本文關(guān)鍵詞：不同關(guān)系的對(duì)話者間褒貶態(tài)度的語音表達(dá)與多模態(tài)感知研究

  更多相關(guān)文章： 漢語 話者關(guān)系 褒貶態(tài)度 多模態(tài)感知 韻律特征

【摘要】：在語音學(xué)領(lǐng)域,對(duì)情感的研究有兩個(gè)特點(diǎn)：一是從內(nèi)容上看,大多數(shù)研究都集中在基本情緒上,而對(duì)社會(huì)情感(包括態(tài)度)的研究非常少；二是從語言上看,漢語情感的研究還落后于其他語言,如英語、日語、法語等。因此,本文著力研究不同關(guān)系的說話者間漢語態(tài)度語音的產(chǎn)出與感知特性。本文的研究問題有兩個(gè)：(1)聽話人如何通過語音形式、面部表情等多種模態(tài)信息來感知對(duì)話者之間的友好或?qū)α㈥P(guān)系、褒揚(yáng)或貶責(zé)態(tài)度的?(2)說話人是如何通過特定的語音韻律特征來分別表達(dá)友好或?qū)α㈥P(guān)系、褒揚(yáng)或貶責(zé)態(tài)度的?本文通過感知實(shí)驗(yàn)和聲學(xué)分析,考察不同關(guān)系(友好、對(duì)立)的談話者之間,是如何傳遞不同態(tài)度(褒揚(yáng)、貶責(zé))的。在感知實(shí)驗(yàn)中,通過給12名被試播放純音頻、純視頻和音視頻三種模態(tài)的刺激,讓被試判斷出刺激所包含的話者關(guān)系和褒貶態(tài)度。感知實(shí)驗(yàn)的主要結(jié)果有：(1)在兩種話者關(guān)系中,友好關(guān)系的辨識(shí)率更高；在褒貶態(tài)度中,褒揚(yáng)態(tài)度的辨識(shí)率更高；在三種模態(tài)中,純視頻模態(tài)的辨識(shí)率最高。(2)當(dāng)話者關(guān)系為友好時(shí),褒揚(yáng)態(tài)度的辨識(shí)率顯著高于貶責(zé)態(tài)度；當(dāng)話者關(guān)系為對(duì)立時(shí),褒揚(yáng)態(tài)度的辨識(shí)率也高于貶責(zé)態(tài)度,但其辨識(shí)優(yōu)勢(shì)(60.1% vs40.2%)低于友好關(guān)系時(shí)的辨識(shí)優(yōu)勢(shì)(84.7% vs 46.2%)。(3)褒揚(yáng)態(tài)度在純視頻模態(tài)下辨識(shí)率最高,貶責(zé)態(tài)度在音視頻模態(tài)下辨識(shí)率最高。這說明聽話者僅通過面部表情就可以很好地判斷出褒揚(yáng)態(tài)度,但在判斷貶責(zé)態(tài)度時(shí)需要同時(shí)結(jié)合聲音韻律和面部表情。(4)友好關(guān)系在音視頻模態(tài)下辨識(shí)率最高,對(duì)立關(guān)系在純視頻模態(tài)下辨識(shí)率最高。這表明聽話者判斷友好關(guān)系時(shí),需要結(jié)合聲音韻律和面部表情,而判斷對(duì)立關(guān)系時(shí),僅通過面部表情就可以很好地判斷。在聲學(xué)分析中,考察了情感態(tài)度和韻律特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本文提取了基頻、時(shí)長(zhǎng)、能量、嗓音等17個(gè)相關(guān)的聲學(xué)參數(shù),通過多元方差分析、因子分析和判別分析,系統(tǒng)考察了不同話者關(guān)系、褒貶態(tài)度與韻律參數(shù)之間的關(guān)系。方差分析的主要研究結(jié)果有：當(dāng)談話者之間是友好關(guān)系時(shí),說話者表達(dá)褒揚(yáng)態(tài)度會(huì)用更高的基頻、更快的語速,更大的振幅抖動(dòng)、更小的諧波噪聲比；當(dāng)談話者之間是對(duì)立關(guān)系時(shí),說話者表達(dá)褒揚(yáng)態(tài)度會(huì)用較低的基頻、更小的調(diào)域、更慢的語速、更小的能量、更小的振幅抖動(dòng)、更大的諧波噪聲比。上述結(jié)果表明,談話者之間的關(guān)系,會(huì)影響褒貶態(tài)度的表達(dá)：當(dāng)談話者之間為友好關(guān)系時(shí),說話者表達(dá)褒揚(yáng)和貶責(zé)態(tài)度需要用基頻、時(shí)長(zhǎng)和嗓音進(jìn)行區(qū)分,而能量沒有變化；當(dāng)談話者之間為對(duì)立關(guān)系時(shí),說話者表達(dá)褒揚(yáng)和貶責(zé)態(tài)度需要使用基頻、時(shí)長(zhǎng)、能量、嗓音進(jìn)行區(qū)分。本文同時(shí)對(duì)提取到的17個(gè)聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行降維,利用因子分析發(fā)現(xiàn),前六個(gè)公共因子可以包含原來80.32%的信息,分別對(duì)應(yīng)了嗓音參數(shù)、能量離散參數(shù)、基頻離散參數(shù)、基頻集中參數(shù)、能量集中參數(shù)和時(shí)長(zhǎng)參數(shù)。通過判別分析發(fā)現(xiàn),利用前六個(gè)公共因子對(duì)表達(dá)風(fēng)格、話者關(guān)系和褒貶態(tài)度進(jìn)行判別的辨識(shí)率均高于被試主觀判斷的辨識(shí)率。這說明基頻、時(shí)長(zhǎng)、能量、嗓音的相關(guān)聲學(xué)參數(shù)可以很好地刻畫在友好、對(duì)立兩種對(duì)話者關(guān)系下漢語褒貶態(tài)度表達(dá)的韻律特征。
