曾玉萍 毛世桢（华东师范大学）
摘要：本文通过统计的方法，描述了语调偏误在不同语音等级和语调档次上的分布情况，考察了语调偏误、语音等级和语音面貌之间的关系，发现了不同的语调成分对整个语调系统的影响是不同，单个的和综合的语音因素在语音获得中所体现出来的规律是不同的。
关键词：PSC 语调 能力 结构
一. 引言
1．1 语调能力结构 语调是一个超音段的综合因素，在普通话水平测试朗读部分中进行培训和测试的评分着有很大的难度。我们曾对此作过一些粗浅的探索（参见梁建芬、毛世桢2002）。当时我们借鉴了Ladd（1996）对语调三分法的观点，对少量的测试样本进行了分析，得出了三分法对PSC语调评价是有效的等一些结论。我们可以说，韵律（Ladd称之为“tune”）、相对凸显（Ladd称之为“relative prominence”）、语调组（Ladd称之为“tone group”）构成了语调能力的内部结构。
然而，语调能力又是与普通话音系中的其他语音能力同步发展的，语调能力与其他的语音能力在获得过程中是形成怎样的系统协调关系，也应该是值得我们关心的一个方面。这可以被认作语调能力的外部结构。
在本文中，我们所讨论的正是由上述内部结构和外部结构所构成的语调能力结构。我们认为，测评人们的语调能力也正是要对应试人的语调能力结构的发展水平做出评价。
1．2 工作思路 为了探索语调能力结构的构成，我们将按以下程序开展研究：
1）通过对PSC朗读部分语调偏误的感知听辨，找出在不同语音等级中语调偏误的表现形式，不同语调档次语调偏误的表现形式（即出现的项目和频率）；
2）在对普通话语调偏误的分析基础上，我们将对语调偏误和语音等级、语调档次之间的关系，进行统计分析；
3）讨论语调个结构成分之间的相关性。
1．3 样本和实验数据 我们从上海市普通话水平测试的实测音档中选取朗读部分语调打分一致无争议的样本，即“朗读语调”的四个分数在一个语调档次中的100个样本。其中二甲、二乙、三甲、三乙各25个。这些样本都经过两位测试员现场打分和两位审听员试后打分，其分值具有可信度。样本数据按“语音等级”和“语调档次”两个维度分别进行统计，分析其朗读部分的语调偏误，研究语调在韵律、相对凸显、语调组和语篇自然度上出现的偏误，并对语调偏误按照普通话水平等级和语调档次进行偏误项目和出现频率的统计，找出语调偏误的分布的特点。我们还对这100个样本中筛选出一定数量的典型样本进行分析，通过语音软件Praat的辅助，讨论典型语调偏误（这部分的结果，我们将另外撰文进行讨论）。
对这100份录音样本，我们组织一位国家级普通话水平测试员和两位语言学研究生对样本进行听辨，三位听辨人语感良好，有一定的听辨能力。听辨实验任务是要求听辨人在听朗读样本中，关注语调，从韵律、相对凸显、语调组和语篇自然读四个角度找出听觉上不能接受的语调，即本研究中的“语调偏误”。在听辨过程中，样本是无序的，听辨人也不知道该样本的扣分情况，所以听辨的结果是听辨人在自主的状态下得出，是可信的。通过对不同语音等级样本中朗读部分的听辨，确定语调偏误的项目和出现频率，通过统计得出不同语音等级和不同语调档次中语调偏误的分布，分析各类语调偏误的分布特点：包括语音等级与偏误类型的相关性、语调档次与偏误类型的相关性。
我们采集了三个数据：被测者的普通话水平语音等级，朗读部分“语调偏误”的扣分分值以及说话部分的“语音面貌”的档次及扣分分值。然后运用SPSS 11.0统计软件来统计本研究的样本中的语调档次、语音面貌和语音等级的成绩，来探究它们之间的关系。
每个实测样本在语调偏误和语音面貌上都有四个成绩，分别为现场两位测试员和试后两位审听员所打的分数。在统计中，我们将这四个成绩都列入统计的范围中，计算出平均分，不同的语调档次和语音面貌在每个语音等级上的次数及占该等级的比例。我们还将统计各语音等级的语调偏误扣分的标准方差，考察成绩分布的离散性。语调偏误的失分和语音等级、语音面貌的相关性。
二．实验数据的汇总和分析
2.1感知听辨实验
2.1.1不同语音等级中语调偏误项的分布
在本研究听辨的100个样本中，我们按照普通话水平测试所规定的等级，对二甲、二乙、三甲、三乙中语调偏误的三个项目的出现频率进行了统计，并采用SPSS 统计软件中的单因素方差分析对不同语音等级中语调偏误项的差异显著程度进行分析。从表2.1中，我们可以看到：
