Effects of acoustic cue manipulations on emotional prosody recognition.
Notice bibliographique
Résumé
Studies on emotion recognition from prosody have largely focused on the role and effectiveness of isolated acoustic parameters and less is known about how information from these cues is perceived and combined to infer emotional meaning. To better understand how acoustic cues influence recognition of discrete emotions from voice, this study investigated how listeners perceptually combine information from two critical acoustic cues, pitch and speech rate, to identify emotions. For all the utterances, pitch and speech rate measures of the whole utterance were independently manipulated by factors of 1.25 (+25%) and 0.75 (−25%). To examine the influence of one cue with reference to the other cue the three manipulations of pitch (+25%, 0%, and −25%) were crossed with the three manipulations of speech rate (+25%, 0%, and −25%). Pseudoutterances spoken in five emotional tones (happy, sad, angry, fear, and disgust) and neutral that have undergone acoustic cue manipulations were presented to 15 male and 15 female participants for an emotion identification task. Results indicated that both pitch and speech rate are important acoustic parameters to identify emotions and more critically, it is the relative weight of each cue which seems to contribute significantly for categorizing happy, sad, fear, and neutral.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».