Лингвистическое обеспечение фонетических тренажеров при обучении немецкому языку (на материале вокализма русского и немецкого языков) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 10.02.21, кандидат наук Черепанова Ольга Дмитриевна

• Черепанова Ольга Дмитриевна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Черепанова Ольга Дмитриевна

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Теоретические вопросы создания фонетических тренажеров для обучения произношению на иностранном языке

1.1. Теоретические аспекты разработки компьютерных фонетических тренажеров

1.1.1. Развитие речевых технологий обучения произношению

1.1.2. Схема работы современных фонетических тренажеров

1.1.3. Возможности использования лингвистических данных о языке Ь1 в фонетических тренажерах

1.1.4. Фонетические тренажеры для немецкого языка

1.2. Теоретические модели усвоения произношения языка Ь2

1.2.1. О понятии интерференции

1.2.2. Гипотеза контрастивного анализа

1.2.3. Анализ произносительных ошибок

1.2.4. Перцептивные модели усвоения произношения языка Ь2

1.3. Сопоставление системы гласных русского и немецкого языков

1.3.1. Система гласных немецкого языка

1.3.2. Система гласных русского языка

1.3.3. Особенности систем гласных русского и немецкого языков в сопоставлении

Выводы к главе

Глава 2. Акустический контрастивный анализ подсистемы гласных русского и немецкого языков

2.1. Экспериментальный материал

2.2. Методика и процедура проведения эксперимента 1 по измерению и анализу формантной картины гласных

2.3. Результаты эксперимента

2.3.1. Анализ частотных значений Б1 и Б2 для русских и немецких гласных

2.3.2. Результаты анализа длительности русских и немецких монофтонгов

2.4. Выводы по эксперименту

Выводы к главе

Глава 3. Реализация немецких гласных носителями русского языка

3.1. Цель эксперимента

3.2. Материал эксперимента

3.3. Информанты

3.4. Методика проведения эксперимента

3.5. Первичная обработка звукового материала

3.6. Акустический анализ экспериментальных данных

3.7 . Выводы по акустическому анализу экспериментальных данных

3.8 . Методика проведения экспертного анализа речевого материала

3.9. Результаты экспертного анализа звукового материала

Основные результаты и выводы к главе

Глава 4. Создание и практическое применение упражнений в модуле обратной связи

4.1. Схема работы модуля обратной связи с пользователем в фонетических тренажерах

4.2. Создание упражнений для корректировки типичных произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка

4.2.1. Использование скороговорок для корректировки типичных произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка

Выводы к главе

Заключение

Список сокращений

Литература

Список рисунков

Перечень таблиц

Приложение 1. Результаты эксперимента 1: значения частот первых двух формант русских и немецких гласных

Приложение 2. Анкета для дикторов

Приложение 3. Инструкция для дикторов

Приложение 4. Результаты эксперимента 2: значения частот первых двух формант немецких гласных в речи русскоязычных дикторов

Приложение 5. Результаты эксперимента 2: нормализованные трапецоиды гласных (в сопоставлении со средними формантными значениями для русских и немецких гласных из эксперимента 1)

Приложение 6. Результаты эксперимента 2: значения длительности немецких монофтонгов в речи русскоязычных дикторов

Приложение 7а. Анкета для аудиторов на русском языке

Приложение 7б. Анкета для аудиторов на немецком языке

Приложение 8а. Инструкция для аудиторов на русском языке

Приложение 8б. Инструкция для аудиторов на немецком языке

Приложение 9. Результаты экспертной оценки звукового материала из эксперимента

Приложение 10. Немецкие скороговорки для корректировки типичных произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Лингвистическое обеспечение фонетических тренажеров при обучении немецкому языку (на материале вокализма русского и немецкого языков)»

ВВЕДЕНИЕ

Сегодня интерес к дистанционному обучению иностранным языкам чрезвычайно велик: платформа для изучения языков Duolingo1 имеет около 300 миллионов зарегистрированных пользователей; проект в сфере массового онлайн-образования Coursera2 предлагает сотни курсов английского, испанского, китайского, русского и других языков. На рынке появляется все больше компаний, разрабатывающих программное обеспечение для изучения языков, -таких, как Rosetta Stone3, Transparent Language4, Rocket Languages5. Самостоятельное изучение языков без помощи учителя имеет много преимуществ: пользователь может выполнять упражнения в своем темпе, в удобное для себя время, не выходя из дома или по дороге на работу, не переплачивая при этом за языковые курсы или репетитора. Современные мобильные и компьютерные технологии, а также повсеместный доступ к сети Интернет существенно расширили возможности так называемых CALL-систем (англ. computer-assisted language learning systems) - систем для обучения языку при помощи компьютера. Такие программы позволяют самостоятельно изучать лексику и грамматику, а также все чаще включают в себя модуль говорения, где пользователю предлагается озвучить слово или фразу на изучаемом языке, после чего программа оценивает его произношение и дает пользователю обратную связь. В основе таких фонетических тренажеров (или CAPT-систем - от англ. computer-assisted pronunciation training systems) лежат технологии автоматического распознавания речи, с помощью которых программа анализирует звуковую запись речи пользователя и сравнивает ее с эталонной записью данного слова или фразы. В качестве отзыва пользователь чаще всего получает общую оценку произнесенного слова или фразы в баллах или процентах.

1 duolingo.com

2

https://www.coursera.org https://www.rosettastone.com/

4 https://www.transparent.com/

5 https://www.rocketlanguages.com/

Главный недостаток такой обратной связи заключается в том, что пользователь вынужден самостоятельно определять, в чем заключается его произносительная ошибка и как ему ее исправить. Например, популярное мобильное приложение Duolingo в упражнениях на произношение подсвечивает красным цветом те слова во фразе, которые произнесены неправильно, и пользователю приходится исправлять свое произношение методом проб и ошибок. Современные исследования свидетельствуют о том, что более детализированная обратная связь с пользователем может существенно повысить эффективность фонетических тренажеров [Hincks 2003; Neri, Cucchiarini, Strik 2006; Engwall, Bälter 2007; Demenko et al. 2009; Levy 2009; Meng 2009; и др.].

В последние годы начали появляться CAPT-системы, поддерживающие функцию локализации произносительных ошибок на уровне отдельных фонем. Задача локализации произносительных ошибок является технически сложной, поэтому, чтобы ее упростить, в некоторых CAPT-системах используется лингвистическая информация о родном языке пользователя ([Harrison et al. 2008; Harrison et al. 2009; Meng 2009; Koreman et al. 2011; Kolesnikova 2012]). В соответствии с положениями метода контрастивного анализа, сравнение фонетических систем родного (далее - L1) и изучаемого (далее - L2) языков позволяет предсказать интерференционные произносительные ошибки, которые носители L1 с наибольшей вероятностью будут допускать в L2 [Величкова 1989; Рогозная 2012; Блок 2015; Lado 1957; Lennon 2008]. Информация о таких потенциальных произносительных ошибках может в значительной степени повысить качество функции локализации ошибок в фонетических тренажерах - и в этом заключается актуальность настоящего исследования.

Контрастивный анализ звуковых систем языков в большинстве работ проводится на основе артикуляционных и/или фонетических признаков фонем или их аллофонов ([Богомазова, Подольская 2004; Блок 2014; Harrison et al. 2008; Koreman et al. 2011; Kolesnikova 2012]). Однако такой контрастивный анализ не всегда объективен: например, одни и те же согласные фонемы могут быть

описаны в одной работе как дентальные, а в другой - как альвеолярные. В зависимости от выбора признака мы получим разные результаты контрастивного анализа. Классификация гласных по признаку ряда и подъема языка часто является еще более условной. С этой точки зрения, контрастивный анализ на основе акустических характеристик может оказаться более объективным.

Цель настоящей работы - оценить эффективность метода акустического контрастивного анализа фонетических систем двух языков как инструмента лингвистического обеспечения фонетических тренажеров. В рамках данного исследования мы рассматриваем пару языков русский (Ь1) - немецкий (Ь2), а также на данном этапе работы мы ограничиваемся контрастивным анализом подсистемы гласных русского и немецкого языков.

Достижению цели настоящего исследования служит решение следующих задач:

1. Анализ теоретических аспектов создания фонетических тренажеров для обучения произношению на иностранном языке.

2. Анализ теоретических моделей усвоения произношения на иностранном языке.

3. Акустический контрастивный анализ подсистемы гласных русского и немецкого языков и составление списка типовых произносительных ошибок в акцентированной6 немецкой речи носителей русского языка.

4. Акустический анализ акцентированной немецкой речи носителей русского языка для определения частоты встречаемости типовых ошибок, предсказанных в результате контрастивного анализа.

5. Экспертный анализ акцентированной немецкой речи носителей русского языка и сопоставление результатов акустического анализа с оценкой специалистов по немецкому языку.

6 Под акцентированной речью мы понимаем речь, содержащую в себе признаки иноязычного произносительного акцента.

6. Разработка методологии создания упражнений на типовые произносительные ошибки в акцентированной немецкой речи носителей русского языка.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые разработан перечень типовых ошибок, допускаемых носителями русского языка при произнесении немецких монофтонгов, с использованием метода акустического контрастивного анализа; в работе также предложена методология создания упражнений на основе немецких скороговорок для корректировки таких произносительных ошибок.

