The sound of trustworthiness: Acoustic-based modulation of perceived voice personality
Notice bibliographique
Résumé
When we hear a new voice we automatically form a "first impression" of the voice owner's personality; a single word is sufficient to yield ratings highly consistent across listeners. Past studies have shown correlations between personality ratings and acoustical parameters of voice, suggesting a potential acoustical basis for voice personality impressions, but its nature and extent remain unclear. Here we used data-driven voice computational modelling to investigate the link between acoustics and perceived trustworthiness in the single word "hello". Two prototypical voice stimuli were generated based on the acoustical features of voices rated low or high in perceived trustworthiness, respectively, as well as a continuum of stimuli inter- and extrapolated between these two prototypes. Five hundred listeners provided trustworthiness ratings on the stimuli via an online interface. We observed an extremely tight relationship between trustworthiness ratings and position along the trustworthiness continuum (r = 0.99). Not only were trustworthiness ratings higher for the high- than the low-prototypes, but the difference could be modulated quasi-linearly by reducing or exaggerating the acoustical difference between the prototypes, resulting in a strong caricaturing effect. The f0 trajectory, or intonation, appeared a parameter of particular relevance: hellos rated high in trustworthiness were characterized by a high starting f0 then a marked decrease at mid-utterance to finish on a strong rise. These results demonstrate a strong acoustical basis for voice personality impressions, opening the door to multiple potential applications.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».