The interaction of linguistic and affective prosody in a tone language
Notice bibliographique
Résumé
To address how a common set of acoustic properties of speech prosody modulate to convey linguistic and affective meanings concurrently, this study investigated the influence of phonemic tones on the expression of emotion (happy, sad, angry) and linguistic modality (declarative, interrogative) in a tone language, Punjabi. Base stimuli consisted of neutral sentences with either of the three contrastive tones in Punjabi (falling, level, high-rising) varying at the object position of the sentence only. Each of these sentences was elicited as a statement or a question for each of the three emotions by 6 native Punjabi speakers. Utterances were validated for adequate representation of the target emotion, and reliable exemplars for each of the emotions and linguistic modality were subjected to detailed acoustic analysis. Fundamental frequency and duration measures were analyzed for the stressed vowel of the keywords (subject, object, verb) and the whole utterance for each of the tokens. Results demonstrated ways that the acoustic correlates of tone at the word level interact with that of the intonation and emotion at the sentence level, which were further compared with previous results on the effect of focus on intonation and emotional prosody [M. D. Pell, J. Acoust. Soc. Am. 109, 1668–1680 (2001)].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».