Теоретическая значимость исследования состоит в дальнейшей разработке теории акустического контрастивного анализа вокалических систем двух языков, а также в выявлении интерферированных произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка. Полученные экспериментальные данные могут способствовать дальнейшему развитию теоретических моделей усвоения иностранного языка.

Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенный список типовых произносительных ошибок в акцентированной немецкой речи носителей русского языка может повысить эффективность функции локализации ошибок в САРТ-системах; методология создания упражнений на такие интерферированные ошибки может быть использована в фонетических тренажерах при построении дальнейшего курса обучения пользователя.

Предмет настоящего исследования - лингвистическое обеспечение фонетических тренажеров.

Объектом настоящего исследования является акцентированная немецкая речь носителей русского языка.

Экспериментальным материалом работы послужили аудиозаписи из лингводидактического пособия «Diktate: hören - schreiben - korrigieren» [Heidermann 2002] и немецко-русского разговорника «Deutsch - Russisch für Anfänger» [Schumann 2017], а также звуковой материал акцентированной немецкой речи 12 русскоязычных дикторов, записанный в студии звукозаписи кафедры ТиПЛ филологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Акустический анализ звукового материала проводился с помощью программы для анализа звучащей речи Praat 6.0.36. Для разработки упражнений на типовые произносительные ошибки в немецкой речи носителей русского языка в качестве материала были использованы сборники немецких скороговорок с сайтов https://www.heilpaedagogik-info.de/zungenbrecher.html,

http://www.schulzens.de/Grundschule/Deutsch/Zungenbrecher/zungenbrecher.html и https://www.hueber.de/sixcms/media.php/36/zungenbrecher.pdf.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Контрастивный анализ подсистемы гласных русского и немецкого языков на основе их акустических характеристик - частотных значений первых двух формант и длительности - позволяет выявить типовые произносительные ошибки, которые носители русского языка с большой вероятностью будут допускать в гласных при говорении на немецком языке.

2. Полученный список типовых произносительных ошибок может быть использован в немецких фонетических тренажерах для носителей русского языка, что позволит улучшить качество работы модуля локализации произносительных ошибок.

3. Локализация произносительных ошибок на уровне фонем может существенно повысить эффективность обратной связи фонетического тренажера с пользователем.

4. Предложенная в работе методология создания упражнений с использованием немецких скороговорок может быть использована в CAPT-

системах для корректировки типовых произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка.

Достоверность результатов настоящей работы обеспечивается методологической базой исследования и успешным практическим применением метода акустического контрастивного анализа вокалических систем языков.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на научных конференциях: Ежегодная научная конференция «Ломоносовские чтения 2016» (Москва), «Международная конференция по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог 2016» (Москва), «Международная конференция по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог 2017» (Москва), «Проблемы компьютерной лингвистики и типологии 2017» (ВГУ, Воронеж).

По теме работы опубликовано 7 статей, 5 из которых - в изданиях, рекомендованных для защиты в диссертационном совете МГУ им. М.В. Ломоносова [Черепанова 2014, 2017а, 2017б, 2018, 2019а, 2019б; СИегерапоуа 2017].

Структура диссертации. Диссертация изложена на 186 страницах и состоит из введения, четырех глав и заключения. Список литературы содержит 167 наименований. Работа иллюстрирована 20 рисунками и 14 таблицами. Материалы и результаты двух экспериментов, проведенных в рамках настоящего исследования, приведены в 10 приложениях.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СОЗДАНИЯ ФОНЕТИЧЕСКИХ ТРЕНАЖЕРОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПРОИЗНОШЕНИЮ НА ИНОСТРАННОМ ЯЗЫКЕ

1.1. Теоретические аспекты разработки компьютерных фонетических

тренажеров

1.1.1. Развитие речевых технологий обучения произношению

Первые компьютерные программы обучения произношению (в англоязычной литературе их часто называют CAPT-systems - Computer Aided Pronunciation Learning systems) начали появляться еще в конце 1960-х - начале 1970-х годов. Их дальнейшее развитие зависело от целого ряда научно-практических дисциплин: информатики, математической статистики, фонетики, технологий обработки звукового сигнала, методологии и методики преподавания иностранных языков. История развития речевых тренажеров и их типов подробно описывается в таких работах, как [Hincks 2003; Eskenazi 2009; Demenko, Wagner, Cylwik 2010; Chun 2013; Qian, Meng, Soong 2016], которые и легли в основу данного раздела.

Сначала программы для обучения произношению, в которых применялись речевые технологии, создавались не для преподавания иностранных языков, а с целью обучения произношению глухих людей и людей с ограниченным слухом. К одной из самых ранних разработок можно отнести компьютерную программу француза Ф. Дестомба, написанную им для глухой дочери. Тренажер визуализировал через игровой интерфейс высоту и интенсивность голоса (частоту основного тона и амплитуду) [Destombes 1993].

Фонетические тренажеры для взрослых с нормальным слухом, изучающих иностранный язык, начали создаваться позже, в конце 80-х годов, в связи с развитием технологий по автоматическому распознаванию звучащей речи (АРР). Ранние программы по распознаванию речи были нацелены на мужские голоса: более высокие женские и детские голоса распознавались некачественно. В 1980-х

годах разрабатываются технологии по нормализации голоса говорящего - среди прочего, различные методы нормализации акустического влияния длины речевого тракта говорящего [Gerstman 1968; Lobanov 1971; Wakita 1977], - позволившие перейти к независимым от диктора системам распознавания речи и расширить область их применения. В 1988 году в работе [Flege 1988] высказывается идея о том, что технологии по автоматическому распознаванию речевых ошибок могут применяться при обучении иноязычному произношению иностранцев. Фонетические тренажеры для иностранцев, изучающих английский язык, разрабатываются в это же время и Дж. Бернстейном [Bernstein et al. 1990].

С расширением вычислительных возможностей персональных компьютеров и мобильных устройств, а также с развитием новых и улучшением качества уже существующих речевых технологий на рынке стали появляться все более разнообразные CAPT-программы. На данный момент речевые тренажеры чаще всего разрабатываются для английского языка. Однако в начале 21 века крупные языковые компании начали предлагать комплексные CALL-системы (с отдельными модулями по грамматике, лексике, аудированию и говорению) для большого количества языков - в том числе, и не самых распространенных. Так, компания Transparent Language разработала учебные материалы для более 100 языков мира, поставив перед собой цель сделать редкие языки более доступными для пользователей.

За последнее десятилетие широкое распространение получили мобильные приложения по обучению иностранным языкам, такие как Duolingo, Babbel и LinguaLeo. В приложении Duolingo присутствуют разные курсы обучения языкам в зависимости от родного языка пользователя. Например, там предлагаются отдельные курсы по французскому языку для носителей английского, немецкого, испанского, итальянского и португальского языков. Основная часть упражнений в Duolingo - перевод предложений и словосочетаний с изучаемого языка или на изучаемый язык, аудирование и говорение. В последнем типе упражнений пользователю необходимо прочитать вслух фразу на изучаемом языке, и

приложение высвечивает зеленым цветом те слова в предложении, которые пользователь произнес правильно. Более подробного анализа произносительных ошибок в программе не предусмотрено. Для носителей русского языка в Duolingo на данный момент разработаны курсы по английскому, немецкому, французскому и испанскому языку; в разработке находится программа по изучению шведского языка.

Одним из новых направлений разработок CAPT-систем является оценка произношения студента на супрасегментном уровне [Лобанов и др. 2017; Demenko et al. 2009; Chun 2013; Vakil, Trouvain 2015]. Долгое время фонетические тренажеры не учитывали интонацию, ритмическую структуру и другие просодические явления в связи со сложностью технической реализации такой функции, а также недостаточным лингвистическим анализом последних [Demenko, Wagner, Cylwik 2010]. Поскольку, однако, просодические характеристики крайне важны для разборчивости и понимания речевого сообщения, а следовательно, для коммуникативной функции языка в целом, интерес к данному аспекту речевых тренажеров постоянно растет.

Подводя итог, отметим, что за последние тридцать лет был разработан широкий спектр произносительных тренажеров для самых разных языков и целевых групп, со значительно отличающимся друг от друга функционалом и принципами работы. Эффективность CAPT-систем при обучении иностранным языкам была подтверждена в таких исследованиях, как [Neri, Cucchiarini, Strik 2008; Demenko, Wagner, Cylwik 2010]. В разделе 1.1.2 ниже рассматриваются подробно различные типы CAPT-систем, существующие на сегодняшний день, а также поддерживаемые ими функции.

1.1.2. Схема работы современных фонетических тренажеров

В структуре фонетических тренажеров можно выделить следующие пять основных рабочих блоков: 1) автоматическое распознавание речи (АРР); 2) общая фонетическая оценка качества речи; 3) локализация произносительных ошибок;

4) диагноз ошибок; и 5) обратная связь с пользователем [Neri, Cucchiarini, Strik 2003].

