym wartości tych wskaźników są niskie.

Išvengti tempo įtakos trukmei siekė ir Volkeris Dellwo su Petra Wagner (2003). Jie balsinių ir priebalsinių intervalų trukmės standartinį nuokrypį padaugino iš 100 ir apskaičiavo variacijos koeficientus: varcoΔV (balsinių intervalų) bei varcoΔC (priebalsinių intervalų). Tačiau nei poriniai variantiškumo indeksai, nei variacijos koeficientai nepadeda vienareikšmiškai nustatyti ritmo tipologinių panašumų ir suskirstyti kalbų į tipologines klases. Vis dėlto aptarta ritmo parametrų nustatymo metodika gana ilgai buvo, o ir dabar dar tebėra populiari, nors ir susilaukė pagrįstos kritikos (pavyzdžiui, Arvaniti 2012)².

² Więcej informacji o omówionych metodach badania rytmu mowy i możliwości ich zastosowania w opisie rytmu języka litewskiego zob. Kazlauskienė 2013.

170

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

2. METODOLOGIA BADANIA

W niniejszym badaniu postanowiono wypróbować nową metodę – eksperymentalnie sprawdzić podobieństwo akustycznych korelatów rytmu, a ogólniej rytmu języka, za pomocą metody analizy klasterowej. W statystyce stosuje się ją w celu określenia podobieństwa obiektów lub zjawisk i podzielenia ich na klastry (tj. grupy podobnych obiektów). Celem analizy klasterowej jest pogrupowanie badanych wielkości tak, aby różnice wewnątrz klastra były jak najmniejsze, a między klastrami – jak największe (Vaitkevičius, Saudargienė 2006).

Oczekiwano, że po przeprowadzeniu analizy klasterowej zostaną wyjaśnione dwie kwestie, które stanowią cel niniejszego badania.

1. Czy akustyczne korelaty rytmu języka szwedzkiego, islandzkiego i chińskiego, obliczone przez Paolo Mairano (2011) oraz na potrzeby niniejszego badania, należą do tych samych klastrów? Czy korelaty rytmu akcentowego języka szwedzkiego i islandzkiego, ustalone przez Mairano i nas, różnią się od korelatu rytmu sylabicznego języka chińskiego? Jeśli odpowiedź na te pytania będzie twierdząca, oznacza to, że analiza klasterowa jest rzeczywiście przydatna w poszukiwaniu podobieństw typologicznych rytmu i na jej podstawie można klasyfikować języki dotąd nieanalizowane.

2. Drugie nurtujące pytanie brzmi: do którego klastra – języków o rytmie sylabicznym czy akcentowym – należą języki litewski i łotewski?

Akustyczne korelaty rytmu języka szwedzkiego, islandzkiego i chińskiego zostały już obliczone przez innych autorów (w niniejszym badaniu wykorzystano dane z ogólnodostępnego źródła internetowego – Mairano 2011). Dwa pierwsze języki zaliczono do grupy języków o rytmie akcentowym, a chiński – do grupy o rytmie sylabicznym. Rytm języka litewskiego i łotewskiego nie był dotąd badany przy użyciu tej metodologii. We wcześniejszych badaniach rytmiczności języka litewskiego za podstawę rytmu uznawano akcent, lecz obliczano nie akustyczny czas trwania jednostek, ale rozmieszczenie akcentu w różnych segmentach. Rytm języka poetyckiego badali w ten sposób Juozas Girdzijauskas (1966, 1979) i Leonardas Sauka (1974, 1978), a rytm prozy i mowy – Valerija Ramonaitė (1980, 2006), Bonifacas Stundžia (1991) oraz Asta Kazlauskienė i Inga Fokaitė (2005).

Pojawiały się już wzmianki o rytmiczności mówionego języka łotewskiego. Zinny Sans Bond, Dace Markus i Verna Stockmal (2003) porównali prozodię rodzimych użytkowników języka łotewskiego oraz rodzimych użytkowników języka rosyjskiego mówiących po łotewsku: kontrastową długość samogłosek, akcent i rytm. W ich artykule nie przedstawiono szczegółowej analizy ani interpretacji rytmu języka łotewskiego, choć obliczono miary zaproponowane przez Ramusa, Nespor i Mehlera (1999) oraz Grabe i Low (2002). W badaniu Bond, Markus i Stockmal (2003) przyjęto, że język łotewski charakteryzuje się rytmem sylabicznym.

Na potrzeby niniejszego badania wybrano standardowy tekst zaproponowany przez Międzynarodowe Stowarzyszenie Fonetyczne (zob. http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (ang. The North Wind and the Sun, lit. Šiaurės vėjas ir saulė), wykorzystywany nie tylko przez badaczy rytmu, lecz także przez wszystkich fonetyków. Analizowanie materiału innego rodzaju sprawiłoby, że porównanie wyników niniejszego badania z danymi dotyczącymi innych języków, uzyskanymi na podstawie wspomnianego tekstu, byłoby niezgodne z metodologią.

