On the relation between lexical and prosodic cues of emotion in English: a preliminary corpus-based analysis

Paolo Mairano, E. Zovato, Vito Quinci
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Abstract

De nombreuses etudes ont montre que la parole emotionnelle est caracterisee par des indices sur plusieurs niveaux linguistiques. Dans cet article, nous analysons la relation entre les indices lexicaux et prosodiques des emotions en anglais dans les enregistrements de livres audios du corpus LibriSpeech. Afin de quantifier les indices lexicaux des emotions, nous avons utilise les outils d’analyse des sentiments disponibles dans la librairie Python NLTK (notamment Vader et SentiWordNet). En revanche, pour la quantification des indices prosodiques des emotions, nous avons extrait plusieurs parametres acoustiques indiquant les variations de la frequence fondamentale, de la qualite de la voix et du rythme. La relation entre indices lexicaux et prosodiques a ete ensuite analysee a travers des modeles lineaires a effets mixtes, qui ont revele des effets faibles mais significatifs. En particulier, seules les variations de F0 sembleraient liees a la valence des phrases et des mots, alors que les variations de F0, du rythme et de la qualite de la voix sembleraient liees au degre de positivite / negativite des phrases et des mots. Cependant, nos modeles n'expliquent qu'une faible part de variance des donnees. Nous estimons donc que la relation entre les indices lexicaux et prosodiques dans les enregistrements de livres audios existe mais est plutot faible. Il est possible que cette observation puisse s’appliquer de maniere plus generale aux cas de conceptualisation ou description des emotions pour lesquelles le locuteur ne se sent pas directement implique. En revanche, il est possible que la relation entre les indices lexicaux et prosodiques s’avere plus etroite dans les cas d’expression des emotions ou le locuteur se sentirait plus directement implique. De toute maniere, nos resultats ne doivent etre consideres que comme preliminaires, etant donne les limites d'une analyse entierement automatique.
基于语料库的英语情感词汇与韵律线索关系初探
许多研究表明,情感语言的特征是不同语言水平的线索。在本文中,我们分析了LibriSpeech语料库有声读物中英语情绪的词汇和韵律指标之间的关系。为了量化情绪词汇索引,我们使用了Python NLTK库中的情绪分析工具(特别是Vader和SentiWordNet)。另一方面,为了量化情绪的韵律指标,我们提取了几个声学参数,表明基本频率、声音质量和节奏的变化。然后利用混合效应线性模型分析了词汇和韵律指标之间的关系,结果表明,词汇和韵律指标的影响很小,但显著。特别是,只有F0的变化似乎与句子和单词的效价有关,而F0、节奏和声音质量的变化似乎与句子和单词的正负程度有关。然而,我们的模型只解释了数据方差的一小部分。因此,我们认为有声书记录中的词汇和韵律线索之间的关系是存在的,但相当弱。这一观察结果可能更普遍地适用于概念化或描述说话者没有直接参与的情绪的情况。另一方面,在情感表达的情况下,词汇和韵律线索之间的关系可能会更紧密,说话者会觉得更直接地参与其中。无论如何,鉴于完全自动分析的局限性,我们的结果只能被认为是初步的。
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