首先，就语调偏误项的平均值来说，韵律偏误和语调组偏误的平均值，都是随着语音等级的下降而增大的，即二甲<二乙<三甲<三乙。而对于相对凸显来说，二乙<二甲<三甲<三乙。（见表3.1-1）就一般的规律来说，语调偏误项的数值应该随着语音等级的下降而增多，但是为什么二乙的语调偏误反而比二甲少？我们认为这个问题应该从两方面考虑，首先二甲的被试相对于二乙的被试来说，在语调上有较高的追求，也就会刻意地注意语调，注意相对凸显，有时候反而会出现拿腔拿调的情况，造成相对凸显上的偏误。其次，就二乙的被试来说，其中有一部分的人语调较好，但由于声韵的偏误（如平翘不分）落入二乙，这些人的语调中的相对凸显不一定很多，往往他们的语调显得很平实，但是相对凸显的偏误也不是很多。所以二乙的相对凸显偏误的扣分平均值最低。
表2.1：不同语音等级中语调偏误项的统计：语音等级—语调偏误（韵律、相对凸显、语调组）
表2.1-1Descriptives
|
|
|
N
（个数）
|
Mean（平均数）
|
Std. Deviation （标准差）
|
Std. Error
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Minimum (最小值)
|
Maximum（最大值）
|
| |
|
|
|
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|
|
| 韵律 |
|
二甲
|
25
|
2.76
|
2.934
|
.587
|
1.55
|
3.97
|
0
|
8
|
| |
|
二乙
|
25
|
5.08
|
4.051
|
.810
|
3.41
|
6.75
|
0
|
18
|
| |
|
三甲
|
25
|
8.60
|
5.881
|
1.176
|
6.17
|
11.03
|
1
|
25
|
| |
|
三乙
|
25
|
9.84
|
5.273
|
1.055
|
7.66
|
12.02
|
2
|
25
|
| |
|
Total
|
100
|
6.57
|
5.400
|
.540
|
5.50
|
7.64
|
0
|
25
|
| 相对凸显 |
|
二甲
|
25
|
1.64
|
1.551
|
.310
|
1.00
|
2.28
|
0
|
5
|
| |
|
二乙
|
25
|
1.36
|
1.411
|
.282
|
.78
|
1.94
|
0
|
5
|
| |
|
三甲
|
25
|
1.84
|
1.772
|
.354
|
1.11
|
2.57
|
0
|
6
|
| |
|
三乙
|
25
|
2.20
|
2.273
|
.455
|
1.26
|
3.14
|
0
|
8
|
| |
|
Total
|
100
|
1.76
|
1.782
|
.178
|
1.41
|
2.11
|
0
|
8
|
| 语调组 |
|
二甲
|
25
|
4.24
|
2.385
|
.477
|
3.26
|
5.22
|
0
|
10
|
| |
|
二乙
|
25
|
6.16
|
5.367
|
1.073
|
3.94
|
8.38
|
0
|
21
|
| |
|
三甲
|
25
|
7.64
|
4.415
|
.883
|
5.82
|
9.46
|
1
|
17
|
| |
|
三乙
|
25
|
12.84
|
7.004
|
1.401
|
9.95
|
15.73
|
2
|
28
|
| |
|
Total
|
100
|
7.72
|
5.939
|
.594
|
6.54
|
8.90
|
0
|
28
|
表2.1-2 不同语音等级中语调偏误项的单因素方差分析
ANOVA
|
|
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
| 韵律 |
|
Between Groups
|
788.750
|
3
|
262.917
|
12.032
|
.000*
|
| |
|
Within Groups
|
2097.760
|
96
|
21.852
|
|
|
| |
|
Total
|
2886.510
|
99
|
|
|
|
| 相对凸显 |
|
Between Groups
|
9.360
|
3
|
3.120
|
.982
|
.404
|
| |
|
Within Groups
|
304.880
|
96
|
3.176
|
|
|
| |
|
Total
|
314.240
|
99
|
|
|
|
| 语调组 |
|
Between Groups
|