Straipsniai / Articles

171

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

Pięciu rodzimych użytkowników języka (Łotysz, Litwinka, Szwed, Islandka i Chinka)³ przetłumaczyło tekst i go odczytało. Mowę informantów nagrano dyktafonem w cichym pomieszczeniu. Każde nagranie trwa nieco krócej niż minutę.

Materiał badawczy opracowano, a dane empiryczne uzyskano w kilku etapach:

1. Po konsultacji z informantem każdej z badanych grup językowych nagrania zostały zaanotowane w programie PRAAT. Podczas anotacji opierano się zarówno na obrazie oscylogramu, jak i na słuchu. Opracowana siatka anotacji tekstowych programu (ang. TextGride) została zapisana w formacie *txt.

2. Za pomocą programu Correlatore (wersja 2.1), stworzonego przez Mairana (2011) w Laboratorium Fonetyki Eksperymentalnej Arturo Genre w Turynie (Włochy), obliczono statystyki akustycznych korelatów rytmu w nagraniach wykonanych na potrzeby naszego badania (wyniki przedstawiono w tab. 1). Do analizy klasterowej, jak już wspomniano, wykorzystano dane z Mairano (2011). Są one potrzebne, aby można było prawidłowo przeprowadzić analizę klasterową, której wyniki są znacznie bardziej wiarygodne, gdy grupuje się większą ilość danych.

TABELA 1. Wartości statystyk akustycznych korelatów rytmu⁴

Język | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI; Litewski | 52 | 54 | 54 | 54 | 66 | 57 | 57; Łotewski | 55 | 52 | 58 | 55 | 65 | 70 | 65; Szwedzki | 55 | 44 | 36 | 39 | 48 | 45 | 68; Szwedzki 2 | 65 | 49 | 51 | 50 | 66 | 60 | 82; Islandzki | 60 | 40 | 33 | 45 | 56 | 45 | 63; Islandzki 2 | 52 | 47 | 41 | 50 | 60 | 51 | 56; Chiński | 44 | 51 | 44 | 44 | 47 | 48 | 54; Chiński 2 | 48 | 62 | 74 | 51 | 62 | 51 | 53; Japoński | 31 | 51 | 39 | 47 | 40 | 43 | 32; Portugalski | 54 | 49 | 55 | 48 | 44 | 57 | 56; Francuski | 40 | 49 | 40 | 45 | 41 | 45 | 44; Fiński | 47 | 48 | 45 | 47 | 46 | 45 | 55; Grecki | 37 | 47 | 34 | 50 | 48 | 52 | 42; Niemiecki | 66 | 46 | 54 | 56 | 60 | 58 | 65; Estoński | 54 | 46 | 39 | 43 | 51 | 43 | 53; Czeski | 58 | 45 | 51 | 51 | 49 | 45 | 61; Turecki | 58 | 45 | 38 | 43 | 55 | 46 | 67

³ Wszyscy informanci mają wyższe wykształcenie filologiczne i pracują na uniwersytetach lub kontynuują na nich studia: Łotysz i Islandka są wykładowcami, Szwed jest kierownikiem ds. personalnych, a Litwinka i Chinka są magistrantkami.

⁴ Tutaj i w dalszej części tekstu nagrania z naszego badania oznaczamy indeksem 2, np. szwedzki 2, natomiast dane Mairana – bez indeksu.

172

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Język | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI Arabski | 55 | 45 | 47 | 56 | 55 | 47 | 64 Włoski | 54 | 44 | 44 | 53 | 49 | 48 | 62 Niderlandzki | 46 | 43 | 45 | 62 | 50 | 68 | 53 Duński | 61 | 42 | 40 | 46 | 52 | 50 | 66 Hiszpański | 52 | 42 | 30 | 42 | 53 | 42 | 60 Rosyjski | 55 | 41 | 34 | 43 | 48 | 45 | 63 Angielski | 59 | 40 | 48 | 62 | 51 | 61 | 70 Polski | 66 | 36 | 32 | 41 | 49 | 41 | 72

3. Dane wprowadzono do programu SPSS (więcej na jego temat zob. http://www.insol.lt/statistics/, Vaitkevičius, Saudargienė 2006) i przeprowadzono ich analizę klasterową.

W badaniu języków litewskiego i łotewskiego za pomocą programu SPSS przeprowadzono hierarchiczną oraz dwuetapową analizę klasterową. W analizie hierarchicznej liczba klastrów nie jest z góry znana. Klastry tworzy się na zasadzie hierarchicznej – wszystkie dane traktowane są jako jeden klaster złożony z mniejszych grup. Można je wyznaczyć, dzieląc jeden wspólny klaster na mniejsze lub łącząc małe klastry w większe. Analiza dwuetapowa różni się od omówionej tym, że przy jej stosowaniu liczba klastrów jest znana z góry (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). W pracy wybrano dwa klastry, ponieważ analizowane są dwie grupy rytmiczne języków – akcentowa i sylabiczna. Trzeciej grupy, o rytmie morowym, nie uwzględniono w analizie, ponieważ nie postawiono hipotezy, że języki bałtyckie mogłyby należeć do tej grupy. W analizie klasterowej obiekty są przyporządkowywane na nowo tak długo, aż podobieństwa wewnątrz klastra staną się znacznie większe niż podobieństwa między klastrami (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). Wyniki dotyczące języków szwedzkiego, islandzkiego i chińskiego weryfikuje się wyłącznie za pomocą dwuetapowej analizy klasterowej, ponieważ wybrano niewielką liczbę analizowanych obiektów (sześć języków). Ponadto z góry znana jest liczba klastrów oraz przynależność tych języków do grupy rytmicznej (dwie grupy rytmiczne i wyniki dwóch badań).

