统一振幅与相位分析：普通话功能多元混合效应建模的成分数据方法

普通话是一种声调语言，其话语的音高（或 $F_0$）承载着重要的语言信息。然而，来自不同个体的语音样本会受到振幅和相位变化的影响，在任何试图提供该语言具有语言意义描述的分析中都必须对此加以考虑。本文提出了一种针对振幅、相位和时长的联合模型，该模型结合了功能数据分析、成分数据分析和线性混合效应模型的要素。通过对函数进行功能主成分分析分解，并将配准函数与成分数据分析相连接，可以构建一个联合多元混合效应模型，从而深入洞察不同变异模式之间的关系及其对语言和非语言协变量的依赖性。该模型应用于 COSPRO-1 数据集，这是一个包含约 5 万个语音多样化的样本 $F_0$ 轮廓（音节）的台湾普通话口语综合数据库，揭示了语音信息由振幅和相位变异共同承载。