1019.120
|
3
|
339.707
|
13.187
|
.000*
|
| |
|
Within Groups
|
2473.040
|
96
|
25.761
|
|
|
| |
|
Total
|
3492.160
|
99
|
|
|
|
其次，就语调偏误项的标准差来说，不同的语调偏误项在不同的语音等级上出现了不同的情况（见表2.1-1）：
韵律偏误的标准差： 三甲>三乙>二乙>二甲
相对凸显偏误的标准差： 三乙>三甲>二甲>二乙
语调组偏误的标准差： 三乙>二乙>三甲>二甲
就韵律、相对凸显、语调组这三个数据来说，我们可以看到在语调偏误项中，二甲的离散程度最小，也就是说二甲的语调个体差异最小；三乙的离散程度最大，个体差异最大。当然我们也注意到，这个统计是不考虑语篇自然度偏误的，仅就韵律、相对凸显、语调组偏误这三项语调偏误项来说，而且也没有考虑到语调偏误各个项目之间的权重关系。
第三，就语调偏误项的平均值和语音等级的相关性而言，我们可以从表3.1-2中看到：韵律偏误和语调组偏误的检验值sig.均为.000,小于.05,而相对凸显的检验值sig.为.404，大于.05。由此可见，在不同的语音等级上，韵律偏误和语调组偏误的平均值具有显著的差异，而相对凸显偏误的平均值没有差异，也就是说，在不同的语音等级上，韵律偏误和语调组偏误的出现频率有显著不同，而对相对凸显的出现频率几乎没有不同。相对凸显一般显示为语法重音和强调重音，语法重音的偏误一般不会太明显，再加上有语境提示，即便语法重音有问题，也不会影响理解。强调重音更是在有特定的表达内容时才会显示其强制性，当然在艺术表达中为了生动性强调重音会很重要（表演艺术的术语叫做“点送”）。但是PSC没有这方面的严格要求，所以不容易判定偏误。
2.1.2 不同语调档次上语调偏误的分值
在对不同语调档次上的语调偏误项的出现频率进行统计之前，我们有必要用SPSS统计软件对不同语调档次上的语调偏误的分值进行统计，并用SPSS软件进行单因素方差分析，以此来查看不同语调档次上的语调偏误的分值是否有显著不同，来检验我们对语调档次的划分是否是合理有效的。
表2.2 语调偏误在不同语调档次上的分值（语调偏误—语调档次）
表2.2 -1Descriptives
语调偏误
|
|
N
（个数）
|
Mean
（平均数）
|
Std. Deviation
（标准差）
|
Std. Error
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Minimum
（最小值）
|
Maximum
（最大值）
|
| |
|
|
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|
|
| I |
|
3
|
.5000
|
.00000
|
.00000
|
.5000
|
.5000
|
.50
|
.50
|
| II |
|
32
|
1.2425
|
.26378
|
.04663
|
1.1474
|
1.3376
|
.75
|
1.50
|
| III |
|
58
|
2.8517
|
.81329
|
.10679
|
2.6379
|
3.0656
|
1.63
|
4.00
|
| IV |
|
7
|
4.6429
|
.24398
|
.09221
|
4.4172
|
4.8685
|
4.50
|
5.00
|
| Total |
|
100
|
2.3916
|
1.19325
|
.11933
|
2.1548
|
2.6284
|
.50
|
5.00
|
表2.2-2 不同语调档次中语调偏误的单因素方差分析——语调偏误(ANOVA)
|
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
| Between Groups |
|
100.745
|
3
|
33.582
|
80.163
|
.000*
|
| Within Groups |
|
40.216
|
96
|
.419
|
|
|
| Total |
|
140.961
|
99
|
|
|
|
从表2.2-1中，我们可以看到语调偏误的平均值随着语调档次的下降而增大，分别为.5000,1.2425,2.8517,4.6429。也就是说，随着语调档次的下降，语调偏误增多，语调水平下降。与我们原先划分的语调档次的分值基本吻合。而且，就语调偏误的平均值和语调档次的关系来说，通过统计我们发现，sig.值为0.000（见表2.2-2），说明语调偏误的平均值在不同的语调档次上具有显著的差别，即语调档次对语调偏误有显著影响。这也再一次说明我们对语调档次的划分是合理有效的。
