Est-ce que la reconnaissance de la prosodie émotionnelle dans la langue française est modulée par les accents régionaux français et québécois ?
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La prosodie de la parole, c'est-à-dire les variations du ton de la voix lorsque l'on parle, joue un rôle clé dans les interactions sociales en apportant entre autres des informations importantes liées à l'identité, l'état émotionnel ou encore l'origine géographique. La prosodie est modifiée par les accents d’une personne, en particulier si elle parle une langue étrangère. Ces accents ont un impact important sur la façon dont la parole est reconnue, avec des conséquences significatives sur la façon dont le locuteur est perçu socialement, comme une baisse d’empathie ou encore une moins grande confiance. Cependant, il est moins clair si cet impact, généralement négatif, persiste dans le contexte des accents régionaux qui constituent des variations plus subtiles du signal vocal. Objectif et hypothèse : L'objectif de ce présent mémoire est de comprendre comment des individus francophones de différentes régions (France, Québec) expriment et reconnaissent des phrases émotionnelles prononcées par des personnes originaires de la même région ou non. Plusieurs études suggèrent un avantage de groupe, qui renvoie à l’idée que même si les émotions pourraient être reconnues de manière universelle, nous reconnaissons mieux les productions émotionnelles de personnes de notre propre groupe culturel que de personnes extérieures à ce groupe. Est-ce que cet avantage persiste dans le cas des accents régionaux, pour lesquels deux populations partagent la même langue ? Cette question reste très peu étudiée et ne l’a jamais été avec la langue française. Nous souhaitons 1) créer et valider une banque de phrases émotionnelles prononcées en français avec des accents de France et du Québec ; 2) caractériser les profils acoustiques de ces productions émotionnelles. Sur la base de données de la littérature (e.g., Mauchand et Pell, 2020), nous nous attendons à ce que les québécois (Qc) montrent une prosodie émotionnelle plus expressive que les Français (Fr). Méthode : Nous avons créé de courtes phrases émotionnelles dans 5 émotions (Joie, Tristesse, Colère, Fierté, Honte), prononcées par des acteurs quebecoie.s.es et français. Cette de banque de stimuli a été validé avec une étude en ligne par des françaises et québécoises. 4 Avec un modèle général mixte, nous avons analysé les paramètres vocaux: moyenne et l’écart type de la fréquence fondamentale, l’écart-type et la moyenne de l'intensité, Shimmer moyen, Jitter, HNR, l’indice Hammarberg, pente spectrale et durée des phrases. Résultats : Les paramètres de la fréquence fondamentale moyenne (F0M), d’intensité, de durée, de pente spectrale et d’indice Hammarberg sont significativement différents selon les émotions et entre les origines, Nous avons aussi noté une interaction entre les sexes des locuteurs et leurs origines. De manière globale, sur les cinq émotions considérées, les Fr parlent avec une F0M plus élevée, sauf pour la tristesse. Les Qc parlent eux, pour toutes les émotions, avec une plus grande intensité et une plus longue durée. Au final, nous pouvons considérer que les Qc expriment de manière plus prononcée les émotions que les Fr, sauf au niveau de la colère. En ce qui concerne les différences liées au sexe des locuteurs, nous avons remarqué que les hommes Qc ont une prosodie émotionnelle plus forte que les hommes Fr. Des différences entre les femmes Qc et Fr ont été seulement observées dans les émotions de honte et de fierté, des émotions plus sociales. Conclusion : Nous avons pu caractériser l’expression vocale émotionnelle des Fr et Qc qui, malgré leur langue commune, s’expriment de manière très distincte pour transmettre leurs émotions. Ces résultats ouvrent des perspectives intéressantes sur les interactions interculturelles d’une même langue mais de régions différentes et confirment la prosodie de langage, en particulier émotionnelle, comme un véritable marqueur identitaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".