3.

DWUETAPOWA ANALIZA KLASTEROWA KORELATÓW AKUSTYCZNYCH JĘZYKÓW SZWEDZKIEGO, ISLANDZKIEGO I CHIŃSKIEGO

Standardowe odchylenie czasu trwania spółgłosek (ΔC) i procent czasu trwania interwałów samogłoskowych (%V)

Aby ustalić, czy wartości%V i ΔC dotyczące języków szwedzkiego, islandzkiego i chińskiego zarejestrowanych przez Mairano (2011) oraz w niniejszym badaniu są podobne i przypadają na tę samą grupę, przeprowadzono

Straipsniai / Articles

173

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

dwuetapową analizę klasterową. Najpierw obliczono średnie wartości zmiennych ilościowych dla każdego klastra oraz ich odchylenie standardowe (zob. tab. 2).

TABELA 2. Centra klastrów według procentu czasu trwania interwałów samogłoskowych i standardowego odchylenia czasu trwania spółgłosek

%V ΔC Średnia Odchylenie standardowe Średnia Odchylenie standardowe Klaster 1 45,00 3,916 58,00 5,715 Klaster 2 56,50 7,778 46,00 2,828 Klaster Ogółem 48,83 7,521 54,00 7,720

Z tabeli wynika, że średnia ΔC w pierwszym klastrze jest wyższa niż w drugim, natomiast w przypadku zmiennej%V jest odwrotnie – wyższa jest wartość w drugim klastrze, ale w tym przypadku odchylenie standardowe jest również dość duże. Zatem pierwszy klaster charakteryzuje bardziej złożona struktura sylaby (tj. większa liczba spółgłosek w sylabie (wyższa ΔC)), która skutkuje również niższym procentem interwałów samogłoskowych (%V).

Wyniki tej analizy wskazują, że najbardziej zbliżone wartości%V i ΔC mają i jeden klaster tworzą należące do grupy rytmu akcentowego języki: islandzki (%V = 40, ΔC = 60), islandzki 2 (%V = 47, ΔC = 52), szwedzki (%V = 44, ΔC = 55), szwedzki 2 (%V = 49, ΔC = 65), natomiast przykłady języka chińskiego o rytmie sylabicznym: chiński (%V = 51, ΔC = 44) i chiński 2 (%V = 62, ΔC = 48) utworzyły drugi klaster. Zatem%V i ΔC są dość wiarygodnymi wskaźnikami, na podstawie których analizowane języki rzeczywiście się różnią i które nie zależą od obiektywnych (tempa mówienia, intonacji itp.) ani subiektywnych (jakości nagrania, różnic w anotacji itp.) czynników związanych z badaczami lub informatorami.

Współczynniki zmienności

Dość duża różnica między środkami obu klastrów występuje również pod względem współczynników zmienności. W tabeli 3 widać, że średnie varcoΔV i varcoΔC w drugim klastrze są większe.

TABELA 3. Środki klastrów według współczynników zmienności

varcoΔV varcoΔC Średnia Odchylenie standardowe Średnia Odchylenie standardowe Klaster 1 42,67 3,215 50,33 4,933 Klaster 2 50,33 0,517 62,67 3,055 Klaster Łącznie 46,50 4,680 56,50 7,688

174

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Niestety, tym razem wyniki są bardzo zaskakujące: najbardziej zbliżone wartości varcoΔV i varcoΔC mają, a zarazem tworzą klaster pierwszy, języki islandzki (varcoΔV = 45, varcoΔC = 56), szwedzki (varcoΔV = 39, varcoΔC = 48) i chiński (varcoΔV = 44, varcoΔC = 47), analizowane przez Mairano (2011). Wszystkie nasze nagrania badawcze trafiają do drugiego klastra: islandzki 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 60), szwedzki 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 66) i chiński 2 (varcoΔV = 51, varcoΔC = 62). Zatem współczynnik zmienności, który miał być bardziej obiektywny w typologicznym klasyfikowaniu języków, wprowadza więcej zamętu i pozwala przypuszczać, że jego wyniki w dużej mierze zależą od doświadczenia w anotowaniu konkretnego języka. Współczynniki zmienności naszych nagrań są podobne, co sugeruje, że przy anotowaniu być może nie wystarczy konsultować się z informatorami, dla których dany język jest ojczysty, lecz sama anotacja powinna być wykonywana przez fonetyków, dla których jest on językiem ojczystym.

Indeksy zmienności par

Różnica między środkami obu klastrów pod względem nPVI i rPVI jest dość duża (zob. tabela 4).