而就各个语调档次上语调偏误的标准差来说，而III>II>IV>I。根据统计结果，我们认为，语调偏误的平均值在语调档次的两头的离散度比较小，而在中间的离散度较大。初级阶段（也就是IV档的语调）由于语调能力低下，且尚未加以调教、修饰，内部差异也就相对小一些；I档语调档次的水平基本没有语调偏误，也就是说语调已经接近标准普通话的语调，被试对普通话语调的认知已形成基本框架，只是实践能力还有所不逮，所以内部差异也较小；III档的高分段和II档处于发展最为生动的阶段，不同的学习者对普通话能力的发展提出不同的任务，有人在这个阶段主攻声母问题，有人在此阶段主攻韵母问题，也有特别关心语调和表达生动性的学习者，所以只就一项能力而言内部的离散性会比较明显，这其实是个别差异在这个阶段上的突出表现。
2.1.3不同语调档次中语调偏误项的分布
本研究根据我们在实验设计中规定的语调偏误分值的计算方法，计算出了语调偏误的分值，并根据划定的标准，进行了语调档次的划分。并用SPSS统计软件对不同语调档次中语调偏误项的出现频率进行了统计，用单因素方差分析对不同语调档次中语调偏误项的差异显著程度进行分析。（见表2.3）
表2.3：不同语调档次中语调偏误项的统计：语调偏误档次—语调偏误（韵律、相对凸显、语调组）
表2.3-1 Descriptives
|
|
|
N
（个数）
|
Mean
（平均数）
|
Std. Deviation
（标准差）
|
Std. Error
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Minimum
（最小值）
|
Maximum
（最大值）
|
| |
|
|
|
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|
|
| 韵律 |
|
I
|
3
|
.00
|
.000
|
.000
|
.00
|
.00
|
0
|
0
|
| |
|
II
|
32
|
4.59
|
4.165
|
.736
|
3.09
|
6.10
|
0
|
18
|
| |
|
III
|
58
|
7.47
|
5.519
|
.725
|
6.01
|
8.92
|
0
|
25
|
| |
|
IV
|
7
|
11.00
|
5.385
|
2.035
|
6.02
|
15.98
|
3
|
19
|
| |
|
Total
|
100
|
6.57
|
5.400
|
.540
|
5.50
|
7.64
|
0
|
25
|
| |
|
|
N
（个数）
|
Mean
（平均数）
|
Std. Deviation
（标准差）
|
Std. Error
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Minimum
（最小值）
|
Maximum
（最大值）
|
| |
|
|
|
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|
|
| 相对凸显 |
|
I
|
3
|
1.00
|
1.000
|
.577
|
-1.48
|
3.48
|
0
|
2
|
| |
|
II
|
32
|
1.59
|
1.542
|
.273
|
1.04
|
2.15
|
0
|
5
|
| |
|
III
|
58
|
1.74
|
1.773
|
.233
|
1.28
|
2.21
|
0
|
8
|
| |
|
IV
|
7
|
3.00
|
2.769
|
1.047
|
.44
|
5.56
|
0
|
8
|
| |
|
Total
|
100
|
1.76
|
1.782
|
.178
|
1.41
|
2.11
|
0
|
8
|
| 语调组 |
|
I
|
3
|
2.33
|
2.517
|
1.453
|
-3.92
|
8.58
|
0
|
5
|
| |
|
II
|
32
|
4.00
|
2.463
|
.435
|
3.11
|
4.89
|
0
|
10
|
| |
|
III
|
58
|
9.33
|
5.726
|
.752
|
7.82
|
10.83
|
1
|
25
|
| |
|
IV
|
