Familiarity and task context shape the use of acoustic information in voice identity perception
Notice bibliographique
Résumé
Familiar and unfamiliar voice perception are often understood as being distinct from each other. For identity perception, theoretical work has proposed that listeners use acoustic information in different ways to perceive identity from familiar and unfamiliar voices: Unfamiliar voices are thought to be processed based on close comparisons of acoustic properties, while familiar voices are processed based on diagnostic acoustic features that activate a stored person-specific representation of that voice. To date no empirical study has directly examined whether and how familiar and unfamiliar listeners differ in their use of acoustic information for identity perception. Here, we tested this theoretical claim by linking listeners' judgements in voice identity tasks to complex acoustic representation - spectral similarity of the heard voice recordings. Participants (N = 177) who were either familiar or unfamiliar with a set of voices completed an identity discrimination task (Experiment 1) or an identity sorting task (Experiment 2). In both experiments, identity judgements for familiar and unfamiliar voices were guided by spectral similarity: Pairs of recordings with greater acoustic similarity were more likely to be perceived as belonging to the same voice identity. However, while there were no differences in how familiar and unfamiliar listeners used acoustic information for identity discrimination, differences were apparent for identity sorting. Our study therefore challenges proposals that view familiar and unfamiliar voice perception as being at all times distinct. Instead, our data suggest a critical role of the listening situation in which familiar and unfamiliar voices are evaluated, thus characterising voice identity perception as a highly dynamic process in which listeners opportunistically make use of any kind of information they can access.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».