A Cross-Linguistic Validation of the Test for Rating Emotions in Speech: Acoustic Analyses of Emotional Sentences in English, German, and Hebrew
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Test for Rating Emotions in Speech (T-RES) has been developed in order to assess the processing of emotions in spoken language. In this tool, spoken sentences, which are composed of emotional content (anger, happiness, sadness, and neutral) in both semantics and prosody in different combinations, are rated by listeners. To date, English, German, and Hebrew versions have been developed, as well as online versions, iT-RES, to adapt to COVID-19 social restrictions. Since the perception of spoken emotions may be affected by linguistic (and cultural) variables, it is important to compare the acoustic characteristics of the stimuli within and between languages. The goal of the current report was to provide cross-linguistic acoustic validation of the T-RES. METHOD: T-RES sentences in the aforementioned languages were acoustically analyzed in terms of mean F0, F0 range, and speech rate to obtain profiles of acoustic parameters for different emotions. RESULTS: Significant within-language discriminability of prosodic emotions was found, for both mean F0 and speech rate. Similarly, these measures were associated with comparable patterns of prosodic emotions for each of the tested languages and emotional ratings. CONCLUSIONS: The results demonstrate the lack of dependence of prosody and semantics within the T-RES stimuli. These findings illustrate the listeners' ability to clearly distinguish between the different prosodic emotions in each language, providing a cross-linguistic validation of the T-RES and iT-RES.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».