简介：针对语言发音特点中鼻音的前后位置问题，通过对同心方言与普通话的比较，发现同心方言不但有将前鼻音读为后鼻音的情况，同时还有将后鼻音读为前鼻音的情况。文章认为这一特殊的发音特点与回族先民的母语阿拉伯语、波斯语有着紧密的联系。也就是说，以同心方言为代表的回族的鼻音特点是受其先民母语阿拉伯语、波斯语的影响而形成的。

简介：摘要目的探讨鼻咽纤维内镜在鼻腔的导入是否可引起腭裂患者鼻音化率值的改变，验证鼻咽纤维内镜与鼻音计同步检查腭裂患者腭咽闭合状态的可行性。方法纳入2004年8月至2010年8月北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科收治的33例腭裂住院患者，男性24例，女性9例，平均年龄为15.3岁，比较鼻音计单独检查、鼻音计与鼻咽纤维内镜同步检查两种检查状态下患者的33个语音样本的鼻音化率值，进行配对t检验并统计分析。结果33例腭裂患者在鼻音计单独检查、鼻音计与鼻咽纤维内镜同步检查两种状态下，33个语音样本的鼻音化率值均值差异均无统计学意义（P>0.05）。结论鼻音计与鼻咽纤维内镜可进行同步检查腭裂患者腭咽闭合功能，鼻咽纤维内镜定性评价腭咽闭合功能的同时得到的鼻音化率值是准确可靠的，为进一步采集不同腭咽闭合状态下鼻音化率值提供了方法学基础。

简介：

简介：九年义务教育,三年制初中《日语》课本(第一册),是人民教育出版社去年新编著的课本,新课本和旧课本的不同之处,是新课本的单词标上了金田一式的语调标记法,这样从基本上加强了语音的学习与应用。关于「行」鼻音化问题,第三课有如下一段话:在词语中,这五个假名处于第二拍以后的位置,或作助词时,发出的声要鼻音化。同时举出三个单词作例。笔者认为,应再补充说明,还有哪些

简介：边鼻音是很多方言区的难点所在,存在边鼻音不分、边音带鼻音色彩或者鼻音带边音色彩等问题。本文从边鼻音发音存在的问题出发,从理论学习、听辨、正音等方面提出建议,希望对边鼻音的教学有帮助。

简介：闽方言群和侗台语是两种不同类型的方言，各方言点的鼻音及塞音韵尾在历史发展过程中呈现出某些相同之处，它们或合并，或弱化，或消失，是个渐变的过程。

简介：摘要目的探讨腭裂术后语音障碍患者声门塞音对鼻音计评价腭咽闭合状态的影响。方法纳入2004年8月至2010年8月北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科收治的71例腭裂术后语音障碍患者，腭裂代偿语音评价为伴或不伴声门塞音，男性50例，女性21例，年龄（15.9±6.2）岁。应用鼻音计和鼻咽纤维内镜同步检查，记录所有患者鼻音计鼻音化率值和鼻咽纤维内镜视觉模拟量表（visual analog scale，VAS）分值数据，并根据声门塞音语音评价结果将患者分成3组，即整体组（未排除声门塞音）、声门塞音组及无声门塞音组，对3组患者的11个语音样本（单元音1~3号、连续音节4~9号、语句10~11号）鼻音化率值与VAS值进行Pearson相关分析。结果整体组患者71例，声门塞音组患者34例，无声门塞音组37例。整体组患者的11个语音样本鼻音化率值与VAS值间均呈负相关趋势，但均无显著的相关关系（r>-0.179且<-0.017，P>0.05）；声门塞音组各语音样本鼻音化率值与VAS值之间均无显著的相关关系（r>-0.196且<-0.017，P>0.05）；无声门塞音组除1、3、11号语音样本外，其余各语音样本鼻音化率值与VAS值均呈显著负相关关系（r>-0.557且<-0.162，P<0.05），其中7号语音样本最敏感（r=-0.557，P<0.05）。结论声门塞音是影响鼻音计评价腭咽闭合功能的重要因素，对于存在声门塞音的腭裂语音障碍患者不建议应用鼻音计进行腭咽闭合功能评价，但可以指导语音训练。

