Disentangling acoustic and social biases in creaky voice perception: The effects of f0 and face gender on creakiness ratings
Notice bibliographique
Résumé
Creaky voice has historically been associated with men’s speech, supported by acoustic studies. Since around 2010, however, sociolinguistic work alongside public discourse has perpetuated greater creaky voice use by women, typically implementing impressionistic coding. This study investigates whether this recent shift can be attributed to perceptual social and acoustic biases related to (perceived) speaker gender and pitch (f0), respectively. Using a matched-guise paradigm, 40 Canadian English listeners rated the perceived creakiness of the same modal and creaky voices—altered to have ambiguously gendered formants and median f0s (115, 135, 155 Hz)—paired with female and male faces. Bayesian regression analyses revealed strong effects of voice quality and moderate effects of f0: Creaky and lower-f0 stimuli were rated as creakier. No overall effect of face gender was found. However, a weak interaction between face gender and f0 suggests a possible gender prototypicality bias: At lower f0s, female faces were rated as slightly creakier than male faces and at higher f0s, male faces were rated creakier than female faces. These findings show that neither acoustic nor gender-based biases alone can account for widespread reports of women-led creaky voice use. Several possible explanations for this discrepancy are discussed.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».