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user: 2. 方法 2.1. 预实验 预实验的目的为对声音材料进行筛选。邀请中文和英文母语被试对以各自的母语表达的声音情绪进行判断评价，从而保证接下来的正式实验中使用的实验材料，在情绪表达上具有一定的效度。 2.1.1. 被试 25名中文母语者参与了预实验(女性20名，男性5名)。被试的平均年龄为22.52岁，右利手，听力完好，视力或矫正视力正常。预实验结束后，每名被试获得了报酬。 2.1.2. 实验材料 本实验中使用的所有情绪声音材料均来自于Paulmann and Uskul (2013)录制的实验材料。预实验中被评价的中文声音材料的内容为40个中文假句(如：宁温鸡吐不不非糖哈)，由2名以中文为母语的被试制作。假句的句长与词长均已经过控制。1位具有表演经验的中文母语者用7种情绪(愤怒、厌恶、恐惧、愉快、中性、惊喜和悲伤)将假句朗读出来。虽然关于情绪的分类问题一直存有争议，但是根据Ortony and Tumer (1990)的统计，在众多情绪分类中有4种情绪最为普遍，即恐惧、愤怒、悲伤和愉快，其次便是厌恶和惊喜。因此，本研究使用了这6种最基本的独立情绪(以及作为基线参照的中性情绪)作为研究内容，最终生成了280个中文声音刺激(40个假句 × 7种情绪)。另外，Paulmann and Uskul (2013)通过同样的方法，还录制了一套以英文假句(如：Flotchderaded the downdarysnat)为内容的情绪声音材料。但是考虑到这些英文材料已经经过了英文母语者的评价(31名英语母语者，其中21名女性，10名男性，平均年龄24.09岁)，并且在中国很难找到较大的英语母语者被试样本，所以在预实验中没有再次对英文材料进行评价。 2.1.3. 实验程序 如图1所示，在预实验程序中，被试首先在电脑屏幕中央看到一个注视点“+”，持续1000 ms。接着耳机中播放一句语音(假句)，声音的持续时间为1~6秒。被试需判断声音中蕴含的情绪，并用鼠标从7个情绪选项中选择自己所判断的情绪类别。提供给被试的情绪选项均为中文。被试在进行预实验前被告知，语音所说的内容是没有意义的，且每段语音只呈现一次，因此请又快又好地做出判断。实验程序通过E-Prime 2.0运行。为了避免被试过于疲劳，整个预实验被分为4块，共穿插了3次休息。预实验的持续时间约为30分钟。 2.1.4. 结果 以被试对每句语音做出判断的正确率为指标，识别正确率高于猜测水平14.2%三倍(即42.6%)的声音刺激均被筛选为合格的刺激。按照此标准，并在平衡7种情绪的前提下，最后共筛选出了101个中文声音刺激作为正式实验材料。中文材料各情绪的识别正确率为：愤怒 = 92%，厌恶 = 66%，恐惧 = 63%，愉快 = 82%，中性 = 100%，惊喜 = 80%，悲伤 = 93%。为了与中文材料相匹配，从已有的196个英文声音刺激中，随机筛选出了105个英文声音刺激为正式实验材料。原196个英文材料中，各情绪的识别正确率为：愤怒 = 91%，厌恶 = 83%，恐惧 = 64%，愉快 = 55%，中性 = 91%，惊喜 = 69%，悲伤 = 91%。 图1. 预实验流程图 使用Praat软件对被筛选出的声音刺激进行初步分析后，得到了如表1中所示的声学参数信息。为了明确这些声音材料的声学参数信息是否能够有效地预测其中蕴含的情绪，这些信息数据接受了一次SPSS中的判别分析。判别分析以声音的时长、基频、响度数据为自变量，7种不同的情绪为因变量。结果显示，对于所有被筛选的中文材料而言，71.3%的材料可被其声学参数信息正确预测。其中愤怒 = 86.7%，厌恶 = 69.2%，恐惧 = 61.5%，愉快 = 53.3%，中性 = 80%，惊喜 = 66.7%，悲伤 = 80%；所有被筛选的英文声音材料中，共有65.7%被正确预测：愤怒 = 86.7%，厌恶 = 46.7%，恐惧 = 73.3%，愉快 = 46.7%，中性 = 80%，惊喜 = 33.3%，悲伤 = 93.3%。综合被试判断的正确率及判别分析的结果，可以说明预实验中筛选的材料具有良好的效度。