Задача блока автоматического распознавания речи осложняется тем, что технологии АРР, обученные на речи носителей языка, заметно хуже справляются с обработкой интерферированной речи иностранцев. Для некоторых языков уже существуют речевые корпуса, дикторы которых не являются носителями этих языков, однако они сравнительно немногочисленны. Одним из наиболее крупных речевых корпусов такого рода является немецкий корпус LeaP [Gut 2012]. Он содержит около 12 часов звучащей речи на немецком и английском языках, в его разработке участвовал 131 диктор с 32 различными родными языками. Отметим также базу данных SLABank , которая содержит 25 речевых корпусов общим объемом более 4 млн. слов из чешского, английского, французского, немецкого, венгерского, китайского и испанского языков, произнесенных дикторами, изучающими данные языки как L2 [MacWhinney 2017].

Качество распознавания речи крайне важно для последующей сегментации акустического материала записи и выделения конкретных ошибок в произношении пользователя: при неправильной сегментации речевого сигнала пользователя все последующие этапы оценки произношения последнего будут также неверны. В связи с этим, чаще всего в CAPT-системах упрощают задачу модуля АРР и предлагают пользователю произнести заданные слова или фразы. Среди рассмотренных нами речевых тренажеров лишь единицы поддерживают функцию обработки спонтанной речи. К таким CAPT-системам относится, в частности, программа SpeechRaterTM [Zechner, Higgins, Xi 2007]. Однако, как указывают сами авторы, данная система оценивает в первую очередь «спонтанность речи» говорящего (такие критерии, как количество слов в минуту, длительность пауз и т.д.), а не качество произнесения отдельных звуков. В большинстве же случаев пользователю предлагают прочитать вслух заданный текст, то есть задача автоматического распознавания речи сводится к более

https://slabank.talkbank.org/

простой задаче - верификации речи. При верификации речи программе необходимо не распознавать неизвестный заранее звучащий текст, а оценить близость речи пользователя к имеющейся эталонной записи. Иначе говоря, оценить, насколько входные параметры речевого сигнала пользователя соответствуют параметрам эталонного произнесения того же текста. По этим параметрам системе необходимо автоматически определить, можно ли каждый конкретный случай расхождения с эталоном классифицировать как произносительную ошибку или нет.

Модуль общей фонетической оценки произношения позволяет оценить уровень владения устной речью на изучаемом языке L2 у пользователя на текущий момент, а также проследить за учебным прогрессом пользователя. Оценка произношения основана на ряде алгоритмов, позволяющих сравнить речь пользователя с эталонной записью носителя языка L2. При оценке качества речи учащегося могут учитываться как сегментные, так и супрасегментные характеристики речи: использование пауз, ритмика речи, интонация. Обычно в качестве обратной связи пользователь получает оценку по n-балльной шкале, в процентах, в виде грустного или веселого смайлика, определенного количества выигранных очков в игровом интерфейсе и т.п.

Функция оценки произношения позволяет определить общий уровень L2-произношения говорящего, но не дает студенту корректирующую обратную связь. Часто компьютерные программы по оценке качества произношения предоставляют пользователю осциллограммы или спектрограммы его речи в сравнении с соответствующим эталонным изображением (например, CAPT-системы, разработанные Transparent Language или тренажер Pronunciation Power ) [Бовтенко 2000]. Однако для того, чтобы сделать какие-либо выводы по осциллограмме или спектрограмме, необходимы хотя бы базовые знания акустики и артикуляционной фонетики, которые обычно отсутствуют у пользователя. Для повышения эффективности тренажера блок общей оценки произношения может

http://www.englishlearning.com/

дополняться функцией обнаружения произносительных ошибок. К

современным CAPT-программам, поддерживающим функцию локализации ошибок, относятся тренажеры Eyespeak [Neta, Wang, Wright 2012] и Liulishuo9 [Liu 2015]. Целевой язык обоих фонетических тренажеров - английский; для немецкого языка можно выделить тренажер AzAR, который будет рассмотрен подробно в разделе 1.1.4.

Оформление обратной связи с пользователем зависит от того, поддерживается ли тренажером локализация ошибок и какого рода произносительные ошибки им выделяются. Если на этапе локализации CAPT-система обнаружила в речи пользователя несколько разных ошибок, то ей необходимо их ранжировать и выбрать те, которые надо исправить в первую очередь. Для более детальной обратной связи программе необходимо также провести диагноз ошибок - то есть определить, какого рода произносительная ошибка была допущена пользователем в каждом конкретном случае, и в зависимости от типа ошибок предложить один или несколько советов по корректировке произношения. Подробнее схема работы модуля обратной связи с пользователем в фонетических тренажерах рассматривается в главе 4.

Модуль обратной связи и интерфейс программного приложения могут заметно варьироваться по структуре. Часто речевые тренажеры устроены в виде диалоговых систем или в виде учебников с оценкой пройденных уроков. Многие CAPT-программы (особенно для мобильных приложений) построены в формате игры, в которой игрок получает очки за правильное произнесение слов или фраз. В зависимости от того, учитывается ли при локализации ошибок и обратной связи родной язык пользователя L1, можно говорить об универсальных фонетических тренажерах и о тренажерах с заданным языком L1. Преимущества и недостатки последних анализируются в разделе 1.3.1.

9 https://www.liulishuo.com/en/aboutus.html

1.1.3. Возможности использования лингвистических данных о языке L1 в

фонетических тренажерах

CAPT-программы отличаются друг от друга не только поддерживаемыми ими функциями, но и целевой аудиторией. Большинство фонетических тренажеров является универсальными, то есть не учитывает особенности родного языка пользователя. Интерфейс таких программ может переводиться на несколько разных языков, но алгоритм выявления ошибок и обеспечения обратной связи у них единый для всех языков L1. В то же время, некоторые компании сейчас разрабатывают отдельные CAPT-программы для разных языков L1. Например, тренажер Rocket Languages предлагает помимо общего курса по изучению английского языка отдельные модули для носителей испанского и китайского языков. Платформа Duolingo предлагает курсы английского языка для носителей более 20 различных языков, курсы немецкого - для носителей 8 языков10.

Некоторые произносительные ошибки пользователя в языке L2 можно объяснить языковой интерференцией, то есть влиянием родного языка L1. Детально явление интерференции и его механизмы будут рассмотрены в разделе 1.2.1, сейчас же остановимся на практическом значении взаимодействия родного и изучаемого языков для CAPT-систем. Использование информации о языках L1 и L2 может повысить эффективность работы фонетических тренажеров, а также качество системы обратной связи с пользователем. Во-первых, данные о родном языке пользователя позволяют прогнозировать некоторые более вероятные произносительные ошибки, которые программа может целенаправленно искать. В частности, если говорить о графическом уровне, носитель русского языка может перепутать английский символ «и», порождающий гласные [л] и [и], с русским «и» ([i]) [Мещеряков и др. 2011]. К типичным произносительным ошибкам русскоговорящих в английской речи можно также отнести смягчение согласных перед гласными переднего ряда.

10 По состоянию на сентябрь 2019 года, некоторые курсы находятся на стадии разработки.

Носитель немецкого языка подобные ошибки, скорее всего, не допустит, однако для него трудности может вызвать озвучивание буквы «s», правила которого отличаются для немецкого и английского языков; также носители немецкого языка имеют тенденцию произносить дифтонги вместо долгих английских монофтонгов [Biersack 2002]. Во-вторых, информация о языке L1 важна на этапе обратной связи с пользователем: сравнение и противопоставление с фонетической системой родного языка может помочь ему скорректировать свое произношение.

Несмотря на описанные выше достоинства систем обучения произношению с учетом родного языка пользователя, у универсальных речевых тренажеров, не ориентированных на какой-то один язык L1, есть свои преимущества. В первую очередь, это более широкая аудитория пользователей, что является весомым аргументом для коммерческих проектов. Важно также учитывать, что не существует четких критериев для прогнозирования интерференционных ошибок: положения как контрастивного анализа, так и перцептивных моделей усвоения иностранного языка лишь частично подтверждаются эмпирически. Не всегда произносительные ошибки в L2 можно объяснить влиянием родного языка, отсутствием в нем определенных фонем или наличием фонетических ограничений. Кроме того, пользователь, который владеет языком L2 на продвинутом уровне, будет допускать иные речевые ошибки, чем тот, кто только начал изучать этот язык [Bonaventura, Herron, Menzel 2000]. Преимущества и недостатки различных моделей усвоения иностранного языка рассматриваются в разделе 1.2.

Сегодня существует широкий выбор коммерческих приложений по изучению иностранных языков, которые не учитывают родной язык пользователя. В основном, это программы для изучения таких языков, как английский, испанский, китайский - например, проект English Central11, предлагающий пользователям отдельные упражнения на лексику, грамматику, произношение и общение, а также многочисленные видео на английском языке для

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Черепанова Ольга Дмитриевна, 2019 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Абрамов Б. А. Теоретическая грамматика немецкого языка. Сопоставительная типология немецкого и русского языков: Учебник для студ. вузов. - М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001. - 285 с.

2. Абрамова И.Е. Овладение произносительной нормой иностранного языка вне естественной языковой среды. - М.: ФЛИНТА, 2012. - 222 с.

3. Аванесов Р.И. Русское литературное произношение — М.: Просвещение, 1984. - 383 с.

