Prosody and Semantics Are Separate but Not Separable Channels in the Perception of Emotional Speech: Test for Rating of Emotions in Speech
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Our aim is to explore the complex interplay of prosody (tone of speech) and semantics (verbal content) in the perception of discrete emotions in speech. METHOD: We implement a novel tool, the Test for Rating of Emotions in Speech. Eighty native English speakers were presented with spoken sentences made of different combinations of 5 discrete emotions (anger, fear, happiness, sadness, and neutral) presented in prosody and semantics. Listeners were asked to rate the sentence as a whole, integrating both speech channels, or to focus on one channel only (prosody or semantics). RESULTS: We observed supremacy of congruency, failure of selective attention, and prosodic dominance. Supremacy of congruency means that a sentence that presents the same emotion in both speech channels was rated highest; failure of selective attention means that listeners were unable to selectively attend to one channel when instructed; and prosodic dominance means that prosodic information plays a larger role than semantics in processing emotional speech. CONCLUSIONS: Emotional prosody and semantics are separate but not separable channels, and it is difficult to perceive one without the influence of the other. Our findings indicate that the Test for Rating of Emotions in Speech can reveal specific aspects in the processing of emotional speech and may in the future prove useful for understanding emotion-processing deficits in individuals with pathologies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».