Age-Related Changes in the Perception of Emotions in Speech: Assessing Thresholds of Prosody and Semantics Recognition in Noise for Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Older adults process emotions in speech differently than do young adults. However, it is unclear whether these age-related changes impact all speech channels to the same extent, and whether they originate from a sensory or a cognitive source. The current study adopted a psychophysical approach to directly compare young and older adults' sensory thresholds for emotion recognition in two channels of spoken-emotions: prosody (tone) and semantics (words). A total of 29 young adults and 26 older adults listened to 50 spoken sentences presenting different combinations of emotions across prosody and semantics. They were asked to recognize the prosodic or semantic emotion, in separate tasks. Sentences were presented on the background of speech-spectrum noise ranging from SNR of -15 dB (difficult) to +5 dB (easy). Individual recognition thresholds were calculated (by fitting psychometric functions) separately for prosodic and semantic recognition. Results indicated that: (1). recognition thresholds were better for young over older adults, suggesting an age-related general decrease across channels; (2). recognition thresholds were better for prosody over semantics, suggesting a prosodic advantage; (3). importantly, the prosodic advantage in thresholds did not differ between age groups (thus a sensory source for age-related differences in spoken-emotions processing was not supported); and (4). larger failures of selective attention were found for older adults than for young adults, indicating that older adults experienced larger difficulties in inhibiting irrelevant information. Taken together, results do not support a sole sensory source, but rather an interplay of cognitive and sensory sources for age-related differences in spoken-emotions processing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».