4. Байрамова Ф.О. Исследование акцента в интерферированной русской речи: на материале русской речи азербайджанцев: дисс. ... канд. филол. наук. - М., 2012. - 297 с.

5. Баранникова Л.И. Сущность интерференции и специфика ее проявления. Проблема двуязычия и многоязычия // Сб. ст. под ред. П.А. Азимова. - М., Наука, 1972. - С. 88-98.

6. Бархударова Е.Л. Методологические проблемы анализа иностранного акцента в русской речи // Вестник МГУ. Серия 9: Филология. - 2012. - № 6. - С. 57-70.

7. Бархударова Е.Л. Основы сопоставления фонетических систем изучаемого и родного языков в контексте обучения произношению // Вестник МГУ. Серия 9: Филология. - 2015. - № 3. - С. 139-154.

8. Бердникова О.В. Контрастивно-фонологический анализ систем вокализма русского и испанского языков: дис. ... канд. филол. наук. - Воронеж, 2003. - 327 с.

9. Блок Э.Е. Прогноз звуковых замен в речи инофона на основе контрастивного лингвистического анализа и эмпирических наблюдений (на материале русского и немецкого языков) // Вестник МГУ. Серия 9: Филология. -2014. - № 6. - С. 176-188.

10. Блок Э.Е. Контрастивный анализ как научная база для создания компьютерных тренажеров иноязычного произношения // Вестник Бурятского

государственного университета. - Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2015. - Вып. 2015/10(1): Филология. - С. 97-105.

11. Бовтенко М.А. Компьютерные средства обучения языку: современные возможности // Компьютерные инструменты в образовании. - 2000. - № 6. - С. 25-37.

12. Бовтенко М.А. Компьютерная лингводидактика: учебное пособие. -М.: ФЛИНТА: Наука, 2005. - 216 с.

13. Богомазова Т.С., Подольская Т.Е. Теория и практика по фонетике немецкого языка (для повышения квалификации преподавателей высшей школы).

- М.: Лист Нью, 2004. - 240 с.

14. Бондарко Л.В. Фонетика современного русского языка: учебное пособие для вузов. - Санкт-Петербург: Изд-во СПбУ, 1998. - 276 с.

15. Бондарко и др. 2000 - Бондарко Л.В., Вольская Н.Б., Кузневов В.И., Светозарова Н.Д., Скрелин П.А. Фонология речевой деятельности. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2000. - 164 с.

16. Вайнрайх У. Языковые контакты. - Киев: Вища школа, 1979. - 264 с.

17. Величкова Л.В. Контрастивное исследование фонологических систем русского и немецкого языков как основа для построения системы обучения произношению // Контрастивные описания русского и немецкого языков. -Воронеж, 1986. - С. 158-167.

18. Величкова Л.В. Контрастивно-фонологический анализ и обучение иноязычному произношению - Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 1989. - 198 с.

19. Вишневская Г.М. Интерференция и акцент (На материале интонационных ошибок при изучении неродного языка): Дис...докт. филол. наук.

- СПб., 1993. - 373 с.

20. Газиева С.У. Определение зоны потенциальной интерференции на основе сопоставительного описания // Сравнительно-сопоставительное изучение языков и интерференция: сб. науч. тр. Алма-Ата, 1989. - С. 162-166.

21. Галунов В. И. Некоторые проблемы акустической теории

речеобразования // Акустический журнал, М.: Наука, МАИК Наука/Интерпериодика, 2002. - т. 48. - № 6. - С. 845-848.

22. Завьялова В., Ильина Л. Практический курс немецкого языка. Для начинающих. Издание 6-е. - М.: Лист Нью, 2003. - 880 с.

23. Зиндер Л.Р. Общая фонетика. - М.: Высшая школа, 1979. - 312 с.

24. Зиндер Л.Р. Теоретический курс фонетики современного немецкого языка. - М.: Изд-во Академия, 2003. - 160 с.

25. Златоустова Л.В. Фонетическая структура слова в потоке речи. Казань: издательство Казанского университета, 1962. - 156 с.

26. Златоустова Л.В., Потапова Р.К, Трунин-Донской В.Н. Общая и прикладная фонетика. Учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 1986. - 304 с.

27. Интерференция звуковых систем // Отв. ред. Л.В. Бондарко, Л.А. Вербицкая. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1987. - 278 с.

28. Карташова В.Н. Проблема интерференции в обучении немецкому языку // Филол. науки. Вопр. Теории и практики. - Ч. 2. - № 3(45). - 2015. - С. 109-111.

29. Киселите А. Упражнения серии учебников «Можно!» для формирования слухо-произносительных навыков отдельных звуков русского языка в соотношении с психологическими теориями усвоения иностранного произношения. Дипломная работа. - Ювяскюля, 2017. - 63 с.

30. Князев С.В., Пожарицкая С.К. Современный русский литературный язык: Фонетика, орфоэпия, графика и орфография: Учебное пособие для вузов. -2-е изд., перераб. И доп. - М.: Академический проект; Гаудеамус, 2011. - 430 с.

31. Кодзасов С.В, Красовицкий А.М., Щигель Е.В. Проблемы описания спектров русских гласных // Проблемы фонетики. - Вып. 4. - М.: Наука, 2002. -С. 53-72.

32. Кодзасов С.В., Кривнова О.Ф. Общая фонетика. - Москва: Российский государственный гуманитарный университет, 2001. - 592 С.

33. Кузьмина С.Е. Языковая интерференция: Учебное пособие. Н. Новгород: НГЛУ, 2008. - 69 с.

34. Левковская К.А. Немецкий язык. Фонетика, грамматика, лексика: Учебник. 2-е изд. - М.: Издательство Московского университета; Издательский центр "Академия", 2004. - 368 с.

35. Лобанов Б.М., Житко В.А., Харламов А.А. Компьютерная система обучения интонационным конструкциям русской речи // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции Диалог-2017. - Вып. 16 (23). - Т.2. - РГГУ М, 2017. - Р. 287-301.

36. Лобанов Б.М., Соломенник А.И., Житко В.А. Опыт объективной оценки интонационного качества синтезированной русской речи // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». — М.: Изд-во РГГУ, 2018. — Вып. 17 (24). — С. 448-458.

37. Любимова Н.А. Фонетическая интерференция: учебное пособие. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1985. - 56 с.

38. Мелика Г.И. Проблемы фонетической и фонологической интерференции в межъязыковом контактировании (на материале взаимодействия идиом украинского, венгерского и немецкого языков г. Мукачева): Автореферат дисс. ... канд. филол. наук. - Львов, 1971. - 19 с.

39. Мещеряков Р.В., Тиунов С.Д., Лирмак Ю.М., Шевкунова А.Е. Речевые технологии в задаче обучения студентов-носителей русского языка произношению на иностранном языке // Анализ разговорной русской речи (АР3-2011): Труды пятого междисциплинарного семинара - СПб.: ГУАП, 2011 - С. 7882.

40. Норк О.А., Милюкова Н.А. Фонетика немецкого языка. - М., Просвещение: 1977. - 143 с.

41. Панов М.В. Русская фонетика. - М., Просвещение: 1967. - 440 с.

42. Панов М.В. Современный русский язык. Фонетика. - Москва: Высшая школа, 1979. - 256 С.

43. Потапова Р.К, Линднер Г. Особенности немецкого произношения:

учеб. пособие. - М., Высш.шк.: 1991. - 319 с.

44. Раевский М.В. Фонетика немецкого языка. Теоретический курс: учебник. - М.: Изд-во МГУ. - 1997. - 312 с.

45. Рогозная Н.Н. Типология лингвистической интерференции в русской речи иностранцев: На материале разноструктурных языков: диссертация ... доктора филологических наук : 10.02.01. - Москва, 2003. - 381 с.

46. Рогозная Н.Н. Билингвизм. Интерязык. Интерференция. - Иркутск: Изд-во ИрГТУ: 2012. - 172 с.

47. Секерина И.А., Федорова О.В. Усвоение второго языка // Введение в науку о языке / Под ред. С. Г. Татевосов, О. В. Федорова. - М.: Буки Веди, 2019. -С.257-265.

48. Современная американская лингвистика: Фундаментальные направления / Под ред. А. А. Кибрика, И.М. Кобозевой и И.А. Секериной. Изд. 2-е, испр. и доп. - М.: Едиториал УРСС, 2002. - 480 с.

49. Сорокин В.Н., Макаров И.С. Определение пола диктора по голосу // Акустический журнал. М.: Наука, 2008. - т. 54. - № 4. - С. 659-668.

50. Сорокин В.Н., Макаров И.С., Леонов А.С. Устойчивость оценок формантных частот // Речевые технологии. М., 2009. - № 1. - С. 3-18.

51. Сорокин В.Н., Цыплихин А.И. Сегментация и распознавание гласных // Информационные процессы. - 2004. - т. 4. - № 2. - С. 202-220.

52. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. - М.: Наука, 1964. -

284 с.

53. Хицко Л.И. Практическая фонетика немецкого языка. - М.: Тезаурус, 2011. - 350 с.