简介：摘要：对于低年级小学生来说，掌握汉字正确的发音，能够表达出来，才能取得的学习成果。但是，部分学生由于无法准确区分前后鼻音，利用拼音知识解决语文问题，出现了学习兴趣低下、技巧匮乏等现象，阻碍了学生发展。为了解决学生的问题，小学语文教师基于低年级小学生需求特点，利用教学实践，通过动作演示、案例分析、丰富学生资源与实践，探究了分辨前后鼻音的方法，让学生学会了正确发音，能够利用所学知识解决发音问题，加深了学生的记忆。

简介：本文主要根据吴语绍兴方言的材料，讨论汉语方言中鼻音成音节化和去成音节化的自然音变。文章首先讨论绍兴方言鼻音的成音节化，以及不同成音节鼻音之间的归并问题。然后考察了绍兴方言成音节鼻音的去成音节化，并介绍了其他方言的平行例证及演变的机制和动因。文章最后指出了本项研究的类型学意义。

简介：汉语鼻音输出的声学线索表明，音节末尾的鼻音差别经常难以辨认。迄今为止，少有研究探讨汉语第一、二语言学习者的鼻音感知过程差异，即他们在辨认鼻音的过程中程度和方向上有何异同。同时还应考虑语言背景（第一还是第二语言学习者）、元音组合（如[i、？、a、y、ua、u？、ia]）、语音环境（如音节首还是音节尾）等因素对感知的影响。经过实验统计和分析，由印欧语发展而来的言语学习理论，例如言语学习模式和标志性差异假设在解释汉语鼻音感知方面存在一定局限性，需要建立一个新的三维交互模型以解释其认知机制。

简介：摘要目的探讨提取腭裂语音中过高鼻音特征性共振峰参数建立的级联声道模型和小波包变换结合线性预测系数(LPC)2种算法模型，在识别腭裂患者高鼻音中的应用效果。方法选取2015年10月至2018年12月，在四川大学华西口腔医院语音矫治专科就诊的859例腭裂患者，其中男421例，女438例，平均年龄12.1岁。正常语音216例，轻度高鼻音220例，中度高鼻音213例，重度高鼻音210例。按照汉语普通话测试工具收集包括词组、短句的语音样本共62 707份。运用级联声道模型、小波包变换结合LPC的语音信号识别方法提取共振峰参数，采用K近邻分类器，对数据进行分类，判别有无过高鼻音及具体等级。将2种算法模型的分类结果与人工语音评估金标准结果进行对比，运用卡方检验分析其准确性。结果级联声道模型和小波包变换结合LPC提取共振峰参数这2种方法判断高鼻音有无的正确率分别为80.56%(692/859)和89.99%(773/859)，对高鼻音等级判断的总正确率为72.29%(621/859)和88.13%(757/859)，差异均具有统计学意义(P<0.05)。2种算法对每个高鼻音等级自动判别的正确率均为小波包变换结合LPC优于级联声道模型，且差异具有统计学意义(P<0.05)。2种方法对高鼻音等级类别的识别错误类型中，最严重的错误均为将正常语音判断为轻度高鼻音，小波包变换结合LPC法与级联声道模型分别达到了18.98%(41/216)与14.81%(32/216)，但前者的其余错误率均在5%以下，优于后者。结论小波包变换结合LPC的算法与级联声道模型相比，在判断腭裂患者高鼻音有无及等级方面正确率更高，可辅助人工语音师对腭裂患者的语音评估。

简介：在韩国语的众多音韵现象中，像流音化现象这样多种多样又有趣的音韵现象非常少见。但是也正是因为流音化现象的多样性，给韩国语学习者带来了巨大的困难。很多达到了中高级水平的韩国语学习者遇到像“，”这种“”连续出现的单词时也不能正确地发音。为了解决这一现状，本研究通过多种例子及先行研究，分析逆行流音化现象和“”齿槽鼻音现象的关联性，使韩国语学习者遇到“”连锁单词时，正确理解属于哪种音韵现象并能够正确地发音。