⁴ TABELA. Środki klastrów według parowych indeksów zmienności

nPVI

rPVI

Średnia

Odchylenie standardowe

Średnia

Odchylenie standardowe

Klaster

1

48,00

3,000

58,80

6,458

2

60,00

.

82,00

.

Łącznie

50,00

5,586

62,67

11,094

Jednak grupowanie języków jest jeszcze bardziej niejednoznaczne niż w przypadku analizy współczynników zmienności. Pierwszy klaster obejmuje wszystkie języki z wyjątkiem analizowanego w tym badaniu języka szwedzkiego 2 (jego rPVI jest bardzo wysoki – 82, chociaż nPVI jest podobny jak w innych językach – 60) – jest to jedyny język, który znalazł się w drugim klastrze. Wartości parzystych indeksów zmienności pozostałych języków są bardzo podobne: islandzkiego (nPVI = 45, rPVI = 63), islandzkiego 2 (nPVI = 51, rPVI = 56), chińskiego (nPVI = 48, rPVI = 54), chińskiego 2 (nPVI = 51 rPVI = 53), szwedzkiego (nPVI = 45, rPVI = 68). W tym przypadku oczywiste jest, że dwuetapowa analiza skupień nie jest przydatna, ponieważ pierwszy klaster należy podzielić na mniejsze grupy. Podsumowując wyniki dwuetapowej analizy skupień trzech języków, można stwierdzić, że standardowe odchylenie długości spółgłosek (ΔC) oraz procent długości przedziałów samogłoskowych (%V) są dość wiarygodnymi wskaźnikami przy grupowaniu języków w klasy. Dwuetapowa analiza skupień współczynników zmienności i parzystych indeksów zmienności rodzi w tym przypadku więcej pytań, niż dostarcza odpowiedzi.

Straipsniai / Articles

175

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

4. RYTM JĘZYKÓW LITEWSKIEGO I ŁOTEWSKIEGO W ŚWIETLE ANALIZY SKUPIEŃ

Standardowe odchylenia długości (ΔC, ΔV) i procent długości przedziałów samogłoskowych (%V)

Aby ustalić, do której typologicznej grupy rytmicznej należą języki łotewski i litewski, najpierw przeprowadzono hierarchiczną analizę skupień, której celem było sprawdzenie, jak języki grupują się na podstawie ΔV,%V i ΔC oraz do którego klastra trafiają języki litewski i łotewski. W analizie wykorzystano również dane dotyczące innych języków, przedstawione w pracy Mairano (2011: 170, 179, 199).

Wyniki hierarchicznej analizy skupień wskazują, że języki litewski, łotewski, niemiecki, arabski, angielski, czeski, włoski i portugalski mają najbardziej zbliżone wartości ΔV,%V i ΔC, dlatego tworzą jeden klaster, w którym ΔV wynosi od 44 do 58,%V – od 40 do 54, a ΔC – od 52 do 66. W tym klastrze tylko język włoski uznaje się za bliższy rytmowi sylabicznemu (jak widać, analiza skupień zdaje się podawać to w wątpliwość); wszystkie pozostałe języki (oczywiście z wyjątkiem analizowanych języków bałtyckich, których typ rytmu nie jest znany) należą do języków o rytmie akcentowym.

Drugą grupę utworzyło wiele języków o rytmie sylabicznym, ale znalazło się w niej również sporo języków, które zwykle uznaje się za języki o rytmie akcentowym lub mieszanym (zob. tab. 5). Wartości ΔV tych języków mieszczą się w przedziale od 30 do 45,%V – od 36 do 51, a ΔC – od 37 do 66. Wyniki wskazują na jedną rzecz bez żadnych wątpliwości: w pierwszym klastrze nie znalazł się żaden prototypowy język o rytmie sylabicznym (francuski, hiszpański, grecki), a w drugim znalazły się tylko dwa prototypowe języki o rytmie akcentowym (rosyjski, niderlandzki). Jak wynika z tabeli 5, języki litewski i łotewski znalazły się w pierwszym klastrze i są bardziej podobne do prototypowych języków o rytmie akcentowym (dane dotyczące korelatów akustycznych języków przedstawiono w tab. 1).

TABELA 5. Wyniki hierarchicznej analizy skupień na podstawie odchyleń standardowych i proporcji samogłosek⁵

Numer klastra

Grupy rytmiczne i języki

Rytm akcentowy

Rytm sylabiczny

Nieustalone

1

angielski, niemiecki, arabski, portugalski, czeski

włoski

litewski, łotewski

2

rosyjski, niderlandzki, islandzki, turecki, duński, polski, szwedzki

hiszpański, francuski, grecki, chiński, estoński, fiński

⁵ W tej i pozostałych tabelach pogrubiono języki prototypowe dla poszczególnych grup rytmicznych; rytm innych języków jest przedmiotem dyskusji (niektóre z nich są nawet uznawane za nieklasyfikowalne albo o rytmie mieszanym).

176

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Wyniki hierarchicznej analizy trzech zmiennych pozwalają wnioskować, że prototypowe języki o rytmie akcentowym i sylabicznym trafiają do różnych klastrów. Zatem pod względem analizowanych cech języki tych grup różnią się, ale ustalenie, czy cechy te są wskaźnikami odmiennego rytmu językowego, stanowi już cel innego badania.

