Visual biases in evaluation of speakers’ and singers’ voice type by cis and trans listeners
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: (voice type) should be appraised based on acoustic cues characterizing their voice. Instead, in practice, it is often influenced by the individual's physical appearance. This is especially distressful for transgender people who may be excluded from formal singing because of perceived mismatch between their voice and appearance. To eventually break down these visual biases, we need a better understanding of the conditions under which they occur. Specifically, we hypothesized that trans listeners (not actors) would be better able to resist such biases, relative to cis listeners, precisely because they would be more aware of appearance-voice dissociations. Methods: In an online study, 85 cisgender and 81 transgender participants were presented with 18 different actors singing or speaking short sentences. These actors covered six voice categories from high/bright (traditionally feminine) to low/dark (traditionally masculine) voices: namely soprano, mezzo-soprano (referred to henceforth as mezzo), contralto (referred to henceforth as alto), tenor, baritone, and bass. Every participant provided voice type ratings for (1) Audio-only (A) stimuli to get an unbiased estimate of a given actor's voice type, (2) Video-only (V) stimuli to get an estimate of the strength of the bias itself, and (3) combined Audio-Visual (AV) stimuli to see how much visual cues would affect the evaluation of the audio. Results: Results demonstrated that visual biases are not subtle and hold across the entire scale, shifting voice appraisal by about a third of the distance between adjacent voice types (for example, a third of the bass-to-baritone distance). This shift was 30% smaller for trans than for cis listeners, confirming our main hypothesis. This pattern was largely similar whether actors sung or spoke, though singing overall led to more feminine/high/bright ratings. Conclusion: This study is one of the first demonstrations that transgender listeners are in fact better judges of a singer's or speaker's voice type because they are better able to separate the actors' voice from their appearance, a finding that opens exciting avenues to fight more generally against implicit (or sometimes explicit) biases in voice appraisal.
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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 ».