7
|
13.71
|
9.050
|
3.421
|
5.34
|
22.08
|
5
|
28
|
| |
|
Total
|
100
|
7.72
|
5.939
|
.594
|
6.54
|
8.90
|
0
|
28
|
表2.3-2 不同语调档次中语调偏误项的单因素方差分析
ANOVA
|
|
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
| 韵律 |
|
Between Groups
|
438.360
|
3
|
146.120
|
5.730
|
.001
|
| |
|
Within Groups
|
2448.150
|
96
|
25.502
|
|
|
| |
|
Total
|
2886.510
|
99
|
|
|
|
| 相对凸显 |
|
Between Groups
|
13.401
|
3
|
4.467
|
1.425
|
.240
|
| |
|
Within Groups
|
300.839
|
96
|
3.134
|
|
|
| |
|
Total
|
314.240
|
99
|
|
|
|
| 语调组 |
|
Between Groups
|
931.289
|
3
|
310.430
|
11.637
|
.000
|
| |
|
Within Groups
|
2560.871
|
96
|
26.676
|
|
|
| |
|
Total
|
3492.160
|
99
|
|
|
|
我们从表2.3中可以看到：
在不同的语调档次上，语调偏误项的频率平均值都随着语调等级的下降而增加。就语调偏误项的标准差来说，不同的偏误项出现了不同的情况（见表3.3-1）：
韵律偏误的标准差： III>IV>II>I
相对凸显偏误的标准差： IV>III>II>I
语调组偏误的标准差： IV>III>I>II
我们可以看到，就每个语调档次中，语调偏误项频率的离散程度，基本上是I档语调的离散程度最小，IV档的语调的离散程度最大。可见，随着语调档次的下降，语调偏误项出现的频率的个体差异越大，说明语调能力越差，个体所欠缺的能力的差异也越大。而且这与不同语音等级上语调偏误项出现的频率的个体差异的情况基本相似。
而就语调偏误项的数值和语调档次之间的关系而言，我们可以看到韵律和语调组偏误的检验值分别sig.为.001和.000, 而相对凸显的检验值sig.为.240。（见表3.3-2）可见在不同的语调档次上，韵律偏误和语调组偏误的频率平均值是显著不同的，而相对凸显没有显著不同。
2.2 语音等级、语调档次和语音面貌档次
2.2.1语调偏误、语调档次和语音等级
在以下这个研究中，我们通过运用SPSS软件，对不同语音等级中的语音面貌，语调偏误的分值进行统计，以此来研究朗读中语调偏误和说话中语音面貌的相关性。
表2.4：不同语音等级中语调偏误、语音面貌分值的统计（语音等级——语调偏误、语音面貌）
表2.4 -1Descriptives
|
|
|
N（个数）
|
Mean（平均数）
|
Std. Deviation（标准差）
|
Std. Error
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Minimum（最小值）
|
Maximum
（最大值）
|
| |
|
|
|
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|
|
| 语调偏误 |
|
二甲
|
25
|
1.2552
|
.47942
|
.09588
|
1.0573
|
1.4531
|
.50
|
2.00
|
| |
|
二乙
|
25
|
1.9608
|
.91068
|
.18214
|
1.5849
|
2.3367
|
1.00
|
4.00
|
| |
|
三甲
|
25
|
2.6404
|
.84849
|
.16970
|
2.2902
|
2.9906
|
1.50
|
4.00
|
| |
|
三乙
|
25
|
3.7100
|
.82500
|
.16500
|
3.3695
|
4.0505
|
2.25
|
5.00
|
| |
|
Total
|
100
|
2.3916
|
1.19325
|
.11933
|
2.1548
|
2.6284
|
.50
|
5.00
|
| 语音面貌 |
|
二甲
|
25
|
4.2900
|