Po przeprowadzeniu dwuetapowej analizy klasterowej (wybrana liczba klastrów, rzecz jasna, wynosi dwa) widać, że średnia ΔV języków pierwszego klastra jest wyższa, a drugiego — niższa (zob. tab. 6). Języki pierwszego klastra charakteryzują się większą zmiennością czasu trwania przedziałów samogłoskowych. Średnia zmiennej ΔC jest niższa w pierwszym klastrze, a nieco wyższa w drugim. Różnica nie jest jednak duża, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że dane w pierwszym klastrze są bardzo rozproszone (wysokie odchylenie standardowe — aż 8,15).

TABELA 6. Centra klastrów według odchyleń standardowych i proporcji samogłosek

%V | ΔV | ΔC Średnia | Odchylenie standardowe | Średnia | Odchylenie standardowe | Średnia | Odchylenie standardowe Klaster | 1 | 47,75 | 3,388 | 47,58 | 6,999 | 50,67 | 8,150 Klaster | 2 | 41,78 | 3,032 | 36,67 | 5,408 | 57,78 | 4,295 Ogółem | 45,19 | 4,377 | 42,90 | 8,324 | 53,71 | 7,544

Wyniki dwuetapowej analizy klasterowej, przedstawione w tabeli 7, pokazują, że wartości ΔV,%V i ΔC w języku litewskim i łotewskim są najbardziej zbliżone do wartości w językach o rytmie akcentowym, takich jak niemiecki, arabski, niderlandzki, portugalski i czeski, oraz w językach o rytmie sylabicznym, takich jak włoski, grecki, chiński, fiński i francuski. Pierwszy klaster, do którego według danych niniejszego badania należą także języki bałtyckie, obejmuje 12 języków (57%), a drugi — 9 (43%).

TABELA 7. Wyniki dwuetapowej analizy klasterowej według odchyleń standardowych i proporcji samogłosek

Numer klastra | Grupy rytmiczne i języki Rytm akcentowy | Rytm sylabiczny | Nieustalony 1 | arabski, niemiecki, niderlandzki, portugalski, czeski | francuski, grecki, włoski, chiński, fiński | litewski, łotewski 2 | angielski, rosyjski, islandzki, turecki, duński, polski, szwedzki | hiszpański, estoński

Widać, że wyniki tej analizy różnią się od wyników analizy hierarchicznej tym, że do tego samego klastra co język litewski i łotewski trafiło więcej języków o rytmie sylabicznym

Straipsniai / Articles

177

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

języków: włoskiego, chińskiego, fińskiego, a nawet prototypowych języków francuskiego i greckiego. Inny prototypowy język o rytmie sylabicznym (hiszpański) trafił do drugiego klastra. Tym razem rozdzielone zostały również prototypowe języki o rytmie akcentowym: angielski – do drugiego, niemiecki – do pierwszego klastra. Zatem przy analizie trzech zmiennych (najważniejszych wskaźników typologicznej klasy rytmu języków) bardziej odpowiednia jest analiza hierarchiczna niż dwuetapowa analiza klasterowa.

Współczynniki zmienności

Hierarchiczna analiza klasterowa według zmiennych varcoΔV, varcoΔC pokazuje, że do jednego klastra trafiają język litewski, łotewski oraz cztery prototypowe języki o rytmie akcentowym: arabski, niderlandzki, angielski i niemiecki (zob. tab. 8). Wartość varcoΔV w tych językach wynosi od 54 do 62, a varcoΔC – od 50 do 66. W językach należących do drugiego klastra wartość varcoΔV wynosi od 39 do 53, a varcoΔC – od 41 do 56.

TABELA 8. Wyniki hierarchicznej i dwuetapowej analizy klasterowej według współczynników zmienności

Numer klastra

Grupy rytmiczne i języki

Rytm akcentowy

Rytm sylabiczny

Nie ustalono

1

angielski, niderlandzki, niemiecki, arabski

–

litewski, łotewski

2

rosyjski, portugalski, islandzki, turecki, duński, czeski, polski, szwedzki

hiszpański, francuski, grecki, estoński, włoski, chiński, fiński

Jak wynika z rezultatów dwuetapowej analizy klasterowej, średnie wartości obu współczynników zmienności w pierwszym klastrze są wyższe niż w drugim (zob. tab. 9).

TABELA 9. Centra klastrów według współczynników zmienności

varcoΔV

varcoΔC

Średnia

Odchylenie standardowe

Średnia

Odchylenie standardowe

Klaster

1

57,50

3,564

57,83

6,911

2

45,33

3,885

49,07

3,955

Ogółem

48,81

6,743

51,57

6,274

Wyniki hierarchicznej i dwuetapowej analizy skupień są całkowicie zgodne. Klastry obejmują te same języki: jeden skupia języki litewski, łotewski, niemiecki, arabski, angielski i niderlandzki, a drugi – pozostałe (zob. tab. 8).