54. Черепанова О.Д. Фонетические особенности немецкого и русского языков через призму скороговорок // Речевые технологии. - 2014. - № 3-4. -С. 77-91. - ИФ РИНЦ: 0,044.

55. Черепанова 2017а - Черепанова О.Д. Лингвистическое обеспечение речевых технологий: Использование англо-русской практической транскрипции в системе русскоязычного синтеза Текст-Речь // Вестник Московского

университета. Серия 9: Филология. - 2017. - № 3. - С. 156-167. - ИФ РИНЦ: 0,128.

56. Черепанова 20176 - Черепанова О.Д. Озвучивание англоязычных словоупотреблений в системе русскоязычного синтеза Текст-Речь с помощью практической транскрипции // Проблемы компьютерной лингвистики и типологии: Сборник научных трудов. - Воронеж, 2017. - Т. 6. - С. 217-225. - ИФ РИНЦ: 0.

57. Черепанова О.Д. Фонетические особенности немецкого и русского языков через призму скороговорок // Rhema. Рема. - 2018. - № 3.- С. 77-93. - ИФ РИНЦ: 0,124.

58. Черепанова 2019а - Черепанова О.Д. Акустический контрастивный анализ как инструмент лингвистического обеспечения фонетических тренажеров (на материале гласных русского и немецкого языков) // Вестник МГУ. Серия 9: Филология. - 2019. - № 4. - С. 92-105. - ИФ РИНЦ: 0,128.

59. Черепанова 2019б - Черепанова О.Д. Лингвистическое обеспечение фонетических тренажеров: предсказание произносительных ошибок и создание упражнений // Rhema. Рема. - 2019. - № 2. - С. 100-117. - ИФ РИНЦ: 0,124.

60. Щерба Л. О понятии смешения языков // Избранные работы по языкознанию и фонетике. Л., 1958. - Т. I. - С. 40-53.

61. Adank P., Smits R., Hout R. van. A comparison of vowel normalization procedures for language variation research // J. Acoust. Soc. Am. - 2004. - V. 116. -No. 5. - P. 3099-3107.

62. Becker T. Das Vokalsystem der deutschen Standardsprache. / Thomas Becker. - Frankfurt am Main; Lang, 1998. 203 p.

63. Bernstein J., Cohen M., Murveit H., Rtischev D., Weintraub M. Automatic evaluation and training in English pronunciation. // Proc.ICSLP-90: 1990 Internat. Conf. on Spoken Language Processing, Kobe, Japan. - 1990. - P. 1185-1188.

64. Best C.T. A direct realist view of cross-language speech perception // Speech Perception and Linguistic Experience: Issues in Cross-Language Research. Timonium: York Press, 1995. - P. 171-204.

65. Best C.T., Tyler M.D. Nonnative and second-language speech perception: Commonalities and complementarities. / O.-S. Bohn, Munro M. J. (eds.) // Language Experience in Second Language Speech Learning: In Honor of James Emil Flege. Amsterdam: John Benjamins, 2007. - P. 13-34.

66. Biersack S. Systematische Aussprachefehler deutscher Muttersprachler im Englischen - Eine phonetisch-phonologische Bestandsaufnahme // Forschungsberichte des Instituts für Phonetik und Sprachliche Kommunikation der Universität München (FIPKM). - 2002. - V. 39. - P. 37-130.

67. Bonaventura P., Herron D., Menzel W. Phonetic rules for diagnosis of pronunciation errors / Ilmenau, S. (Ed.) // Konvens 2000, Tagungsband 5, Konferenz Verarbeitung natürlicher Sprache. - 2000. - P. 225-230.

68. Braunschweiler N. integrated Cues of Voicing and Vowel Length in German: A Production Study. // Language and Speech, 40(4). - 1997. - P. 353-376.

69. Brown C. The interrelation between speech perception and phonological acquisition. // Archibald J (Ed.) Second Language Acquisition and Linguistic Theory. Oxford: Blackwells; 2000, P. 4-63.

70. Cherepanova O.D. Text normalization in russian text-to-speech synthesis: Taxonomy and processing of non-standard words // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции Диалог-2017. - РГГУ М, 2017. - Вып. 16 (23). - T.2. - P. 42-53. - ИФ РИНЦ: 0.

71. Chun D.M. Computer-Assisted Pronunciation Teaching. / Carol A. Chapelle (Ed.) // The Encyclopedia of Applied Linguistics. - Blackwell Publishing Ltd. - 2013. - P. 1-11.

72. Clahsen H., Muysken P. The availability of universal grammar to adult and child learners. A study of the acquisition of German word order. // Second Language Research. - 1986. - V. 2. - P. 93-119.

73. Clements G. The geometry of phonological features. // Phonology Yearbook. - 1985. - V.2. - P. 225-252.

74. Corder P. The significance of learner's errors. // International Review of

Applied Linguistics. - 1967. - V.5. - P. 161-170.

75. Demenko G., Wagner A., Cylwik N., Jokisch O. An Audiovisual Feedback System for Acquiring L2 Pronunciation and L2 Prosody // SLaTE 2009. - 2009. - P. 113-116.

76. Demenko G., Wagner A., Cylwik N. The Use of Speech Technology in Foreign Language Pronunciation Training // Arch. Acoust. - 2010. - V. 35. - No. 3. -P. 309-329.

77. Derwing T.M., Munro M.J. Pronunciation fundamentals: evidence-based perspectives for L2 teaching and research. // Language Learning & Language Teaching, John Benjamins, 2015. - V.42. - 208 p. - ISBN 9789027268594.

78. Destombes F. The development and application of the IBM speech viewer. / A. Brekelmans, Ben A.G. Elsendoorn, Frans Coninx (Eds.) // Interactive Learning Technology for the Deaf (NATO ASI Series/Computer and Systems Sciences). -Springer, 1993. - P. 187-198.

79. Duden. Das Aussprachewörterbuch. 7-е издание / S. Kleiner, R. Knöbl (ред.). - Berlin: Dudenverlag, 2015. - 928 C.

80. Engwall O., Bälter O. Pronunciation Feedback from Real and Virtual Language Teachers // Computer Assisted Language Learning. - 2007. - V. 20. - No. 3. - P. 235-262.

81. Eskenazi M. An overview of spoken language technology for // Speech Commun. - 2009. - V. 51. - P. 832-844.

82. Flege J.E. The production of "new" and "similar" phones in a foreign language: evidence for the effect of equivalence classification. // Journal of Phonetics. -V. 15. - 1987. - P. 47-65.

83. Flege J.E. Using visual information to train foreign language vowel production. // Language Learning. - 1988. - V. 38 - No. 3. - P. 365-407.

84. Flege J.E. Origins and development of the Speech Learning Model. // Keynote lecture at the 1st ASA Workshop on L2 Speech Learning, Vancouver: Simon Fraser University, 2005. - P. 1-147.

85. Flege J.E. Language contact in bilingualism: Phonetic system interactions

// Lab. Phonol. - 2007. - V. 9. - P. 353-381.

86. Flege J.E., Eefting W. Imitation of a VOT continuum by native speakers of English and Spanish: Evidence for phonetic category formation. // Journal of the Acoustical Society of America. - 1988. - V. 83. - P. 729-740.

87. Flege J.E., Schmidt A., Wharton G. Age affects rate-dependent processing of stops of stops in a second language. // Phonetica. - 1996. - V. 53. - P. 143-161.

88. Gerstman L. Classification of self-normalized vowels // IEEE Trans. Audio Electroacoust. AU-16. - 1968. - P. 78-80.

89. Gut U. Non-native Speech. A corpus-based Analysis of Phonological and Phonetic Properties of L2 English and German. // Thomas Kohnen, Joybrato Mukherjee (eds.). - English Corpus Linguistics. - V. 9. - Frankfurt a,M.: Peter Lang, 2009. - 354 p.

90. Gut U. The LeaP corpus. / Thomas Schmidt, Kai Wörner (Eds) // Multilingual Corpora and Multilingual Corpus Analysis. - Hamburg Studies on Multilingualism. - 2012. - No. 14.- P. 3-23.

91. Handbook of the International Phonetic Association: A Guide to the Use of the International Phonetic Alphabet. Cambridge: Cambridge University Press, 1999. -P. 86-89.

92. Harrington J., Cassidy S. Techniques in Speech Acoustics. - Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1999. - 319 p.

93. Harrison A.M., Lau W.Y., Meng H.M., Wang L. Improving mispronunciation detection and diagnosis of learners' speech with context-sensitive phonological rules based on language transfer // INTERSPEECH. - 2008. - P. 27872790.

94. Harrison A., Lo W.K., Qian X.J., Meng H. Implementation of an Extended Recognition Network for Mispronunciation Detection and Diagnosis in Computer-Aided Pronunciation Training. // Proceedings of the 2nd ISCA Workshop on Speech and Language Technology in Education, Warrickshire: 2009. - P. 1-4.

95. Heidermann W. Diktate: hören - schreiben - korrigieren. - Deutsch üben 12. - Ismaning: Max Hueber Verlag, 2002. - 80 p.

96. Hincks R. Speech technologies for pronunciation feedback and evaluation // ReCALL. - Cambridge: Cambridge University Press, 2003. - V. 15. - No. 1. - P. 3-20.

