Processing emotional prosody in a foreign language: the case of German and Hebrew
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the universality of emotional prosody in perception of discrete emotions when semantics is not available. In two experiments the perception of emotional prosody in Hebrew and German by listeners who speak one of the languages but not the other was investigated. Having a parallel tool in both languages allowed to conduct controlled comparisons. In Experiment 1, 39 native German speakers with no knowledge of Hebrew and 80 native Israeli speakers rated Hebrew sentences spoken with four different emotional prosodies (anger, fear, happiness, sadness) or neutral. The Hebrew version of the Test for Rating of Emotions in Speech (T-RES) was used for this purpose. Ratings indicated participants' agreement on how much the sentence conveyed each of four discrete emotions (anger, fear, happiness and sadness). In Experient 2, 30 native speakers of German, and 24 Israeli native speakers of Hebrew who had no knowledge of German rated sentences of the German version of the T-RES. Based only on the prosody, German-speaking participants were able to accurately identify the emotions in the Hebrew sentences and Hebrew-speaking participants were able to identify the emotions in the German sentences. In both experiments ratings between the groups were similar. These findings show that individuals are able to identify emotions in a foreign language even if they do not have access to semantics. This ability goes beyond identification of target emotion; similarities between languages exist even for "wrong" perception. This adds to accumulating evidence in the literature on the universality of emotional prosody. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s41809-022-00107-x.
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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 | 0,000 |
| 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 ».