香港大学语言学系PhD博士招生中！（导师Prof. Chan）

今天我们将带大家深入解析香港大学 语言学系的博士生导师Prof.Chan，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。

研究领域解析和深入探讨

教授的研究领域横跨多个语言科学分支，构成了一个独特而富有创新性的学术研究体系。其核心研究领域包括实验语音学（experimental phonetics）、法庭语音学（forensic phonetics）、韵律学（prosody）、心理语言学（psycholinguistics）、第二语言习得（second language acquisition）以及内隐和外显语言学习（implicit and explicit language learning）等。这种跨学科的研究取向体现了现代语言科学发展的重要趋势。

1. 法庭语音学：声音中的法律科学法庭语音学作为教授最突出的研究领域，是将语音学原理应用于法律实践的交叉学科。这一领域主要涉及通过分析语音和言语模式来识别说话人身份，其核心任务是比较已知说话人（通常是犯罪嫌疑人）与未知罪犯在证据录音中的语音特征，以确定两段语音来自同一人的可能性。教授在这一领域的贡献主要体现在对声音质量声学特征的证据价值研究，以及在贝叶斯似然比框架下评估语音证据的强度。法庭语音比较的一个关键挑战在于，案件录音通常存在语音风格不匹配和非同期录制的问题，这些因素会显著影响系统性能。教授的研究通过使用来自75名澳大利亚英语男性说话人的法庭导向数据库，系统评估了基频、共振峰分布、喉部声音质量等长期语音特征的证据强度，为该领域提供了重要的实证基础。
2. 声调语言研究：音高中的语言学奥秘教授对声调语言的研究是其学术工作的另一个重要支柱。声调语言被估计占世界语言的60%以上，但传统的语音感知研究历来专注于非声调语言。教授的工作填补了这一重要空白，特别是在声调的说话人识别功能方面。

   教授的开创性研究比较了标准音调（citation tones）与协同发音音调（coarticulated tones）在说话人识别中的效能。这项研究发现，在连续语音中，音调会受到前向和后向协同发音的影响，导致规范音调的音高高度和轮廓发生变化。这一发现对法庭语音比较实践具有重要意义，因为它揭示了在不同语音环境中音调特征的变异性如何影响说话人识别的准确性。

3. 第二语言习得中的内隐学习机制教授在第二语言习得领域的研究聚焦于内隐学习机制，这是当前心理语言学和认知科学的前沿话题。内隐学习是指学习者在不知道自己正在学习且未试图学习的情况下获得语言知识的过程，这种学习产生的知识通常是内隐的，学习者无法对其进行元语言解释。教授的研究特别关注词汇重音规则的内隐学习。通过结合主观和客观意识测量方法，研究证明了学习者能够在无意识状态下习得第二语言的词汇重音规则。这一发现挑战了传统的显性教学观念，表明即使是复杂的韵律特征也可以通过内隐学习机制获得。

   神经科学研究进一步证实，内隐训练能够导致与母语类似的大脑激活模式的全谱出现，而显性训练则不能。这一发现对第二语言教学方法具有重要启示，表明创造类似沉浸式的内隐学习环境可能比传统的显性语法教学更有效。

4. 声调感知的跨语言研究教授在声调感知方面的跨语言研究揭示了语言经验对音调处理的深层影响。研究发现，不同声调语言背景的听者在处理非母语声调时会表现出不同的感知模式，这种差异不仅体现在语音层面，也体现在语音和词汇层面。教授提出的"反向通达模型"（Reverse Accessing Model, RAM）为声调语言感知提供了新的理论框架。该模型是对影响深远的TRACE模型的扩展，专门为声调语言处理增加了两个处理层次：词汇声调和无调音节。模型的关键假设是信息通达与信息处理的顺序相反，只有音节层次及以上的信息才能保持活跃状态以供即时使用。

