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dc.contributor.authorCaumo, Débora Tomazi Moreirapt_BR
dc.contributor.authorFrança, Marcio Pezzinipt_BR
dc.contributor.authorSilva, Clecio Homrich dapt_BR
dc.date.accessioned2023-03-30T03:23:50Zpt_BR
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.issn0102-7158pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/256504pt_BR
dc.description.abstractO objetivo do estudo foi identificar, sintetizar e classificar os softwares atualmente disponíveis que podem auxiliar na tarefa de transcrição fonética da fala espontânea de pré-escolares, para avaliar o desenvolvimento da linguagem infantil. Foi realizada uma revisão sistemática de artigos publicados, no período de 10 anos (de junho de 2010 a junho de 2020), sem restrições quanto à localização e idioma, utilizando as bases de dados Cochrane, Pubmed e Web of Science. Os termos utilizados nas estratégias de busca foram "fonológico", "fonético", "transcrição", "computador" e "software". Os estudos foram selecionados por dois revisores independentes usando estratégias de busca pré-definidas. Na busca inicial, após a exclusão de duplicatas, foram encontrados 534 artigos. Com a leitura de seus títulos e resumos, restaram 46 artigos relacionados ao tema, que foram lidos na íntegra. Após a leitura, 24 artigos foram incluídos no estudo. Os resultados revelaram um total de sete softwares disponíveis para auxiliar a transcrição fonética da fala espontânea de pré-escolares utilizados para diferentes análises: LENA e Timestamper (para balbucios e vocalizações pré-linguísticas), ELAN (para comunicação gestual, elementos extralinguísticos e contexto situacional), Phon (para análises fonéticas e fonológicas), CLAN e SALT (para aspectos morfossintáticos, gramaticais e semânticos) e Praat (para medidas acústicas). Por meio desta revisão sistemática, pode-se concluir que há vantagens no uso de software para transcrição fonética, armazenamento de amostras e análise de linguagem infantil, principalmente no que diz respeito à padronização e confiabilidade para amostras de fala espontânea. A transcrição fonética ainda depende de um transcritor humano. As ferramentas encontradas nos softwares fornecem suporte para facilitar o uso dos símbolos fonéticos, segmentação e pareamento de áudio para escrita e análises de dados de fala.pt_BR
dc.description.abstractThe aim of the study was to identify, synthesize and classify the software currently available that can help in the task of phonetic transcription of the spontaneous speech of pre-school children to evaluate the development of children's language. A systematic review was performed for articles published, for the 10-year period (June 2010 to June 2020), without restrictions as to location and language, using the Cochrane, Pubmed and Web of Science databases. The terms used in the search strategies were "phonological", "phonetic", "transcription", "computer" and "software". The studies were selected by two independent reviewers using pre-defined search strategies. In the initial search, after the exclusion of duplicates, 534 articles were found. By reading their titles and abstracts, 46 articles related to the theme were left, which were then read in full. After reading, 24 articles were included in the study. The results revealed a total of seven software available for the phonetic transcription of spontaneous speech from preschoolers used for different analyses: LENA and Timestamper (for babbling and pre-linguistic vocalizations), ELAN (for gestural communication, extralinguistic elements and thesituational context), Phon (for phonetic and phonological analyses), CLAN and SALT (for morphosyntactic, grammatical and semantic aspects) and Praat (for acoustic measurements). Through this systematic review, it can be concluded that there are advantages to using software for phonetic transcription, sample storage, and child language analysis, especially concerning standardization and reliability for spontaneous speech samples. Phonetic transcription still relies on the ability and subjectivity of a human transcriber. The tools found in the software provide support to facilitate using phonetic symbols, audio segmentation and pairing to writing, and analysis of speech data.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofRevista da ABRALIN. Rio de Janeiro. Vol. 21, n. 1 (2022), 22 p.pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectFonéticapt_BR
dc.subjectPhoneticsen
dc.subjectChild Languageen
dc.subjectSoftwarept_BR
dc.subjectDesenvolvimento da linguagempt_BR
dc.subjectLanguage Developmenten
dc.subjectLinguagem infantilpt_BR
dc.titlePhonetic transcription of spontaneous children's speech with the aid of software : a systematic reviewpt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb001162577pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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