.53366
|
.10673
|
4.0697
|
4.5103
|
3.50
|
5.00
|
| |
|
二乙
|
25
|
5.8056
|
.94458
|
.18892
|
5.4157
|
6.1955
|
4.50
|
8.50
|
| |
|
三甲
|
25
|
7.7356
|
.77454
|
.15491
|
7.4159
|
8.0553
|
5.88
|
9.00
|
| |
|
三乙
|
25
|
8.8100
|
.77150
|
.15430
|
8.4915
|
9.1285
|
7.75
|
11.50
|
| |
|
Total
|
100
|
6.6603
|
1.90716
|
.19072
|
6.2819
|
7.0387
|
3.50
|
11.50
|
表2.4 -2 不同语音等级中语调偏误、语音面貌的单因素方差分析
ANOVA
|
|
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
| 语调偏误 |
|
Between Groups
|
81.927
|
3
|
27.309
|
44.409
|
.000
|
| |
|
Within Groups
|
59.034
|
96
|
.615
|
|
|
| |
|
Total
|
140.961
|
99
|
|
|
|
| 语音面貌 |
|
Between Groups
|
303.158
|
3
|
101.053
|
170.399
|
.000
|
| |
|
Within Groups
|
56.931
|
96
|
.593
|
|
|
| |
|
Total
|
360.089
|
99
|
|
|
|
表2.5：不同语音等级中语调档次的分布（语调档次 * 语音等级 Crosstabulation）
|
|
|
|
语音等级
|
Total
|
| |
|
|
|
二甲
|
二乙
|
三甲
|
三乙
|
|
| 语调档次 |
|
I
|
Count
|
3
|
|
|
|
3
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
12.0%
|
|
|
|
3.0%
|
| |
|
II
|
Count
|
17
|
13
|
2
|
|
32
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
68.0%
|
52.0%
|
8.0%
|
|
32.0%
|
| |
|
III
|
Count
|
5
|
12
|
23
|
18
|
58
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
20.0%
|
48.0%
|
92.0%
|
72.0%
|
58.0%
|
| |
|
IV
|
Count
|
|
|
|
7
|
7
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
|
|
|
28.0%
|
7.0%
|
| Total |
|
|
Count
|
25
|
25
|
25
|
25
|
100
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
我们从表2.4和表2.5，可以看到语调偏误分值和语调档次和语音等级是密切相关的。
首先，语调偏误分值随着普通话语音等级的提高而减少，同时语调档次提高。我们通过统计可以看到，语调偏误的扣分值在二甲、二乙、三甲和三乙分别是1.2552， 1.9608, 2.6404, 3.7100。（见表3.4-1）可见，随着普通话语音等级的下降，语调偏误的扣分值越来越高，也就是说语调偏误的程度越来越严重。我们还可以看到，在不同的语音等级中，出现了不同的语调档次的分布。我们将二甲和二乙做一个比较就可以看到：二甲有I档的语调，但是在二乙中没有；而二乙中III档语调的个数为12个，占整个二乙样本的48%，二甲中III档的语调只有5个，占二甲样本数的20%。(见表2.4)可以这样说，随着语音等级的下降，高档次的语调档次不再出现，同时低档次的语调档次出现并且个数增加。同样的现象我们也可以在三甲和三乙的比较中发现，三甲中有II档语调，而三乙中则没有；三乙中有IV档语调，而三甲没有。可见，在不同水平的普通话中并不是出现所有不同档次的语调，而是随着语音等级的提高，语调的档次提高。