尽管英文材料中的惊喜情绪在判别分析中，没有达到前文规定的标准，但也高于了两倍的猜测水平。另外考虑到判别分析的效度并不如被试的正确率判断，且英文惊喜情绪的识别正确率已达到标准，因此所有的被筛选材料均被使用在了正式实验中。 Table 1 The acoustic parameters of the qualified emotional voice 材料 情绪 平均时长(ms) 平均基频(Hz) 平均响度(dB) 中文 愤怒 1923.70 337.23 74.12 厌恶 3231.90 254.87 63.00 恐惧 3242.50 305.19 61.56 愉快 2419.30 301.72 66.78 中性 2903.30 220.55 56.84 惊喜 2239.40 347.88 71.52 悲伤 4998.10 286.99 62.81 英文 愤怒 2213.30 253.57 70.14 厌恶 2579.50 225.55 63.28 恐惧 2137.80 302.59 65.76 愉快 2037.70 254.89 65.85 中性 2270.00 202.04 62.84 惊喜 1985.70 280.77 66.78 悲伤 2294.70 252.88 62.47 表1. 合格的情绪声音材料的基本声学参数信息 2.2. 正式实验 2.2.1. 被试 共40名被试(女性38名，男性2名)参与了正式实验，平均年龄为21.38岁。其中熟练双语者20名，平均年龄21.2岁；非熟练双语者20名(女性18名，男性2名)，平均年龄21.55岁。熟练双语者均为英语专业，且已通过专业英语四级(TEM-4)的学生(卢植&涂柳，2010)。开始学习英语的平均年龄为9.67岁；非熟练双语者为非英语专业，且未通过大学英语四级(CET-4)的学生(毛伟宾，杨治良，王林松，&袁建伟，2008)。开始学习英语的平均年龄为8.76岁。所有被试的母语为中文，英语是其掌握的第二语言。所有参与正式实验的被试均为右利手，听力完好，视力或矫正视力正常。被试在实验结束后获得少量报酬。 2.2.2. 实验材料 正式实验中使用的实验材料即预实验中筛选出的101个中文声音刺激，以及105个英文声音刺激。中文和英文的声音所表达的7种情绪已经过了平衡控制。各声音刺激的情绪识别率均在随机水平以上，因此具有良好的效度。详细数据信息见2.1.4。 2.2.3. 实验程序 正式实验的实验程序与预实验使用的程序一致(图1)，由E-Prime 2.0运行。唯一的一点不同在于程序所呈现的实验材料。预实验的目的为评定中文声音材料，所以程序中呈现了未经筛选的280个中文声音刺激。而正式实验中，为了探究熟练与非熟练双语者对于中文和英文情绪韵律识别的特点，呈现给每一个被试的则是经过筛选的101个中文声音刺激和105个英文声音刺激。被试同样需要在听到每个声音刺激后，在7个情绪选项中选择自己感知到的情绪。实验开始前，为了避免被试对实验目的进行猜测，被试会被告知他们的英语水平与实验没有很大关系。只是因为实验中使用了中英文的材料，所以需要了解他们的英语水平。实验结束后，被试将被告知真正的实验目的。 2.2.4. 结果 表2为正式实验中被试对每一种情绪做判断的正确率与错误率。从表中可看出熟练双语者对所有材料的识别正确率介于36%~100%，非熟练双语者对所有材料的识别正确率在38%~100%之间。中文材料被正确识别的概率在50%~100%之间，英文材料被正确识别的概率为36%~90%。 从识别的错误率中可以看出，被试在识别中文句子时，倾向于将厌恶和恐惧情绪识别为悲伤，也有倾向将愤怒情绪感知为厌恶。在识别英文句子时，被试产生了更多的混淆：被试会倾向于将愤怒判断为厌恶，惊喜判断为愉快。而在在恐惧、悲伤两种情绪之间，则容易产生相互混淆。另外，被试也有一定的可能性将中性情绪与悲伤、愉快、厌恶混淆起来。 对比熟练与非熟练双语者的结果发现，两类被试识别中英文情绪韵律的模式大致相同。两类被试在识别中文时犯的错误均少于英文，且对于所有情绪的识别均高于猜测水平。但对于熟练双语者而言，出现了一个意料之外的结果：熟练双语者将英文的愉快情绪混淆为中性情绪的概率高于其识别愉快情绪的正确率。但配对样本t检验的结果显示，两者之间差异不显著t(19) = −1.613，p = 0.123。