精读教授所发表的文章

1.法庭语音学领域的系统性贡献

2024年发表在Forensic Science International的两篇重要论文标志着教授在法庭语音学领域研究的新高度。关于声调建模的研究探讨了基频的语言学结构化和动态方面在说话人识别中的应用，这是该领域的一个相对较少研究的方向。该研究的创新之处在于比较了三种不同的声调F0参数化方法，为声调语言的法庭语音比较提供了重要的方法学指导。

另一篇关于长期声学-语音特征与mel-frequency cepstral coefficients互补性的研究，则深入探讨了传统语音学特征与现代自动说话人识别技术的结合问题。这一研究具有重要的实践意义，因为它直接回应了法庭语音学界关于如何最优化结合人工分析和自动化技术的核心问题。

2023年发表的关于声音质量声学特征证据价值的研究，是教授多年来在该主题上研究的集大成之作。该研究采用了法庭导向的数据库，系统评估了多种长期语音特征的证据强度，发现MFCCs在性能上优于长期声学语音特征。这一发现对法庭实践具有直接的指导意义。

2.第二语言习得研究的深化发展

在第二语言习得领域，教授2023年发表在Language Learning上的合作研究探讨了先验语言知识对第二语言语义内隐学习的影响。通过研究粤语-英语双语者，该研究揭示了母语背景如何影响第二语言的语义学习过程。这一研究体现了教授研究的另一个重要特点：关注香港这一独特语言环境中的语言习得现象。

教授早期关于声调学习困难的研究（2020年）为后续的声调感知和识别研究奠定了重要基础。该研究发现声调-音段连接的偶然学习为理解词汇声调学习困难提供了新的见解，这一发现后来在其声调建模和说话人识别研究中得到了进一步验证和应用。

3.研究方法的创新与发展

教授的研究在方法学上体现出明显的创新特色。其早期研究（如2014-2018年间的工作）主要采用传统的心理语言学实验方法，而近期研究则越来越多地采用大数据分析、机器学习算法和贝叶斯统计方法。这种方法学的演进反映了该领域技术发展的最新趋势。

特别值得注意的是，教授在研究设计中始终注重生态效度。例如，在法庭语音学研究中使用非同期录音和语音风格不匹配的条件，这些都更接近真实的法庭案件情况。这种对生态效度的关注使其研究成果具有更强的实用价值。

教授的学术地位

教授在国际学术界享有很高的声誉，其学术地位可以从多个维度进行评估。从发表平台来看，教授的研究成果主要发表在该领域的顶级期刊上，包括Forensic Science International、Language and Speech、Studies in Second Language Acquisition等，这些期刊在各自领域内都具有很高的影响因子和学术声誉。

1. 在法庭语音学领域的国际影响国际法庭语音学与声学协会（IAFPA）成立于1991年，是法庭语音学领域最重要的国际专业组织，致力于促进法庭语音学和声学的研究发展，为该领域的研究者和从业者提供交流平台。教授获得IAFPA研究资助的事实表明其在该领域的重要地位。

   教授即将出版的两部重要书籍章节进一步巩固了其学术权威地位。在Oxford Handbook of Forensic Phonetics中关于声调语言的章节，以及在Forensic Linguistics中关于法庭语音学的章节，这些都是该领域的权威参考文献，能够在如此重要的学术出版物中撰写章节，充分体现了教授在国际学术界的认可度。

2. 跨领域研究的开创性贡献教授的研究特色在于其跨领域的创新性。将声调语言研究与法庭语音学相结合，这在国际上是相对较新的研究方向。大多数现有的法庭语音比较研究都聚焦于英语和其他欧洲语言，声调变量在法庭语音比较中的有用性仍然研究不足。教授在这一领域的开创性工作为声调语言的法庭应用提供了重要的理论和实践基础。

   教授在第二语言习得的内隐学习机制研究方面也具有重要影响。其关于词汇重音规则内隐学习的研究为该领域提供了重要的实证证据，挑战了传统的显性教学观念。这些研究不仅在学术界产生了重要影响，也为语言教学实践提供了新的思路。

