Similarities in the acoustic expression of emotions in English, German, Hindi, and Arabic.
Notice bibliographique
Résumé
Based on the hypothesis that emotion expression is in large part biologically determined (“universal”), this study examined whether spoken utterances conveying seven emotions (anger, disgust, fear, sadness, happiness, surprise, and neutral) demonstrate similar acoustic patterns in four distinct languages (English, German, Hindi, and Arabic). Emotional pseudoutterances (the dirms are in the cindabal) were recorded by four native speakers of each language using an elicitation paradigm. Across languages, approximately 2500 utterances, which were perceptually identified as communicating the intended target emotion, were analyzed for three acoustic parameters: f0Mean, f0Range, and speaking rate. Combined variance in the three acoustic measures contributed significantly to differences among the seven emotions in each language, although f0Mean played the largest role for each language. Disgust, sadness, and neutral were always produced with a low f0Mean, whereas surprise (and usually fear and anger) exhibited an elevated f0Mean. Surprise displayed an extremely wide f0Range and disgust exhibited a much slower speaking rate than the other emotions in each language. Overall, the acoustic measures demonstrated many similarities among languages consistent with the notion of universal patterns of vocal emotion expression, although certain emotions were poorly predicted by the three acoustic measures and probably rely on additional acoustic parameters for perceptual recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».