Исследование иероглифов с помощью методов аудиовизуального цифрового анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведённое исследование античных письменных текстов и знаков показало, что иероглифы и строение архаического предложения имеют много общего с современным китайским языком. В контексте истории и эволюции китайского языка подчёркнуты его характерные тональность и мелодичность. Основное внимание в работе уделено исследованию звуковых свойств иероглифов (ключей), встречающихся одновременно в древнейших надписях, а также в современных текстовых сообщениях. В статье использованы современные цифровые методы анализа звуков с одновременной их визуализацией. Для характеристики звучания иероглифов (в соответствии с принятой в Китае фонетической транскрипцией Пиньинь) использованы две (FI, FII), три (FI, FII, FIII) или четыре форманты (FS, FI, FII, FIII), которые создают характерную F-картину. Предложенная нами модель четырёх формант для типовых иероглифов (ключей) названа базовой «F-моделью», она является новой и оригинальной. Для визуализации формант применены программы цифровой обработки звуковых сигналов. Полученные данные сравнивались с соответствующими спектрограммами для мандаринского (стандартного) диалекта китайского языка. Установлено их соответствие друг другу. При анализе F-картин использовалась оригинальная модель, которая позволила охарактеризовать спектрограммы в частотной и временной областях. Дано формализованное описание основных компонентов базовой «F-модели» произношения иероглифов. В заключение отмечено несколько областей, в которых перспективно использование различных методов аудиовизуального исследования: передовые инновационные технологии (искусственный интеллект и виртуальная реальность); телевидение, театральное видеопроизводство; определение качества аудиовизуального контента; образовательный процесс. Проведённое исследование показало, что описанные перспективные методы исследования могут быть полезны при анализе подобных античных иероглифов.

Об авторах

М. А. Егорова

Российский университет дружбы народов

Email: Меу1@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-2931-8330

Candidate of Political Sciences, Associate Professor at the Department of Foreign Languages of the Faculty of Humanities and Social Sciences

ул. Миклухо-Маклая, д.6, Москва, 117198, Российская Федерация

А. А. Егоров

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexandr_egorov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1999-3810

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Consulting Professor

ул. Миклухо-Маклая, д.6, Москва, 117198, Российская Федерация

Список литературы

  1. Rocchesso, D. Introduction to sound processing (Phasar Srl, Firenze, 2003).
  2. Bondarko, L. V., Verbitskaya, L. A. & Gordina, M. V. Fundamentals of general phonetics 4th (Academy, St. Petersburg, 2004).
  3. Yakhontov, S. Y. Ancient Chinese language (Nauka, Moscow, 1965).
  4. Vasiliev, L. S. Ancient China: in 3 volumes (Oriental Literature, Moscow, 1995; 2000; 2006).
  5. Atlas of the languages of the world. The origin and development of languages around the world (Lik press, Moscow, 1998).
  6. The peopling of East Asia: putting together archaeology, linguistics and genetics (eds Blench, R., Sagart, L. & Sanchez-Mazas, A.) (Routledge Curzon, London, 2005).
  7. Kryukov, M. V. & Kh., S.-I. Ancient Chinese (Vostochnaya kniga, Moscow, 2020).
  8. Egorova, M. A., Egorov, A. A. & Solovieva, T. V. Modeling the distribution and modification of writing in proto-Chinese language communities. ADML 54, 92-104 (2020).
  9. Egorova, M. A., Egorov, A. A. & Solovieva, T. M. Features of archaic writing of ancient Chinese in comparison with modern: historical context. Voprosy Istorii, 189-207 (2021).
  10. Zinder, L. R. General phonetics 2nd (Higher school, Moscow, 1979).
  11. Lee, W.-S. An articulatory and acoustical analysis of the syllable-initial sibilants and approximant in Beijing Mandarin in Proceedings of the 14th International Congress of Phonetic Sciences 413416 (San Francisco, 1999), 413-416.
  12. Kodzasov, S. V. & Krivnova, O. F. General phonetics (RGGU, Moscow, 2001).
  13. Musical encyclopedia (Soviet Encyclopedia, Moscow, 1978).
  14. Shironosov, V. G. Resonance in physics, chemistry and biology (Publishing House “Udmurt University”, Izhevsk, 2000).
  15. Chion, M. Audio-Vision. Sound on screen (Columbia University Press, NY, 1994).
  16. Egorova, M. A., Egorov, A. A., Orlova, T. G. & Trifonova, E. D. Methods of research of hieroglyphs on the oldest artifacts - introduction to problem: history, archeology, linguistics. Voprosy Istorii, 20-39 (2022).
  17. Keightley, D. N. Sources of Shang history: the oracle-bone inscriptions of Bronze Age China (Berkeley, London, 1985).
  18. Hieroglyph 家 “house, family” https://en.wiktionary.org/wiki/.
  19. Hieroglyph 立 “stand” https://en.wiktionary.org/wiki/.
  20. Hieroglyph 交 “exchange, transfer, give” https://en.wiktionary.org/wiki/.
  21. Pinson, M. H., Ingram, W. & Webster, A. Audiovisual quality components. IEEE Signal processing magazine, 60-67 (2011).
  22. Urazova, S. L., Gromova, E. B., Kuzmenkova, К. Е. & Mitkovskaya, Y. P. Audiovisual media in the universities of Russia: Typology and analysis of the content. RUDN Journal of Studies in Literature and Journalism 27, 808-822 (2022).
  23. Carlson, R. Models of speech synthesis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 92, 9932-9937 (1995).
  24. Arai, T. How physical models of the human vocal tract contribute to the field of speech communication. Acoust. Sci. & Tech. 41, 90-93 (2020).
  25. Story, B. H. & Bunton, K. A model of speech production based on the acoustic relativity of the vocal tract. J. Acoust. Soc. Am. 146, 2522-2528 (2019).
  26. Teixeira, A. J. S., Martinez, R. & Silva, L. N. Simulation of human speech production applied to the study and synthesis of European Portuguese. EURASIP Journal on Applied Signal Processing 9, 1435-1448 (2005).
  27. Kinahan, S. P., Liss, J. M. & Berisha, V. TorchDIVA: An extensible computational model of speech production built on an opensource machine learning library. PLOS ONE. doi: 10.1371/journal. pone.0281306 (2023).
  28. Maurerlehner, P., Schoder, S. & Freidhager, C. Efficient numerical simulation of the human voice. Elektrotechnik & Informationstechnik 138/3, 219-228 (2021).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».