3. 研究资助与学术认可教授获得的多项重要研究资助反映了其研究质量和学术地位。来自香港研究资助局的多个项目资助，包括杰出青年学者计划和一般研究基金，表明其研究在同行评议中获得了高度认可。特别是2025-2028年期间获得的"Justice in China: Showing the way with forensic voice comparison"项目，资助金额达到近80万港币，这是该领域少见的大额资助项目。
4. 国际学术网络与合作教授积极参与国际学术组织和会议，担任多个重要国际会议的组委会成员，包括Sociolinguistic Symposium 23和Phonetics and Phonology in Europe 2015。这些参与体现了其在国际学术界的活跃度和影响力。

   教授的受邀演讲也反映了其学术声誉。在香港浸会大学和香港教育大学的主题演讲，以及在各种学术论坛的受邀报告，表明其研究成果受到了广泛关注和认可。

有话说

基于对教授研究工作的深入分析，可以从多个角度思考其研究的创新意义和未来发展方向。

1. 理论创新的深层意义教授的研究在理论层面最重要的贡献是将声调语言特征引入法庭语音学框架。传统的法庭语音比较主要依赖于音段特征和长期统计特征，而声调作为超音段特征的独特性质使其在说话人识别中具有特殊价值。声调的语言学结构化特性和个体变异性的结合，为法庭语音学提供了新的分析维度。

   教授提出的"反向通达模型"为声调语言感知研究提供了新的理论框架。该模型的核心创新在于假设信息通达与信息处理的顺序相反，这一假设为解释声调感知中的各种现象提供了统一的理论解释。这种理论创新不仅对声调语言研究具有重要意义，也为一般语言感知理论的发展做出了贡献。

2. 方法学创新的技术贡献在方法学层面，教授的研究展现出多项重要创新。首先是将贝叶斯似然比框架引入声调语言的法庭语音比较，这为该领域提供了更加科学和严谨的统计分析方法。其次是开发了针对声调F0的多种参数化方法，包括DCT、多项式拟合和qTA模型的比较研究，为声调语言的自动说话人识别提供了重要的技术基础。

   教授在内隐学习研究中采用的结合主观和客观意识测量的方法，也为该领域的方法学发展做出了重要贡献。这种多维度的意识测量方法能够更准确地区分内隐和外显知识，为理解第二语言习得的认知机制提供了更可靠的工具。

3. 实践应用的社会价值教授的研究具有重要的社会应用价值。在法庭语音学方面，其研究成果直接服务于司法实践，为法庭证据的科学评估提供了重要支撑。特别是在声调语言占主导地位的地区，如中国、越南、泰国等，教授的研究为这些地区的法庭语音比较提供了重要的科学基础。

   在语言教育方面，教授关于内隐学习机制的研究为第二语言教学方法的改进提供了重要启示。研究表明，内隐训练能够产生更好的流利度表现和更接近母语的大脑激活模式，这为开发更有效的语言教学方法提供了科学依据。

4. 未来发展的创新方向基于对教授研究轨迹的分析，可以预见几个重要的未来发展方向。首先是人工智能技术与传统语音学方法的更深度融合。随着深度学习技术的发展，如何将传统的语音学知识与现代机器学习算法相结合，将是法庭语音学领域的重要发展方向。

   其次是跨语言声调感知机制的进一步探索。随着全球化的发展，多语言环境下的声调感知和产生成为越来越重要的研究话题。教授的研究可以进一步扩展到更多语言对的比较研究，为理解声调感知的普遍机制提供更全面的证据。

   第三是内隐学习机制在更广泛语言现象中的应用。除了词汇重音和声调之外，内隐学习机制在句法、语用等其他语言层面的作用机制值得进一步探索。这种研究可能为理解语言习得的整体图景提供更完整的理论框架。

博士背景

Syntax，985中国语言文学系博士生，专注于计算语言学和历史语言学研究。擅长运用大数据分析和人工智能技术，探索汉语语音、语法的历史演变规律和现代汉语方言的地理分布特征。在研究上古汉语语音系统重建方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国语言学会青年学者奖。研究成果发表于《语言学报》和《Journal of Chinese Linguistics》等重要期刊。