La perception naïve non native des voyelles nasales du portugais

Les adultes peuvent éprouver des difficultés à discriminer des phonèmes d’une langue seconde (L2) qui ne servent pas à distinguer des items lexicaux dans leur langue maternelle (L1). Le Feature Model (FM) de Brown (1998) propose que les adultes peuvent réussir à créer des nouvelles catégories de sons seulement si celles-ci peuvent être construites à partir de traits distinctifs existant dans la L1 des auditeurs. Cette hypothèse a été testée sur plusieurs contrastes consonantiques dans différentes langues; cependant, il semble que les traits qui s’appliquent sur les voyelles n’aient jamais été examinés dans cette perspective et encore moins les traits qui opèrent à la fois dans les systèmes vocalique et consonantique et qui peuvent avoir un statut distinctif ou non-distinctif. Le principal objectif de la présente étude était de tester la validité du FM concernant le contraste vocalique oral-nasal du portugais brésilien (PB). La perception naïve du contraste /i/-/ĩ/ par des locuteurs du français, de l’anglais, de l’espagnol caribéen et de l’espagnol conservateur a été examinée, étant donné que ces quatre langues diffèrent en ce qui a trait au statut de la nasalité. De plus, la perception du contraste non-naïf /e/-/ẽ/ a été inclus afin de comparer les performances dans la perception naïve et non-naïve. Les résultats obtenus pour la discrimination naïve de /i/-/ĩ/ a permis de tirer les conclusions suivantes pour la première exposition à un contraste non natif : (1) le trait [nasal] qui opère de façon distinctive dans la grammaire d’une certaine L1 peut être redéployé au sein du système vocalique, (2) le trait [nasal] qui opère de façon distinctive dans la grammaire d’une certaine L1 ne peut pas être redéployé à travers les systèmes (consonne à voyelle) et (3) le trait [nasal] qui opère de façon non-distinctive dans la grammaire d’une certaine L1 peut être ou ne pas être redéployé au statut distinctif. En dernier lieu, la discrimination non-naïve de /e/-/ẽ/ a été réussie par tous les groupes, suggérant que les trois types de redéploiement s’avèrent possibles avec plus d’expérience dans la L2. Adults may experience difficulties discriminating phonemes of a second language (L2) that do not serve to distinguish lexical items in their native language (L1). Brown’s (1998) Feature Model (FM) advances that adults may be able to create new sound categories only if these can be built from contrastive features existing in their L1. This hypothesis has been tested on various consonant contrasts in a number of languages; however, it appears that features applying on vowels have never been examined from this perspective and neither have features that operate both in the vowel and the consonant systems and that may have a contrastive or a non-contrastive status. The main purpose of the present study was to test the validity of the FM with respect to the oral-nasal vowel contrast of Brazilian Portuguese. The naïve perception of the contrast /i/-/ĩ/ by French, English, Caribbean Spanish, and conservative Spanish speakers was examined, given that these four languages differ with respect to the status of nasality. Moreover, the perception of the non-naïve contrast /e/-/ẽ/ was included to compare naïve and non-naïve perception performances. The obtained data for the naïve discrimination of /i/-/ĩ/ allowed to draw the following conclusions for the first exposure to a non-native contrast: (1) the feature [nasal] operating contrastively in the grammar of a given L1 can be redeployed within the vowel system, (2) the feature [nasal] operating contrastively in the grammar of a given L1 may not be redeployed across systems (consonant to vowel), and (3) the feature [nasal] operating non-contrastively in the grammar of a given L1 might or might not be redeployed to contrastive status. Lastly, the non-naïve perception of /e/-/ẽ/ was successful for all groups, suggesting that the three types of redeployment are possible with more experience in the L2.

Keyphrases: Perception naïve, Trait nasal, Feature Model, Redéploiement, Feature Model, Feature Model, Naïve perception, Feature nasal, Feature Model, Redeployment