97. Hindle D. Approaches to formant normalization in the study of natural speech. / D. Sankoff (Ed.) // Language Variation: Models and Methods. New York: Academic Press, 1978. - P. 161-171.

98. Jokisch O., Koloska U., Hirschfeld D., Hoffmann R. Pronunciation Learning and Foreign Accent Reduction by an Audiovisual Feedback System // Tao J., Tan T., Picard R.W. (Eds.) / Affective Computing and Intelligent Interaction. ACII 2005. Lecture Notes in Computer Science. - V. 3784. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2005. - P. 419-425.

99. Juffs A. Second language acquisition // WIREs Cognitive Science. - 2010.

- V. 2. - P. 277-286.

100. Kolesnikova O. Linguistic Support of a CAPT System for Teaching English Pronunciation to Mexican Spanish Speakers. // Research in Computing Science. - 2012.

- V. 56. - P.113-129.

101. Koreman J., Bech 0., Husby O., Wik P. L1-L2map: a tool for multi-lingual contrastive analysis // Proceedings of ICPhS XVII. - 2011. - P. 1142-1145.

102. Krashen S.D. Second Language Acquisition and Second Language Learning. Oxford: Pergamon Press. - 1981. - 151 p.

103. Krech E.-M. et al. Deutsches Aussprachewörterbuch. - Berlin, New York: Walter de Gruyter, 2009. - 1076 p.

104. Ladefoged P., Broadbent D. E. Information conveyed by vowels // J. Acoust. Soc. Am. - 1957. - V. 29. - P. 88-104.

105. Ladefoged P. Phonetic data analysis: an introduction to fieldwork and instrumental techniques. - Malden Mass: Blackwell Pub, 2003. - 196 p.

106. Lado R. Linguistics across cultures: Applied linguistics for language teachers. - Ann Arbor: University of Michigan Press, 1957. - 160 p.

107. Leinonen T. Analyzing vowel distance // LOT winter school, Groningen: University of Groningen. - 2009. - 18 p.

108. Lennon P. Contrastive Analysis, Error Analysis, Interlanguage. / S.

Gramley and V. Gramley (eds) // Bielefeld Introduction to Applied Linguistics. -Bielefeld: Aisthesis, 2008. - P. 51-60.

109. Levy M. Technologies in Use for Second Language Learning // The Modern Language Journal. - 2009. - V. 93. - P. 769-782

110. Liu H. Massive Pronunciation Training via Mobile Applications. / Stefan Steidl, Anton Batliner, Oliver Jokisch (Eds.) // Proceedings on the 6th Workshop on Speech and Language Technology in Education: Leipzig, 2015. - P. 191-192.

111. Lo W.K., Zhang S., Meng H. Automatic Derivation of Phonological Rules for Mispronunciation Detection in a Computer-Assisted Pronunciation Training System // Proc. Interspeech. - 2010. - P. 765-768.

112. Lobanov B.M. Classification of Russian vowels spoken by different speakers // J. Acoust. Soc. Am. - 1971. - V. 49. - P. 606-608.

113. MacKay I., Flege J. Effects of age of second language learning on the duration of first and second language sentences: The role of suppression // Applied Psycholinguistics. - 2004. - V. 25. - P. 373-396.

114. Mackey W.F. Bilingual Interference: Its Analysis and Measurement // Journal of Communication. -1965. - V.15. - No. 4. - P. 239-249.

115. MacWhinney B. A shared platform for studying second language acquisition // Language Learning. - 2017. - V. 67(S1). - P. 254-275.

116. Major R.C. Transfer in second language phonology: A review. // J.G.H. Edwards, M.L. Zampini (Eds.) Phonology and Second Language Acquisition. -Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins P. Co. - 2008. - Chapter 3. - P. 63-94.

117. Meng H. Developing Speech Recognition and Synthesis Technologies to Support Computer-Aided Pronunciation Training for Chinese Learners of English // Proceedings of the 23rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation. - 2009. - V. 1. - P. 40-42.

118. Nearey T.M. Phonetic Feature Systems for Vowels. - Bloomington: Indiana University Linguistics Club, 1978. - 200 p.

119. Neta N., Wang J., Wright J. EyeSpeak. // The Electronic Journal for English as a Second Language. - 2012. - V. 16. - No. 2. - P. 1-10.

120. Neri A., Cucchiarini C., Strik W. Automatic Speech Recognition for second language learning: How and why it actually works // 15th ICPhS Barcelona. - 2003. -P. 1157-1160.

121. Neri A., Cucchiarini C., Strik H. ASR-based corrective feedback on pronunciation: does it really work? // Proceedings of the 6th International Conference on Spoken Language Processing INTERSPEECH 2006. - Pittsburgh: 2006. - P. 19821985.

122. Neri A., Cucchiarini C., Strik W. The effectiveness of computer-based speech corrective feedback for improving segmental quality in L2 Dutch // ReCALL. -2008. - V. 20 - No. 2.- P.225-243.

123. Ortega L. Understanding Second language acquisition. - London, New York: Routledge Taylor & Francis Group. - 2009. - 304 p.

124. O'Shaughnessy D. Speech communication: human and machine. -Addison-Wesley, 1987. - P. 150. - ISBN 978-0-201-16520-3.

125. PatzoldM., Simpson A.P. Acoustic analysis of German vowels in the Kiel Corpus of Read Speech / A. P. Simpson, K. J. Kohler, T. Rettstadt (eds.) // In The Kiel Corpus of Read/Spontaneous Speech - Acoustic data base, processing tools and analysis results. - 1997. - P. 215-247.

126. Pols L.C. W., Tromp H.R.C., Plomp R. Frequency analysis of Dutch vowels from 50 male speakers // J. Acoust. Soc. Am. - 1973. - V.53. - P. 1093-1101.

127. Qian X., Meng H., Soong F. A Two-Pass Framework of Mispronunciation Detection and Diagnosis for Computer-Aided Pronunciation Training. // ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. - 2016. - V. 24. - No. 6. -P. 1020-1028.

128. Reed C. E. Vowel Length in Modern Standard German. // Seminar: A Journal of Germanic Studies, 1(1). - 1965. - P. 41-47.

129. Rothman J., Slabakova R. 2018. The generative approach to SLA and its place in modern second language studies // Studies in Second Language Acquisition 40. P. 417-442.

130. Rojczyk A. Forming New Vowel Categories in Second Language Speech:

The Case of Polish Learners' Production of English // Research in Language. - 2010. -V. 8. - P.85-97.

131. Schumann J. Deutsch - Russisch für Anfänger: Ein Buch in 2 Sprachen. -50Languages Llc, 2017. - 204 p. - ISBN-13: 978-1640180437.

132. Selinker L. Interlanguage. // International Review of Applied Linguistics in Language Teaching. - 1972. - V.10 - N. 3. - P. 209-231.

133. Son R.J.J.H. van, Pols L.C.W. Formant frequencies of Dutch vowels in a text, read at normal and fast rate. // J. Acoust. Soc. Am. - 1990. - V. 88. - No. 4.- P. 1683-1693.

134. Stevens S., Volkmann J., Newman E. A scale for the measurement of the psychological magnitude pitch // The Journal of the Acoustical Society of America. -1937. - V. 8. - P. 185-190.

135. Thomas E.R., Kendall T., Yeager-Dror M., Kretzschmar W. Two things sociolinguists should know: Software packages for vowel normalization, and accessing linguistic atlas data. // Workshop at New Ways of Analyzing Variation (NWAV), University of Pennsylvania, PA. - 2007- V. 36.

136. Thomson R.I. Computer Assisted Pronunciation Training: Targeting Second Language Vowel Perception Improves Pronunciation // CALICO Journal. -2011. - V. 28. - No. 3. - P. 744-765.

137. Thomson R.I., Derwing T.M. The Effectiveness of L2 Pronunciation Instruction: A Narrative Review // Applied Linguistics. - Oxford University Press. -2014. - P. 1-20.

138. Tomasello M. The usage-based theory of language acquisition. // E. Bavin (Ed.), The Cambridge Handbook of Child Language. Cambridge: Cambridge University Press. - 2009. - P. 69-88

139. Vakil A.S., Trouvain J. Automatic classification of lexical stress errors for German CAPT // Proc. Workshop on Speech and Language Technology for Education (SLaTE), Leipzig. - 2015. - P. 47-52.

140. Van Dommelen W. A Contrastive Investigation of Vowel Duration in German and Dutch // Phonetica, 39(1). - 1982. - P. 23-35.

141. Wakita H. Normalization of vowels by vocal-tract length and its application to vowel identification // IEEE Trans. ASSP. - 1977. - V. 25. - P. 183-192.

142. White L. Second Language Acquisition and Universal Grammar. New York: Cambridge University Press. - 2003. - 316 p.

143. Witt S.M. Automatic Error Detection in Pronunciation Training: Where we are and where we need to go // Proc. IS ADEPT. - 2012. - V. 6. - P. 1-8.

144. Wu C., Shih C. A Corpus Study of Native and Non-native Vowel Quality // Speech Prosody, Shanghai: 2012. - P.1-4.

145. Zechner K., Higgins D., Xi X. SpeechRater TM: A Construct-Driven Approach to Scoring Spontaneous Non-Native Speech // Proc. ISCA ITRW Speech and Language for Education (SLaTE) Workshop. Farmington, PA, 2007. - P. 1-4.

