El análisis de Soplo, Aspereza, Astenia-Tensión (a veces llamado de manera más general "calidad de voz") implica evaluar características acústicas que reflejan la presencia de ruido en la voz, variaciones en la frecuencia fundamental (F0) y en el espectro armónico. Estas características pueden ser útiles para distinguir hablantes porque son influenciadas por factores anatómicos y fisiológicos únicos, así como por el estilo de habla individual.
1. Definición de los Parámetros
Soplo (Breathiness): Se refiere a la presencia de ruido de aire en la voz, que ocurre cuando las cuerdas vocales no se cierran completamente durante la fonación.
Aspereza (Roughness): Se refiere a la irregularidad en la vibración de las cuerdas vocales, a menudo percibida como una voz rugosa o ronca.
Astenia-Tensión (Asthenia-Strain): Astenia se refiere a la debilidad o falta de energía en la voz, mientras que tensión se refiere a una voz tensa o apretada, a menudo debido a un esfuerzo excesivo en la fonación.
2. Preparación para el Análisis en Praat
Carga los dos archivos de audio en Praat: uno con la frase "¿Sabías que el cuerpo humano posee sensores? ¡Sí! ¡Como los robots!" y el otro con "Hay un conocimiento que tenemos desde pequeños, son los sonidos de nuestra lengua".
Selecciona la parte de la señal que contiene el habla, evitando los ruidos de fondo o silencios que puedan interferir en el análisis.
3. Análisis Acústico en Praat
Soplo (Breathiness):
Para evaluar el soplo, puedes analizar la proporción de ruido en la señal de voz. Una forma de hacerlo es usando la herramienta "HNR" (Harmonic-to-Noise Ratio) en Praat:
Selecciona la parte de la señal a analizar.
En el menú, selecciona "Sound: To Harmonicity (cc)...".
Analiza el valor de HNR: valores bajos indican más ruido (más soplo), mientras que valores altos indican una voz más clara.
Aspereza (Roughness):
La aspereza puede ser analizada a través de la variación ciclo a ciclo de la frecuencia fundamental (F0). Para esto, puedes usar la función de jitter:
Selecciona el fragmento de audio.
En el menú, selecciona "Sound: To PointProcess (periodic, cc)...".
Luego, selecciona "PointProcess: Get jitter (local)...". Valores altos de jitter indican mayor aspereza.
Astenia-Tensión (Asthenia-Strain):
La tensión en la voz puede analizarse observando las variaciones en la intensidad y la frecuencia fundamental. Voces más tensas suelen mostrar variaciones rápidas y abruptas en estos parámetros. Puedes evaluar la intensidad con la función de "Intensity" en Praat y observar la curva de F0 para detectar tensiones.
4. Comparación entre los Hablantes
Hablante 1 ("¿Sabías que el cuerpo humano posee sensores? ¡Sí! ¡Como los robots!"):
Evalúa la presencia de soplo en la voz analizando la HNR. Un valor bajo de HNR indicaría un mayor nivel de soplo.
Calcula el jitter para evaluar la aspereza. Un jitter alto sugiere una voz más áspera.
Observa la curva de intensidad y F0 para detectar signos de tensión. Una curva con variaciones abruptas y poco controladas podría indicar una voz tensa.
Hablante 2 ("Hay un conocimiento que tenemos desde pequeños, son los sonidos de nuestra lengua"):
Repite el análisis de soplo, aspereza y tensión.
Compara los valores de HNR, jitter y las características de la curva de intensidad y F0 con los del primer hablante.
5. Interpretación de Resultados
Distinguir Soplo: Si el primer hablante tiene un valor de HNR significativamente más bajo que el segundo, es probable que su voz tenga más soplo. Esto puede ser un indicador útil para distinguirlo del segundo hablante.
Distinguir Aspereza: Un jitter más alto en uno de los hablantes sugiere que su voz es más áspera. Si el segundo hablante tiene un jitter más bajo, es probable que su voz sea más suave, lo que puede ser un punto de diferenciación.
Distinguir Tensión: Si uno de los hablantes muestra variaciones abruptas y rápidas en la curva de F0 y en la intensidad, podrías argumentar que su voz es más tensa, mientras que una curva más estable podría indicar una voz más relajada.
6. Conclusión
Los parámetros de Soplo, Aspereza, Astenia-Tensión pueden ser muy útiles para distinguir hablantes en situaciones donde otros parámetros, como la altura tonal o la resonancia, no ofrecen suficientes diferencias claras. Estos parámetros reflejan aspectos muy personales de la producción vocal que pueden ser característicos de cada hablante. Al combinarlos con otros análisis acústicos, puedes aumentar la precisión de la identificación de hablantes en estudios forenses o lingüísticos.
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