178

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Hierarchiczna analiza współczynników zmienności oraz analiza klasterowa metodą dwóch kroków wyraźnie wskazują na podobieństwo rytmu języków litewskiego, łotewskiego i języków o rytmie akcentowym, a także dość dokładnie oddzielają prototypowe języki o rytmie akcentowym od języków o rytmie sylabicznym.

Indeksy zmienności dla par

Hierarchiczna analiza klasterowa oparta na indeksach zmienności dla par daje bardzo dyskusyjne wyniki (zob. tab. 10). Wszystkie języki, z wyjątkiem francuskiego i greckiego, trafiają do jednego klastra. W językach należących do pierwszego klastra rPVI wynosi od 53 do 72, a nPVI – od 41 do 70. W językach należących do drugiego klastra rPVI wynosi od 42 do 44, a nPVI – od 45 do 52.

TABELA 10. Wyniki hierarchicznej analizy klasterowej na podstawie indeksów zmienności dla par

Numer klastra | Grupy rytmiczne i języki | Rytm akcentowy | Rytm sylabiczny | Nieustalone | 1 | angielski, niderlandzki, niemiecki, arabski, rosyjski, portugalski, islandzki, turecki, duński, czeski, polski, szwedzki | hiszpański, estoński, włoski, chiński, fiński | litewski, łotewski | 2 | – | francuski, grecki

W tabeli 11 przedstawiono wyniki dwuetapowej analizy klasterowej. Należy zwrócić uwagę, że średnie rPVI w obu klastrach są niemal identyczne, co każe poważnie wątpić w wiarygodność tego wskaźnika (zwłaszcza biorąc pod uwagę wysokie odchylenie standardowe).

TABELA 11. Środki klastrów na podstawie indeksów zmienności dla par

nPVI | rPVI | Średnia | Odchylenie standardowe | Średnia | Odchylenie standardowe | Klaster | 1 | 61,83 | 5,776 | 61,00 | 6,603 | 2 | 45,80 | 2,883 | 59,60 | 8,534 | Łącznie | 50,38 | 8,322 | 60,00 | 7,893

Pierwszy klaster obejmuje sześć języków (29%), drugi – 15 (71%) (zob. tab. 12). Porównując wyniki z rezultatami hierarchicznej analizy klasterowej, zauważylibyśmy, że w pierwszym klastrze, wraz z językami litewskim i łotewskim, znalazły się niemiecki, angielski, niderlandzki i portugalski. Wszystkie języki o rytmie sylabicznym trafiły do drugiego klastra.

Straipsniai / Articles

179

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

TABELA 12. Wyniki dwuetapowej analizy skupień na podstawie par indeksów zmienności

Numer klastra

Grupy rytmiczne i języki

Rytm akcentowy

Rytm sylabiczny

Nie ustalono

1

angielski, niderlandzki, niemiecki, portugalski

–

litewski, łotewski

2

rosyjski, arabski, islandzki, turecki, duński, czeski, polski, szwedzki

hiszpański, francuski, grecki, estoński, włoski, chiński, fiński

Wyniki dwuetapowej analizy skupień, w której zmiennymi są nPVI i rPVI, wskazują na podobieństwo rytmiczne języka litewskiego, łotewskiego i języków o rytmie akcentowym; podobnie jak analiza współczynników zmienności, dobrze rozdzielają one prototypowe języki o rytmie akcentowym od języków o rytmie sylabicznym.

5. WNIOSKI

Podsumowując próbę zastosowania metod analizy skupień do identyfikacji typologicznych klas rytmu, można sformułować następujące wnioski.

Analiza skupień (zarówno hierarchiczna, jak i dwustopniowa) nie daje jednoznacznych wyników. Analiza hierarchiczna jest dość przydatna przy klasteryzacji zmiennych mniej przetworzonych statystycznie (ΔV, ΔC,%V, częściowo także varcoΔV, varcoΔC), natomiast w przypadku analizy dwustopniowej można być może oprzeć się również na bardziej złożonych indeksach (PVI). Mimo to analiza dwustopniowa budzi w tym przypadku więcej wątpliwości, choćby dlatego, że wybrano tylko dwie możliwości (albo rytm akcentowy, albo sylabiczny; rytm mieszany nie jest możliwy).

Języki litewski i łotewski, ze względu na wszystkie zmienne, trafiają do tego samego klastra wraz z wieloma językami o rytmie akcentowym. Można zatem ostrożnie wyciągnąć wniosek, że rytm obu języków bałtyckich jest podobny i wyznacza go akcent. Są to języki o rytmie akcentowym.

Analiza skupień (zwłaszcza zestawienie danych z dwóch odrębnych badań nad językami szwedzkim, islandzkim i chińskim) wykazała, że precyzja anotacji ma szczególne znaczenie w badaniu rytmu. Z drugiej strony jest to jedynie badanie pilotażowe, dlatego wnioski te są istotne nie tyle ze względu na samą typologiczną klasyfikację rytmu języków czy wskaźniki ich rytmiczności. Mogą stanowić wskazówki do dalszych badań albo kolejny powód, by podać w wątpliwość istnienie ściśle zdefiniowanych klas rytmu języka.