146. https://www.akzentfrei-sprechen.com/pronunciation-trainer-en.html_//

Pronunciation trainer - AzAR - akzentfrei sprechen - English.

147. https://en.papagei.com/ // Home - Papagei Learning.

148. http://www.englishcentral.com/ // EnglishCentral.

149. http://www.englishlearning.com/ // Learn English | Pronunciation Power Software.

150. http://fluenz.com/ // Learn a New Language | Fluenz Official Site.

151. https://www.heilpaedagogik-info.de/zungenbrecher.html // 500+ lustige Zungenbrecher und Sprüche für Kinder.

152. https://www.hueber.de/sixcms/media.php/36/zungenbrecher.pdf // Zungenbrecher.

153. https://intontrainer.by/ // Speech Intonation Analizer and Trainer -Inton@Trainer.

154. http://lingtools.uoregon.edu/norm/norm1.php // NORM: Vowel Normalization Suite 1.1.

155. https://www.liulishuo.com/en/aboutus.html // Liulishuo-Your Personal AI English Teacher.

156. http://www.livinglanguage.com/ // Living Language Home.

157. https://www.rocketlanguages.com/ // Rocket Languages - Speak And

Understand A New Language Faster.

158. http://www.schulzens.de/Grundschule/Deutsch/Zungenbrecher/zungenbrec her.html // Zungenbrecher.

159. https://slabank.talkbank.org/ // SLABank.

160. https://talkbank.org/ // TalkBank.

161. https://www.transparent.com/ // Language-Learning Software and Online Courses | Transparent Language.

162. https://www.efset.org/ru/english-score/cefr/ // Что такое Общеевропейские компетенции владения иностранным языком (CEFR).

163. http://web.phonetik.uni-frankfurt.de/upsid.html // Simple UPSID interface.

СПИСОК РИСУНКОВ

Рисунок 1. Интерфейс фонетического тренажера для изучения немецкого языка

AzAR...............................................................................................................................22

Рисунок 2. Артикуляционные профили немецких гласных [а] - [а:] (слева) и [о] -[o:] (справа) в сравнении с АП русских гласных [a] и [o]

[Богомазова, Подольская 2004: 18].............................................................................31

Рисунок 3. Трапецоид монофтонгов немецкого языка [Duden 2015: 34]................43

Рисунок 4. Трапецоид дифтонгов немецкого языка [Duden 2015: 35]....................43

Рисунок 5. Отсегментированные осциллограмма и спектрограмма слова собака в

Praat с выделенными формантными треками.............................................................54

Рисунок 6. Нормализованный трапецоид русских (квадраты) и немецких (круги)

гласных в сопоставлении..............................................................................................59

Рисунок 7. Нормализованный трапецоид русских гласных по данным из научной литературы (круги) и по экспериментальным данным в речи русскоязычного

диктора в эксперименте 1 (квадраты).........................................................................62

Рисунок 8. Нормализованный трапецоид немецких гласных по данным из научной литературы (круги) и по экспериментальным данным в речи немецкого диктора в

эксперименте 1(квадраты)............................................................................................63

Рисунок 9. Осциллограмма и динамическая спектрограмма слова Tag по данным

Praat в произношении диктора 1 с выделенными формантными треками..............77

Рисунок 10. Нормализованный трапецоид немецких гласных для диктора 1 (треугольники) в сравнении с усредненными эталонными данными из

эксперимента 1 для русского (квадраты) и немецкого (круги) языков...................78

Рисунок 11. Нормализованный трапецоид немецких гласных русскоязычного диктора 9 (квадраты) в сопоставлении c эталонными значениями для немецких

монофтонгов (круги).....................................................................................................81

Рисунок 12. Нормализованный трапецоид немецких гласных русскоязычного диктора 12 (квадраты) в сопоставлении с эталонными значениями для немецких монофтонгов (круги).....................................................................................................82

Рисунок 13. Нормализованный трапецоид акцентированных немецких гласных русскоязычного диктора 6 (треугольники) в сопоставлении с эталонными

значениями для немецких (круги) и русских (квадраты) гласных..........................88

Рисунок 14. Нормализованный трапецоид акцентированных немецких гласных русскоязычного диктора 7 (треугольники) в сопоставлении с эталонными

значениями для немецких (круги) и русских (квадраты) гласных..........................89

Рисунок 15. Нормализованный трапецоид акцентированных немецких гласных русскоязычного диктора 2 (треугольники) в сопоставлении с эталонными

значениями для немецких (круги) и русских (квадраты) гласных..........................92

Рисунок 16. Нормализованный трапецоид акцентированных немецких гласных русскоязычного диктора 3 (треугольники) в сопоставлении с эталонными

значениями для немецких (круги) и русских (квадраты) гласных........................101

Рисунок 17. Нормализованный трапецоид немецких гласных в речи русскоязычного диктора 5 (квадраты) в сопоставлении с немецким эталоном

(круги)...........................................................................................................................103

Рисунок 18. Нормализованный трапецоид немецких гласных в речи русскоязычного диктора 8 (квадраты) в сопоставлении с немецким эталоном

(круги)...........................................................................................................................104

Рисунок 19. Пользовательский интерфейс виртуального произносительного

тренажера Artur [Engwall, Bälter 2007: 253].............................................................112

Рисунок 20. Задание на аудирование по французскому языку в мобильном приложении Duolingo..................................................................................................119

ПЕРЕЧЕНЬ ТАБЛИЦ

Таблица 1. Теоретически возможные случаи произносительных ошибок, согласно

авторам книги [Интерференция звуковых систем 1987]...........................................27

Таблица 2. Список русских стимульных слов для эксперимента 1.........................51

Таблица 3. Список немецких стимульных слов для эксперимента 1......................52

Таблица 4. Средние целевые значения частот F1 и F2 русских гласных................57

Таблица 5. Средние целевые значения частот F1 и F2 немецких монофтонгов. ... 58 Таблица 6. Канонические значения формантных частот ударных гласных русского

языка (в герцах) [Сорокин, Цыплихин 2004: 211].....................................................60

Таблица 7. Значения частоты формант ударных немецких монофтонгов для

мужского голоса (в герцах) [Patzold, Simpson 1997: 225].........................................61

Таблица 8. Средняя длительность основных аллофонов русских гласных в

ударной позиции (в мс).................................................................................................65

Таблица 9. Средняя длительность долгих и кратких аллофонов немецких

монофтонгов в ударной позиции (в мс)......................................................................65

Таблица 10. Встречаемость ошибки 1а в акцентированной немецкой речи

русскоязычных дикторов.............................................................................................. 80

Таблица 11. Средняя длительность ударных немецких монофтонгов в речи

русскоязычных испытуемых ........................................................................................ 85

Таблица 12. Евклидово расстояние между немецкими монофтонгами в речи русскоязычных дикторов и эталонным произношением носителя немецкого языка.

......................................................................................................................................... 91

Таблица 13. Экспертная оценка немецких ударных гласных русскоязычного

диктора 4........................................................................................................................97

Таблица 14. Средняя экспертная оценка произнесения немецких монофтонгов по русскоязычным дикторам.............................................................................................99

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА 1: ЗНАЧЕНИЯ ЧАСТОТ ПЕРВЫХ ДВУХ ФОРМАНТ РУССКИХ И НЕМЕЦКИХ

ГЛАСНЫХ

Значения частот первых двух формант русских ударных гласных (в мелах)

Аллофон Стимульное слово (мел) (мел) Аллофон Стимульное слово F1 (мел) F2 (мел)

а собака 767 1083 э это 492 1515

а декабрь 752 1185 э эта 605 1408

а сад 769 1103 ы любопытная 489 1405

а компакт 776 1061 ы рыбу 403 1335

а гитара 691 1189 ы был 434 1291

е велосипед 466 1493 ы быстренько 364 1449

е дискотеку 474 1479 ы рыбу 419 1523

е дедушка 406 1525 у букву 402 750

е чудесно 432 1450 у кухня 437 732

е обед 449 1499 у суп 398 709

и пробито 386 1511 у откуда 426 740

и тигры 427 1555 у тут 428 875

и квартира 366 1535 у душем 394 784

и скидка 314 1635 ö тетя 506 920

и Мадрида 339 1577 ö придете 516 1178

и пиво 357 1560 ö пьете 565 1164

о суббота 473 728 ö ждете 535 1040

о года 527 835 ö живете 514 1052

о погода 513 818 ö самолете 517 1107

о штопор 524 760 У люди 468 841

о автобус 485 867 У Мюллер 413 969

о горы 546 839 У брюки 371 894

э акцент 604 1341 У ключ 412 959

э шеф 628 1396 У любите 363 944

э шефа 603 1369 У тороплюсь 408 1025

Значения частот первых двух формант немецких ударных монофтонгов (в мелах).