其次，对于不同的语音等级来说，语调档次相对集中。我们可以看到二级的语调档次主要集中在II档，而三级主要集中在III档。（见表2.5）从这一点来说，对于不同的语音等级来说，语调具有相当明显的特征，即语音二级的语调特征是语调偏误略有反映，语音三级的语调特征是语调偏误明显。
第三，我们发现，语调档次和语音面貌档次在不同的语音等级中的分布情况相似。这主要是指离散程度，也就是个体之间的差异。我们发现对于语调偏误和语音面貌分值的标准差来说，都是二乙>三甲>三乙>二甲。（见表2.4-1）也就是说，语调偏误和语音面貌的分值在二乙中个体差异最大，在二甲中最小，三甲和三乙列于二乙后面，大于二甲，二甲中是差异最小的。我们认为，这种分布情况和语音获得相关，在语音的较高等级（如二级）和语音的较低等级，语音面貌和语调偏误在个体之间的差异是相对较小的。这说明在语音获得的高级阶段和起始阶段，个体之间的差异较小；在语音获得的过程中，个体差异较大，出现了语音获得的不平衡性。
2.2.2语音面貌和语音面貌档次
我们通过上述研究，认为语音面貌在不同的语音等级中，随着语音等级的下降，语音面貌的水平也下降。而在以下的研究中，我们要探讨不同语音等级中，语音面貌档次的分布情况。
表2.6： 不同语音等级中语音面貌档次的分布（语音面貌档次 * 语音等级 Crosstabulation）
|
|
|
|
语音等级
|
Total
|
| |
|
|
|
二甲
|
二乙
|
三甲
|
三乙
|
|
| 语音面貌档次 |
|
I
|
Count
|
11
|
|
|
|
11
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
44.0%
|
|
|
|
11.0%
|
| |
|
II
|
Count
|
14
|
22
|
4
|
|
40
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
56.0%
|
88.0%
|
16.0%
|
|
40.0%
|
| |
|
III
|
Count
|
|
3
|
21
|
20
|
44
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
|
12.0%
|
84.0%
|
80.0%
|
44.0%
|
| |
|
IV
|
Count
|
|
|
|
5
|
5
|
| |
|
|
% within 语音等级
|
|
|
|
20.0%
|
5.0%
|
| Total |
|
|
Count
|
25
|
25
|
25
|
25
|
100
|
| |
|
|
% within语音等级
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
100.0%
|
在表2.4和表2.6中，我们都可以看到，语音面貌和普通话语音等级密切相关。
从对样本的统计中，我们可以看到，首先，语音面貌反映了普通话的语音水平。四个语音等级的语言面貌的分值分别为4.2900，5.8056，7.7356，8.8100。（见表2.4-1）可见随着语音等级的下降，语音面貌的扣分值上升，从这个角度来说，语音面貌在一定程度上反映了语音水平。
其次，就语音面貌分值的分布来说，分布相对集中。普通话水平二级的语音面貌集中在II档，而对于三级来说，主要集中在III档。（见表2.6）所以，对于每一语音级别的普通话来说，语音面貌的特征相对突出，即二级的语音面貌是方音比较明显，语音错误相对不多或方音不明显但语音错误相对较多，而三级语音面貌的特征是方音比较明显，且错误相对较多。
第三，就语音面貌的离散程度来说，我们发现二乙>三甲>三乙>二甲。这个排列次序和语调偏误分值的分布相同，也是二乙中语音面貌的分值之间个体差异最大，二甲最小。这在前文中已经论述到。
2.2.3语调偏误和语音面貌
语音面貌反映的是语音的整体情况，语调是一种超音段的因素，它们之间是否存在着相关性？我们在以下的研究中用SPSS统计软件中的相关性功能（Correlations）来研究它们之间的关系。
表2.7：语调偏误和语音面貌的相关度
Correlations
|
|
|
|
语调偏误
|
语音面貌
|
| Spearman's rho |
|
语调偏误
|
Correlation Coefficient
|
1.000
|
.687**
|
| |
|
|
Sig. (2-tailed)
|
.