LITERATŪRA

A b e r c r o m b i e D a v i d 1967: Elements of general phonetics. Edinburgh: Edinburgh University Press.

A r v a n i t i A m a l i a 2012: The usefulness of metrics in the quantification of speech rhythm. Journal of Phonetics 40, 351–373.

180

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Bond Zinny Sans, Markus Dace, Stockmal Verna 2003: Prosodic and Rhythmic Patterns Produced By Native and Non-native Speakers of a Quantity-Sensitive Language. 15th International Congress of Phonetic Sciences. Barcelona, 527–530.

Dauer Rebecca McKeever 1983: Stress-timing and syllable-timing reanalysed. Journal of Phonetics 11, 51–62.

Dellwo Volker, Wagner Petra 2003: Relationships between language rhythm and speech rate. Proc. of the International Congress of Phonetic Science, 471–474.

Girdzijauskas Juozas 1966: Lietuvių eilėdara. Silabinės-toninės sistemos susiformavimas. Vilnius: Vaga.

Girdzijauskas Juozas 1979: Lietuvių eilėdara: XX a. Vilnius: Mokslas.

Grabe Esther, Low Ee Ling 2002: Durational Variability in Speech and the Rhythm Class Hypothesis. Papers in Laboratory Phonology 7, 1–16.

Kazlauskienė Asta, Fokaite Inga 2005: Dėl lietuvių kalbos teksto prozodijos. Žmogus ir žodis 7(1), 35–38.

Kazlauskienė Asta 2013: Kai kurie akustiniai lietuvių kalbos ritmiškumo parametrai. Baltistica 48(1), 19–36.

Mairano Paolo 2011: Rhythm Typology: Acoustic and Perceptive Studies. Doctoral dissertation. Turin: University of Turin.

Pike Kenneth Lee 1945: The Intonation of American English. Ann-Arbor: University of Michigan Press.

Pukevičiūtė Agnė 2013: Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai. Magistro darbas. Kaunas: Vytauto Didžiojo universitetas.

Ramonaite Valerija 1980: Prozos kalbos ritmas. Konstruktyvieji faktoriai ir pagalbiniai formantai. Literatūra ir kalba 16, 38–65.

Ramonaite Valerija 2006: Pirminis Juozo Baltušio „Parduotų vasarų“ ritmas. Acta humanitarica universitatis Saulensis, 307–333.

Ramus Franck, Nespor Marina, Mehler Jacques 1999: Correlates of linguistic rhythm in the speech signal. Cognition 73(3), 265–292.

Roach Peter 1982: On the Distinction between ‘Stress-timed’ and ‘Syllable-timed’ Languages. – David Crystal. Linguistic controversies. London: Edward Arnold, 73–79.

Sauka Leonardas 1974: Lietuvių folklore eilet yros ir teorijos klausimai. – Literatūra ir kalba 13, 192–207.

Sauka Leonardas 1978: Lietuvių liaudies dainų eilėdara. Vilnius: Vaga.

Stundžia Bonifacas 1991: Kirtis tekste. Žodžiai ir prasmės 1, 86–92.

Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2006: Statistika su SPSS psichologiniuose tyrimuose: mokomoji knyga. Kaunas: VDU leidykla.

Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2012: Daugiamačiai duomenų analizės metodai psichologijoje. Kaunas.

Straipsniai / Articles

181

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

PRIEDAS

1. Tiriamieji tekstai lietuvių kalba

Vieną dieną Šiauriniam vėjui ir Saulei besiginčijant, kuris iš jų stipresnis, pasirodė keliautojas, vilkintis apsiaustą. Tada jie susitarė, kad tas, kuris privers keliautoją nusivilkti apsiaustą, bus laikomas stipresniu.

Pirmiausia Šiaurinis vėjas pūtė taip stipriai, kiek tik galėjo, bet kuo stipriau jis pūtė, tuo tvirčiau keliautojas apsigaubdavo apsiaustą; galiausiai Šiaurinis Vėjas pasidavė.

Tada Saulė pradėjo kaitinti ir keliautojas tuoj pat nusivilko apsiaustą. Taip Šiaurinis vėjas turėjo pripažinti, kad Saulė stipresnė už jį.

2. Tiriamieji tekstai latvių kalba

Vienu dienu Ziemeļu vējam un Saulei strīdoties par to, kurš no viņiem ir stiprāks, nāca ceļotājs, ietīnies mētelī. Viņi savā starpā vienojās, ka tas, kurš pirmais liks ceļotājam novilkt savu mēteli, tiks uzskatīts par stiprāko.

Ziemeļvējš pirmais pūta tik stipri, cik vien varēja, bet, jo stiprāk viņš pūta, jo stingrāk ceļotājs ietinas savā mētelī; galu galā Ziemeļvējš tomēr padevās.

Tad Saule sāka stipri sildīt un ceļotājs uzreiz novilka savu mēteli. Tā Ziemeļvējam bija jāatzīst, ka Saule bija stiprāka par viņu.

3. Tiriamieji tekstai švedų kalba

Nordanvinden och Solen tvistade en gång om vem av dem som var starkast. Just då kom en vandrare vägen fram insvept i en varm kappa. De kom då överens om att den som först kunde få vandraren att ta av sig kappan, han skulle anses vara starkare än den andra.

