Preparazione dei dati articolatori

Il segnale acustico così annotato in Praat è stato quindi importato nuovamente in AAA per la tracciatura dei profili linguali. Assieme alle registrazioni sono state importate anche le annotazioni relative al tier “target”.

Come si può vedere in Figura 10, il software consente di visualizzare in un‟unica schermata più informazioni riguardanti lo stesso elemento. Nell‟angolo in alto a sinistra l‟immagine ecografica riferita ad un determinato istante; nel riquadro a destra le parole registrate e il numero di ripetizione; in basso, si susseguono la forma d‟onda della parola in analisi, il suo spettrogramma, l‟etichetta dei segmenti studiati e i

frames catturati tramite ecografia.

Figura 10 Schermata del programma AAA.

Il primo passo è quello di verificare l‟allineamento del segnale acustico alle immagini ecografiche. Come accennato in precedenza, la registrazione di ogni parola

58 è introdotta da un tono artificiale, in risposta al quale si attiva un breve flash bianco che viene proiettato sul primo frame, individuandolo come punto di partenza del segnale audio. Solo un perfetto allineamento tra il tono e il flash garantisce la sincronizzazione dei dati acustici con quelli articolatori. Questo sistema, semplice eppure assai prezioso, permette di evitare sfasamenti e imprecisioni tra i due tipi di dati legati al processo di allineamento e quindi di escludere almeno questo tipo di distorsione nell‟interpretazione successiva delle immagini. Per quanto ci siano dei gesti articolatori ben riconoscibili, infatti, nulla ci assicura di aver associato un certo fatto acustico al preciso istante in cui è stato prodotto.

L‟annotazione dei dati articolatori consiste nell‟individuazione nelle immagini ecografiche del profilo della lingua e del palato, ove possibile.

A tal fine, ci si serve di una procedura semi-automatica. Innanzitutto, si impone sull‟immagine ecografica una griglia a forma di ventaglio costituita da 42 raggi. L‟annotatore stabilisce il limite massimo (Roof) e minimo (MinTongue) entro cui la lingua si muove. A questo punto il software sfrutta le diverse tonalità delle immagini ecografiche per rintracciare il profilo linguale: poiché la superficie della lingua rappresenta la zona in cui si riflettono quasi totalmente i raggi ultrasonori, essa dovrebbe essere anche la linea più chiara dell‟immagine, ricordando che i punti più luminosi sono quelli in cui le onde sono riflesse con maggiore intensità. Sulla base di questa osservazione, il software ricerca all'interno dell'area individuata dall‟annotatore i punti più luminosi lungo i 42 raggi per tutti i frames catturati nel processo di acquisizione. Attraverso l'opzione Best fit il programma unisce quindi i punti rintracciati e disegna la curva che meglio si adatta ad essi, definita spline32.

Quest'operazione non è esente da problemi: come osservato in precedenza, nella lingua è presente una certa percentuale di grasso che riflettendo le onde ultrasonore può causare la presenza di striature chiare al di sotto della lingua che possono “ingannare” il programma durante la tracciatura automatica del profilo linguale. D‟altronde questa procedura funziona con una certa accuratezza solo se le immagini sono di alta qualità, ovvero se la lingua si staglia dal fondo scuro circostante e quindi risulta ben individuabile. Se infatti in alcuni punti la lingua non è visibile il software coglierà ugualmente i punti più luminosi lungo i raggi corrispondenti a quella zona

32 _{Il termine spline indica una funzione matematica costituita da un insieme di polinomi raccordati} tra loro ed è utilizzata per unire ed interpolare un insieme di punti in una funzione continua. È uno dei metodi di approssimazione più usato nelle applicazioni (Treccani).

59 creando degli artefatti. Ciò avviene soprattutto per le parti terminale e iniziale della curva, corrispondenti alla radice e all'apice della lingua che nelle immagini ecografiche non sono sempre così evidenti, anzi spesso non sono affatto visibili. Per questo motivo, per ottenere profili linguali più precisi e corrispondenti alla realtà, si rende necessario l'intervento dell‟annotatore, il quale provvede a correggere manualmente, frame per frame, tutte le splines tracciate dal software. Si tratta di un lavoro lungo e laborioso dal momento che bisogna verificare la correttezza e intervenire nei punti inequivocabilmente errati per circa 20 frames per ogni parola. Inevitabilmente questa operazione richiede una buona dose di interpretazione e introduce nei dati una componente soggettiva e ovviamente non riproducibile. L‟annotatore, pertanto, deve essere consapevole del peso delle proprie scelte e bilanciare sapientemente il processo automatico (e dunque riproducibile e oggettivo di un algoritmo matematico) da una parte e la correzione manuale (soggettiva e variabile) dall'altra.

Al fine di facilitare le misurazioni successive e rendere possibile il confronto tra bocche di grandezza diversa, per ogni parlante è stato impostato uno specifico fan, di modo che l‟area di ricerca del profilo linguale da parte del software corrispondesse esattamente allo spazio in cui si muove la lingua.

Prima di ogni ripetizione della lista di parole, a ciascun partecipante è stato chiesto di bere delle piccole quantità di acqua: il momento della deglutizione è stato quindi catturato tramite UTI, secondo la tipica procedura utilizzata per l‟individuazione del palato. Dalla visione dei video delle tre ripetizioni è stato poi scelto quello in cui il palato sembrava rappresentato più chiaramente e si è proceduto alla tracciatura secondo il metodo semi-automatico sopra descritto.

Durante la fase di annotazione si sono sperimentati due metodi: uno prevedeva la tracciatura dei profili linguali, una volta importata sulla griglia la linea corrispondente al palato del parlante; l‟altro, la visualizzazione esclusiva del profilo della lingua. Nonostante il profilo del palato sia necessariamente approssimativo (per i motivi su detti), abbiamo notato come esso risulti d‟aiuto nell‟operazione di riconoscimento dei movimenti della lingua, in quanto la posizione del palato aiuta ad orientarsi e ad identificare la lingua anche quando questa è meno visibile oppure lascia intuire perché ad un certo punto sparisca. Infatti, spesso quando la lingua viene

60 in contatto con una superficie, il suo profilo tende a scomparire dall‟immagine ultrasonica.

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Risultati

L‟analisi del materiale raccolto ha previsto due procedure distinte in conformità al tipo di dati da esaminare. Poiché i dati e il metodo d‟indagine sono tanto difformi, riteniamo opportuno tenere separati i momenti dell‟analisi nell‟esposizione dei risultati. Una prima fase ha riguardato l‟analisi dei valori di durata ricavati dalle registrazioni del segnale sonoro e verrà illustrata nella sezione seguente (§ 6.1); la fase successiva, invece, prende in esame i profili linguali e le misure di velocità dei gesti apicali estratti durante l‟elaborazione delle immagini ecografiche. Questa seconda parte dell‟analisi occuperà i paragrafi 6.2.1 e 6.2.2.