|
.000
|
| |
|
|
N
|
100
|
100
|
| |
|
语音面貌
|
Correlation Coefficient
|
.687**
|
1.000
|
| |
|
|
Sig. (2-tailed)
|
.000
|
.
|
| |
|
|
N
|
100
|
100
|
**Correlation is significant at the .01 level (2-tailed).
当我们发现，语调偏误的分值和语音面貌分值在平均值和标准差的分布上具有相似的分布后，我们用SPSS软件的分析功能，对相关数据进行了分析，语调偏误和语音面貌的相关性检验值Sig.(2-tailed)的值为.000，小于0.05，表示这两者的分值显著相关。（见表2.7）
同时，我们也发现，语调偏误和语音面貌的分值在不同的语音等级上的平均值之间具有显著的差异，Sig.的值都为.000，小于.05。（见表2.4-2）可见语音等级不同，语调偏误和语音面貌的分值也有明显的不同，也就是说语音等级和语调偏误，和语音面貌之间具有显著的相关性。
三. 结论
在本文中， 我们对语调偏误的分值以及语调偏误项在不同语音等级、语调档次上的出现的频率和分布的情况进行了统计分析；并对语音面貌和语音面貌档次在不同语音等级上的分布进行了探讨；还对语调偏误和语音面貌之间的相关性进行了研究，得到以下结论：
3.1语调偏误项
就语调偏误项的平均值和语音等级来说，韵律偏误和语调组偏误的频率平均值，都是随着语音等级的下降而增大的；只有相对凸显在二乙中最小，即二乙<二甲<三甲<三乙。在不同的语调档次上，三个语调偏误项（即韵律偏误、相对凸显偏误、语调组偏误）的频率平均值都随着语调档次的下降而增加。
就语调偏误项在不同语音等级和不同语调档次中的分布情况来说，二甲的离散程度最小，也就是说二甲的语调个体差异最小；三乙的离散程度最大，个体差异最大；语调档次中基本上是I档语调的离散程度最小，IV档的语调的离散程度最大。在不同的语音等级和语调档次上，韵律偏误和语调组偏误的频率平均值具有显著的差异，而相对凸显偏误的平均值没有差异，也就是说，在不同的语音等级和语调档次上，韵律偏误和语调组偏误的出现频率有显著不同，而相对凸显的出现频率几乎没有不同。
3.2语调偏误值
我们可以看到语调偏误的平均值随着语调档次的下降而增大；语调偏误分值随着普通话语音等级的提高而减少。语调偏误值和语音等级以及语调档次显著相关。根据各个语调档次上语调偏误的标准差，我们认为，语调偏误的平均值在语调档次的两头的离散度比较小，而在中间的离散度较大。
3.3语调档次
随着普通话语音等级的提高，语调档次提高。
对于不同的语音等级来说，语调档次相对集中。从这一点来说，对于不同的语音等级来说，语调具有相当明显的特征。
3.4语音面貌和语音面貌档次
语音面貌反映了普通话的语音水平。随着语音等级的下降，语音面貌的扣分值上升，从这个角度来说，语音面貌在一定程度上反映了语音水平。
语音面貌分值的分布来说，分布相对集中。对于每一语音级别的普通话来说，语音面貌的特征相对突出。
3.5语调偏误和语音面貌
语调档次和语音面貌档次在不同的语音等级中的分布情况相似。对语调偏误和语音面貌分值的标准差来说，二乙>三甲>三乙>二甲。
语调偏误和语音面貌的分值显著相关，说明两者显著相关。
参考文献
[1] 梁建芬、毛世桢，2002：“普通话语调的PSC评价体系初探”，《普通话水平测试研究》，上海教育出版社。
[2] Ladd，D.Robert，1996：“Intonational Phonology”，Cambridge University Press.
|