【關(guān)鍵詞】：漢語 話者關(guān)系 褒貶態(tài)度 多模態(tài)感知 韻律特征
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：H116
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1. 研究背景12-13
• 1.2. 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3. 研究?jī)r(jià)值14-15
• 1.3.1. 理論價(jià)值14
• 1.3.2. 應(yīng)用價(jià)值14-15
• 1.4. 研究方法15-17
• 1.4.1. 感知實(shí)驗(yàn)16
• 1.4.2. 聲學(xué)分析16-17
• 第2章 情感態(tài)度研究現(xiàn)狀17-29
• 2.1 情感、情緒與態(tài)度17-18
• 2.2 態(tài)度的定義與分類18
• 2.3 態(tài)度語料庫的設(shè)計(jì)18-20
• 2.4 態(tài)度的感知機(jī)制研究20-24
• 2.4.1 態(tài)度的語音感知20-21
• 2.4.2 態(tài)度的多模態(tài)感知21-23
• 2.4.3 態(tài)度的跨語言感知23-24
• 2.5 態(tài)度的韻律特征研究24-27
• 2.6 態(tài)度的言語工程研究27-28
• 2.7 小結(jié)28-29
• 第3章 語料設(shè)計(jì)、采集與處理29-35
• 3.1 文本語料設(shè)計(jì)29-32
• 3.2 發(fā)音被試選取32-33
• 3.3 多模態(tài)語料采集33-34
• 3.3.1 采集地點(diǎn)及設(shè)備33
• 3.3.2 錄制方法33-34
• 3.4 語料切分與標(biāo)注34-35
• 3.4.1 語音信號(hào)的切分34
• 3.4.2 視頻信號(hào)的切分34-35
• 第4章 漢語態(tài)度話語的多模態(tài)感知實(shí)驗(yàn)35-43
• 4.1 感知實(shí)驗(yàn)設(shè)置35-37
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)材料35
• 4.1.2 辨識(shí)被試35-36
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)過程36-37
• 4.2 感知實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果37-41
• 4.3 小結(jié)41-43
• 第5章 漢語態(tài)度話語的韻律特征分析43-62
• 5.1 參數(shù)定義43-44
• 5.1.1 基頻參數(shù)43
• 5.1.2 時(shí)長(zhǎng)參數(shù)43-44
• 5.1.3 能量參數(shù)44
• 5.1.4 嗓音參數(shù)44
• 5.2 數(shù)據(jù)提取與處理44-45
• 5.3 方差分析結(jié)果45-56
• 5.3.1 基頻結(jié)果45-49
• 5.3.2 時(shí)長(zhǎng)結(jié)果49-50
• 5.3.3 能量結(jié)果50-53
• 5.3.4 嗓音結(jié)果53-56
• 5.4 因子分析與判別分析結(jié)果56-58
• 5.5 小結(jié)58-62
• 5.5.1 方差分析小結(jié)59-60
• 5.5.2 因子分析與判別分析小結(jié)60-62
• 第6章 結(jié)語62-65
• 6.1 本文研究成果62-63
• 6.1.1 感知實(shí)驗(yàn)結(jié)果62
• 6.1.2 韻律特征分析結(jié)果62-63
• 6.2 創(chuàng)新之處63-64
• 6.3 研究的不足之處64
• 6.4 今后的研究展望64-65
• 附錄 語料文本(示例)65-70
• 參考文獻(xiàn)70-78
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果78-79
• 致謝79-80

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本文編號(hào)：1039764