о X u он но Стимуль- Транскрип- F1 F2 о X u н о Стимульное Транскрип- F1 F2

Ж -е ное слово ция МФА (мел) (мел) о ж н ф слово ция МФА (мел) (мел)

i bietet 349 1713 ге Köln кге1п 621 1335

i beliebt Ьэ' 1гр1 335 1727 ге könnte ' кге^э 608 1324

i gesiezt 348 1685 ге öffnen ' ?гейпэп 611 1324

i Kabinen ка ' Ьгпэп 302 1663 a: baden ' Ьаёэп 868 1140

i Mobil шэ' ЬЫ 375 1676 a: Tag ^к 803 1145

i spielt 406 1649 a: Diktat 620 1167

I getippt ga " tipt 414 1465 a: gaben ' gab an 812 1163

I Politik poli:' tik 426 1598 a: gaben ' gab an 868 1186

I Mitte ' mita 432 1513 a Rabatt ra ' bat 687 1152

I wichtig ' vi?ti9 430 1516 a Stadt Jtat 855 1225

y Verfügung f8?' fugug 375 1278 a Stadt Jtat 793 1247

y gemütliches ga' mytli9as 382 1384 o: Tod tot 466 789

y über ' ?ybe 285 1438 o: Angeboten ?anga' botan 478 810

Y Pfütze ' pfYtsa 503 1332 o: verboten f8e' botan 457 784

Y Mütter ' mYte 454 1308 o: exotisch ?8' ksotij 426 829

Y Tüchtigkeit ' tY9ti9kait 446 1419 o: Profi ' profi: 501 778

Y Düfte ' dYfta 447 1291 o: rote ' rota 474 761

e: Begegnung ba ' gegnug 414 1639 o Post post 692 989

Analphabet ?analfa ' beta kam ' bod3a

e: en n 420 1620 o Kambodscha 651 969

e: Apotheke ?apo:' teka 464 1586 o kochen 'koxan 664 959

e: Apotheker ?apo:' teke 435 1642 o Motto ' moto: 713 978

e: Geber ' gebe 397 1691 u: Buch bux 386 705

e: Gegend ' ge.gant 441 1657 u: guten ' gutan 381 748

8 Architekten ?ar9i:' tsktan 367 1673 u: Institute ?insti' tuta 338 693

8 Bäcker ' bske 708 1465 u: Studie 'Jtudia 355 845

8 Pässe ' pssa 628 1527 u kaputt ka ' put 498 967

8 Text tskst 636 1523 u Mutter ' mute 510 1005

8 Geschäft ga 'Jcft 628 1504 u Produkts pro ' dukts 534 997

0: getötet ga' t0tat 590 1474 u putzen ' putsan 508 928

' düftmu:,ze:

0 Möbel ' mo^bal 463 1265 u Duftmuseum um 440 1041

0 Möglichkeit ' ma^kli9kait 456 1264 8: täglich ' tskli9 622 1542

0 Höchst- ho^st 515 1254 8: berufstätige baru:fs ' tstiga 618 1518

0 persönliche p8e' z0nli9a 448 1406 8: später 'Jps:te 622 1518

0 Tönen ' ta^nan 520 1342 8: Städte 'Jtsta 616 1489

Göttingen ' gretigan 596 1311

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АНКЕТА ДЛЯ ДИКТОРОВ

Пожалуйста, укажите следующую информацию о себе:

1. Имя (нужно исключительно для обработки данных и нигде не будет опубликовано)

2. Сколько Вам лет?

3. Ваш родной язык?

4. Место Вашего рождения?

5. Ваше образование?

6. Где Вы посещали среднюю школу?

7. Где Вы живете в настоящий момент?

8. Какие Вы знаете иностранные языки? (По возможности, в порядке их освоения) Сколько лет Вы их изучали?

9. Как Вы оцениваете свой уровень владения немецким языком? (А -начальный уровень, В - средний уровень, С - свободное владение).

(Можно указать в системе СЕРЯ: А1-С2)

10. Изучаете ли Вы немецкий язык (или работаете с немецким языком) в настоящее время?

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ ДИКТОРОВ.

Вам предстоит прочитать вслух 60 предложений на немецком языке. Все предложения имеют следующую структуру:

Das Wort X steht auf der Tafel. (Слово Хнаписано на доске.)

Предложения будут поочередно отображаться на экране, каждое предложение на отдельном слайде.

После первого прочтения предложения перейдите на следующий слайд: появится второй слайд с тем же предложением и его нужно будет прочитать во второй раз.

В многосложных словах ударный гласный выделен жирным шрифтом.

Слайд с номером предложения читать вслух не нужно.

Удачи и спасибо за участие!

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА 2: ЗНАЧЕНИЯ ЧАСТОТ ПЕРВЫХ ДВУХ ФОРМАНТ НЕМЕЦКИХ ГЛАСНЫХ В РЕЧИ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ДИКТОРОВ

(Значения частот Б1 и Б2 приведены в мелах)

Гласный Стимульное слово Диктор 1 (A1) Диктор 2 (A1)

Запись 1 Запись 2 Запись 1 Запись 2

Fl F2 Fl F2 Fl F2 Fl F2

a Pastor 749 1098 683 1147 730 1149 731 1149

a Stadt 687 1156 662 1145 745 1216 724 1210

a Backe 758 1115 734 1136 692 1226 716 1195

a Rabatt N/A27 N/A N/A N/A 794 1122 735 1137

a: gaben 700 1188 754 1276 722 1208 754 1229

a: Tag 686 1153 700 1151 757 1230 760 1255

a: baden 758 1131 727 1103 734 1216 726 1240

a: Diktat 717 1216 678 1170 754 1206 711 1229

8 Pässe 578 1375 551 1318 636 1425 669 1355

8 Architekten 545 1437 537 1425 621 1463 595 1454

8 Geschäft 539 1298 559 1270 660 1302 664 1328

8 Bäcker 579 1395 551 1375 622 1468 623 1404

e: Gegend 516 1486 507 1488 N/A N/A 470 1570

e: Apotheke 553 1453 548 1394 612 1436 557 1428

e: Geber 548 1382 539 1412 471 1571 489 1558

e: Analphabeten 582 1340 627 1304 N/A N/A 569 1382

8: Städte 576 1297 557 1357 587 1332 605 1348

8: später 584 1305 563 1290 640 1304 616 1297

8: täglich 550 1454 513 1451 578 1483 581 1481

8: berufstätige N/A N/A N/A N/A N/A N/A 456 1525

i wichtig 359 1505 370 1509 416 1590 412 1556

i Mitte 392 1506 360 1522 502 1560 533 1540

i Politik 385 1530 371 1497 395 1587 427 1575

i getippt 376 1556 385 1517 414 1589 406 1593

i: gesiezt 367 1514 376 1505 356 1576 372 1592

i: beliebt 391 1567 375 1566 414 1558 422 1554

i: bieten 377 1542 358 1515 387 1588 390 1591

i: spielt 362 1529 368 1523 375 1587 381 1591

э Kambodscha 541 858 559 893 560 939 571 1096

э Motto 630 868 619 911 641 893 657 983

э kochen 605 799 574 769 567 909 572 1112

э Post 546 820 547 846 656 1038 623 1010

o: exotisch 543 1143 507 1237 552 1150 570 1082

o: Tod 558 859 528 879 621 1031 610 1100

o: verboten 539 1066 541 853 600 922 586 913

27 Значения длительности не были измерены из-за того, что испытуемый неправильно поставил ударение, либо по техническим причинам.

o: Profi 573 883 553 946 610 964 597 994

re Göttingen 536 1312 518 1345 526 1412 512 1400

re öffnen 562 1266 546 1259 640 1293 600 1221

re könnte 573 1233 588 1257 652 1137 624 1241

re Köln 544 1319 533 1283 595 1272 561 1316

0: Tönen 550 1313 537 1324 580 1246 641 1164

0: Möglichkeit 562 1324 548 1353 575 1272 576 1238

0: getötet 560 1270 566 1167 613 1228 585 1254

0: Möbel N/A N/A N/A N/A 557 1367 585 1276

и Produkts 449 838 441 825 438 903 504 1022

и Duftmuseum 449 878 441 879 472 1243 460 1212

и putzen 408 839 384 735 433 1147 471 1148

и kaputt 373 721 414 754 468 718 403 791

u: Buch 417 652 440 689 485 865 498 895

u: Institute 428 750 429 802 425 867 439 807

u: gute 404 790 396 762 459 1113 438 1049

u: Studie 373 744 374 700 421 979 430 956

Y Pfütze 414 1227 434 1207 434 1238 444 1162

Y Tüchtigkeit 431 1220 404 1301 406 1414 420 1383

Y Mütter 489 1258 484 1206 472 902 457 1248

Y bücken 428 1213 410 1238 442 1408 452 1328

Y Düfte N/A N/A N/A N/A 438 1172 460 1330

У: Verfügung 468 1170 470 1129 489 1188 500 1152

У: über 420 1278 430 1252 475 1301 479 1228

У: gemütliche 435 1307 465 1271 420 1331 458 1317

Гласный Стимульное слово Диктор 3 (A1) Дикто P 4 (B1)

Запись 1 Запись 2 Запись 1 Запись 2

Fl F2 Fl F2 Fl F2 Fl F2

a Pastor 693 1018 710 1032 751 1057 742 1015

a Stadt 706 1116 727 1123 814 1066 810 1178