The effects of different voice qualities on the perceived personality of a speaker
Notice bibliographique
Résumé
Although previous studies investigated various aspects of voice quality perception and personality attribution there are no studies, to our knowledge, which simultaneously examine and compare the perception of various voice qualities when produced by the same individual. This work investigates how laryngeal and supralaryngeal voice quality variations of a speaker affect listeners' perceived personality traits (and thus perceived charisma) of that same speaker. Six Canadian English speakers produced paragraphs varying the following voice qualities: modal, creaky, breathy (natural and artificial), (hyper-)nasalization, and smiling (natural and extreme). Listeners of a perception experiment were then tasked to rate 10 statements for each presented audio stimulus. Statements were selected corresponding to a sub-section of the Big 5 personality traits shown to be linked to charisma perception. Results show significantly more positive listener ratings (i.e., higher ratings compared to modal) with medium effects sizes for both smiling variants across all personality traits. In contrast, creaky was perceived significantly more negatively overall for all personality traits, with a medium effect size. Nasal and breathy still achieved statistically significant rating differences compared to the modal baseline. However, the overall effect pattern was more complex, and effect sizes were small or negligible. Additionally, we found consistent differences for some voice qualities when examining listener ratings comparing male vs. female speakers: for both creaky and smiling (but not for other voice qualities), female speakers were rated more negatively when producing creaky for some personality traits, whereas both smiling variants were consistently rated higher for females compared to males.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».