Då blåste nordanvinden så hårt han nånsin kunde, men ju hårdare han blåste desto tätare svepte vandraren kappan om sig, och till slut gav Nordanvinden upp försöket.

Då lät Solen sina strålar skina helt varmt och genast tog vandraren av sig kappan och så var Nordanvinden tvungen att erkänna att solen var den starkaste av de två.

4. Tiriamieji tekstai islandų kalba

Dag einn þegar Norðvindurinn og Sólin voru að rífast um það hvor þeirra væri sterkari, birtist ferðamaður vafinn inn í frakka. Þeir voru sammála um að sá sem gæti blásið frakkanum af ferðamanninum myndi teljast sterkari en hinn.

182

Acta Linguistica Lithuanica LXIX

Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

Norðanvindurinn blés eins fast og hann gat, en því fastara sem hann blés, því þéttara varð ferðamaðurinn kápunni um sig, og að lokum gafst Norðanvindurinn upp á að reyna.

Þá fór Sólin að skína, og undireins fór ferðamaðurinn úr frakkanum. Þá varð Norðanvindurinn að viðurkenna að Sólin væri sterkari en hann var.

6. Tiriamieji tekstai kinų kalba

You yi tian, dang yi ge guo zhe da yi de lv xing zhe chu xian de shi hou, bei feng he tai yang zheng zai zheng chao jiu jing shui geng jiang. Ta men tong yi shui xian rang lv xing zhe ba wai tao tuo diao jiu ren wei shui bi ling yi ge qiang.

Sui hou, bei feng jiu jing ta zui da de nu li lai chui feng, dan shi, ta chui de yue da, lv xing zhe jiu ba wai tao guo de yue jin. Zui hou,bei feng fang qi le.

Jie xia lai, tai yang kai shi fa chu re liang, lv xing zhe li ji jiu tuo xia le wai tao. Suo yi, bei feng bu de bu cheng ren tai yang bi ta geng qiang.

Cluster Analysis of Typological Groups of Language Rhythm

SUMMARY

This article aims to answer two questions: 1) whether the cluster analysis handy finding rhythm typological similarities, and it can be classified on the basis of it so far unanalysed languages 2) in which a cluster – stress-timed or syllable-timed languages – Lithuanian and Latvian languages fall into.

Standard text, proposed by the International Phonetics Association (see http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (Eng. The North Wind and the Sun, Lith. Šiaurės vėjas ir saulė) was selected for this study. Five native speakers (Latvian, Lithuanian, Swedish, Icelandic and Chinese) translated and recorded it (each record was much shorter than 1 min.). The records were annotated by program PRAAT and acoustic correlates of rhythm of records that we have done have been calculated using program Correlator (2. 1 version) which was developed by Pado Mairano (2011) in Arturo Genre experimental phonetics laboratory of Turin (Italy). It was found that Lithuanian ΔC=52,%V=54, ΔV=54, varcoΔV=54, varcoΔC=66, nPVI=57, rPVI=57; Latvian ΔC=55,%V=52, ΔV=58, varcoΔV=55, varcoΔC=65, nPVI=70, rPVI=65; Swedish ΔC=65,%V=49, ΔV=51, varcoΔV=50, varcoΔC=66, nPVI=60, rPVI=82; Icelandic ΔC=52,%V=47, ΔV=41, varcoΔV=50, varcoΔC=60, nPVI=51, rPVI=56; Chinese ΔC=48,%V=62, ΔV=74, varcoΔV=51, varcoΔC=62, nPVI=51, rPVI=53.

Straipsniai / Articles

183

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ

Data of other languages estimated by the author of the program Mairano (2011) was used for cluster analysis. The data was entered to the SPSS program and a cluster analysis was performed.

The results show that the cluster analysis (both hierarchical and two-steps) does not provide unambiguous results. Hierarchical analysis is pretty handy to cluster less statistically processed variables (ΔV, ΔC,%V, partly varcoΔV, varcoΔC), a two-step analysis might be possible to rely on, and with more complex indices (PVI). However, a two-step analysis is begging the question, because it does not leave the third option (stress-timed or syllable-timed, cannot be mixed).

Lithuanian and Latvian languages according to all the variables fall into the same cluster together with a number of stress-timed languages. Therefore, it can be carefully concluded that rhythm of the two Baltic languages is similar and caused by stress. They are stress-timed languages.

Cluster analysis (in particular, Swedish, Icelandic, Chinese Language comparison between the two types of data) has shown that the annotation precision is particularly important in the researches of rhythm. On the other hand, the findings are relevant not for the typological classification of languages’ rhythm and not for the indicators of languages’ rhythm. They can be as guidelines of further research or another excuse to question existence of strictly defined classes of speech rhythm.

Įteikta 2013 m. liepos 11 d.

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ

Vytauto Didžiojo universitetas

Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva

[email protected]

ASTA KAZLAUSKIENĖ

Vytauto Didžiojo universitetas

Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva

[email protected]

184

Acta Linguistica Lithuanica LXIX