Voice Quality as a Sociophonetic Variable in American and British Linguocultural Context

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper presents the experimental data on non-modal (creaky) phonation viewed as a marker of social variation in English. The objective of the research is to analyse sociophonetic functions of creaky phonation and to collect data on the perceptual and acoustic features of this type of nonmodal phonation. The research is based on voice samples of young British and American female speakers (n=6). Methods used in the research are: perceptual, acoustic and comparative analyses. Fundamental frequency (F0), jitter, shimmer and harmonics-to-noise ratio data revealed creaky phonation correlates at the acoustic level. The results demonstrate the highest frequency of creaky phonation occurrence in American female speech.

About the authors

Yulia Kartashevskaya

Moscow State Linguistic University

Author for correspondence.
Email: juliakar@mail.ru
SPIN-code: 5830-0666
Russian Federation

References

  1. Dallaston, K., Docherty, G. (2020). The quantitative prevalence of creaky voice (vocal fry) in varieties of English: A systematic review of the literature. PLoSOne, 15(3):e0229960. 10.1371/journal.pone.0229960.
  2. Kartashevskaya, Y. V. (2020). Phonopragmatic conditioning of voice quality modification in English discourse. Vestnik of Moscow State Linguistic University. Humanities, 1(830), 101–112. (in Russ.)
  3. Esling, J. (1978). The identification of features of voice quality in social groups. Journal of the International Phonetic Association, 8, 18–23.
  4. Stuart-Smith, J. (1999) Voice quality in Glaswegian. Proceedings of the International Congress of Phonetic Sciences, 14, 2553–2556.
  5. Henton, C., Bladon, A. (1988). Creak as a sociophonetic marker. In Hyman, L., Li, Ch. N. (Eds.), Language, Speech, and Mind (pp. 3–29). London: Routledge.
  6. Sicoli, M. A. (2015). Voice Registers. In Tannen, D., Hamilton, H. E., Schiffrin, D. (Eds.), The Handbook of Discourse Analysis (vol. I, pp. 105–126). Second Edition. John Wiley & Sons.
  7. Yuasa, I. P. (2010). Creaky voice: A new feminine voice quality for young urban-oriented upwardly mobile American women? American Speech, 85, 315–337.
  8. Podesva, R. J. (2013). Gender and the social meaning of non-modal phonation types. In Cathcart, Ch., Chen I.H., Finley, G., Kang, Sh., Sandy, C. S., Stickles, E. (Eds.), Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society, 37(1), 427–448.
  9. Абдуллина, Р. Э. (2024). Tactics of pitch convergence in natural British English conversation. Vestnik of Moscow State Linguistic University. Humanities, 2(883), 9–15. (In Russ.)
  10. Demina, M. A., Kartashevskaya, Y. V. (2017). Gender-marked patterns of prosodic attunement in small talk. Vestnik of Moscow State Linguistic University. Humanities, 5(776), 9–31. (In Russ.)
  11. Shevchenko, T., Gorbyleva, A. (2020). Temporal concord in speech interaction: overlaps and interruptions in spoken American English. Speech and Computer. SPECOM 2020 (pp. 490–499). Lecture Notes in Computer Science, 12335.
  12. Szczepek Reed, B. (2011). Analysing conversation: an introduction to prosody. Basingstoke: Palgrave Macmillan.
  13. Wright, R., Mansfield, C., Panfili, L. (2019). Voice quality types and uses in North American English. Anglophonia. French Journal of English Linguistics, 27. https://doi.org/10.4000/anglophonia.1952.
  14. Ogden, R. (2004). Non-modal voice quality and turn-taking in Finnish. In Couper-Kuhlen, E., Ford, C. E. (Eds.), Sound Patterns in Interaction (pp. 29–62). Amsterdam: Benjamins.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».