Common cues to emotion in the dynamic facial expressions of speech and song
Notice bibliographique
Résumé
Speech and song are universal forms of vocalization that may share aspects of emotional expression. Research has focused on parallels in acoustic features, overlooking facial cues to emotion. In three experiments, we compared moving facial expressions in speech and song. In Experiment 1, vocalists spoke and sang statements each with five emotions. Vocalists exhibited emotion-dependent movements of the eyebrows and lip corners that transcended speech-song differences. Vocalists' jaw movements were coupled to their acoustic intensity, exhibiting differences across emotion and speech-song. Vocalists' emotional movements extended beyond vocal sound to include large sustained expressions, suggesting a communicative function. In Experiment 2, viewers judged silent videos of vocalists' facial expressions prior to, during, and following vocalization. Emotional intentions were identified accurately for movements during and after vocalization, suggesting that these movements support the acoustic message. Experiment 3 compared emotional identification in voice-only, face-only, and face-and-voice recordings. Emotion judgements for voice-only singing were poorly identified, yet were accurate for all other conditions, confirming that facial expressions conveyed emotion more accurately than the voice in song, yet were equivalent in speech. Collectively, these findings highlight broad commonalities in the facial cues to emotion in speech and song, yet highlight differences in perception and acoustic-motor production.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».