Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cette thèse est de comparer les mécanismes fondamentaux liés à la perception émotionnelle vocale et musicale. Cet objectif est sustenté par de nombreux rapports et théories appuyant l'idée de substrats neuronaux communs pour le traitement des émotions vocales et musicales. Il est proposé que la musique, afin de nous faire percevoir des émotions, recrute/recycle les circuits émotionnels qui ont évolué principalement pour le traitement des vocalisations biologiquement importantes (p.ex. cris pleurs). Bien que certaines études ont relevé de grandes similarités entre ces deux timbres (voix, musique) du point de vue cérébral (traitement émotionnel) et acoustique (expressions émotionnelles), certaines différences acoustiques et neuronales spécifique à chaque timbre ont également été observées. Il est possible que les différences rapportées ne soient pas spécifiques au timbre, mais observées en raison de facteurs spécifiques aux stimuli utilisés tels que leur complexité et leur longueur. Ici, il est proposé de contourner les problèmes de comparabilité de stimulus, par l’utilisation des expressions émotionnelles les plus simples dans les deux domaines. Pour atteindre l’objectif global de la thèse, les travaux ont été réalisés en deux temps. Premièrement, une batterie de stimuli émotionnels musicaux comparables aux stimuli vocaux déjà disponibles (Voix Affectives Montréalaises) a été développée. Des stimuli (Éclats Émotionnels Musicaux) exprimant 4 émotions (joie, peur, tristesse, neutralité) performés au violon et à la clarinette ont été enregistrés et validés. Ces Éclats Émotionnels Musicaux ont obtenu un haut taux de reconnaissance (M=80.4%) et reçu des jugements d’arousal (éveil/stimulation) et de valence correspondant à l’émotion qu’il représentait. Nous avons donc pu, dans un deuxième temps, utiliser ces stimuli nouvellement validés et les Voix Affectives Montréalaises pour réaliser deux études de comparaison expérimentales. D’abord, nous avons effectué à l’aide de l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle une comparaison des circuits neuronaux utilisés pour le traitement de ces deux types d’expressions émotionnelles. Indépendamment de leur nature vocale ou musicale, une activité cérébrale spécifique à l'émotion a été observée dans le cortex auditif (centrée sur le gyrus temporal supérieur) et dans les régions limbiques (gyrus parahippocampique/amygdale), alors qu'aucune activité spécifique aux stimuli vocaux ou musicaux n'a été observée. Par la suite, nous avons comparé la perception des émotions vocales et musicales sous simulation d’implant cochléaire. Cette simulation affectant grandement la perception des indices acoustiques liés aux hauteurs tonales (important pour la discrimination émotionnelle), nous a permis de déterminer quels indices acoustiques secondaires à ceux-ci sont importants pour la perception émotionnelle chez les utilisateurs d’implant cochléaire. L’examen des caractéristiques acoustiques et des jugements émotionnels a permis de déterminer que certaines caractéristiques timbrales (clarté, énergie et rugosité) communes à la voix et la musique sont utilisées pour réaliser des jugements émotionnels sous simulations d’implant cochléaire, dans les deux domaines. L’attention que nous avons portée au choix des stimuli nous a permis de mettre de l’avant les grandes similarités (acoustique, neuronales) impliquées dans la perception des émotions vocales et musicales. Cette convergence d’évidence donne un appui important à l’hypothèse de circuits neuronaux fondamentaux commun pour le traitement des émotions vocales et musicales.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».