因此熟练双语者在实验中将愉快错认为中性的概率并不高，或许他们只是将英文的愉快和中性情绪相互混淆了起来。而非熟练双语者识别英文愉快情绪的正确率均高于其他错误率。 综合混淆矩阵的结果可以发现，在7种情绪种，被试在4种消极情绪(愤怒、厌恶、恐惧、悲伤)之间经常存在混淆。同样的特点也存在于2种积极情绪(愉快、惊喜)之间。而对于中性情绪的识别，往往都是最好的。这与被试在实验结束后的口头反馈一致。 Wagner (1993)曾提出，在以类别判断为任务的实验研究中，单纯的正确率并不是一个好的因变量指标，它受到的误差影响使得其不能完全代表被试的行为水平。如此，作为比正确率更有效的指标，Hu分数(无偏击中率，unbiased hit rate)被提出。但是若要将Hu分数用于推论统计分析，还需将其进行反正弦转换。 Table 2 The confusion matrix of the recognition accuracy of each emotio 反应 被试 材料 情绪 愤怒 厌恶 恐惧 愉快 中性 惊喜 悲伤 熟练双语者 中文 愤怒 0.92 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 厌恶 0.07 0.50 0.07 0.03 0.08 0.03 0.22 恐惧 0.00 0.02 0.62 0.01 0.02 0.02 0.31 愉快 0.00 0.04 0.00 0.79 0.06 0.09 0.01 中性 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 惊喜 0.07 0.01 0.02 0.04 0.00 0.86 0.01 悲伤 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99 英文 愤怒 0.79 0.16 0.03 0.00 0.01 0.00 0.00 厌恶 0.04 0.60 0.04 0.10 0.10 0.05 0.07 恐惧 0.04 0.05 0.48 0.10 0.08 0.08 0.16 愉快 0.00 0.02 0.02 0.36 0.46 0.09 0.04 中性 0.00 0.05 0.00 0.02 0.90 0.00 0.03 惊喜 0.00 0.01 0.00 0.33 0.01 0.63 0.00 悲伤 0.00 0.00 0.11 0.00 0.15 0.00 0.73 非熟练双语者 中文 愤怒 0.84 0.14 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 厌恶 0.08 0.51 0.11 0.02 0.02 0.02 0.24 恐惧 0.00 0.02 0.60 0.00 0.01 0.02 0.33 愉快 0.02 0.03 0.01 0.74 0.10 0.10 0.00 中性 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 惊喜 0.10 0.03 0.02 0.05 0.00 0.78 0.01 悲伤 0.01 0.00 0.07 0.01 0.00 0.00 0.92 英文 愤怒 0.73 0.21 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 厌恶 0.08 0.55 0.06 0.05 0.16 0.04 0.06 恐惧 0.05 0.06 0.38 0.10 0.10 0.07 0.24 愉快 0.01 0.07 0.04 0.39 0.04 0.10 0.05 中性 0.00 0.15 0.01 0.03 0.78 0.00 0.02 惊喜 0.04 0.06 0.01 0.30 0.00 0.59 0.01 悲伤 0.00 0.02 0.12 0.02 0.11 0.01 0.71 表2. 各情绪识别正确率的混淆矩阵 注：表中加粗字体为正确率，未加粗字体为错误率。 Table 3 The confusion matrix for calculating the unbiased hit rat 反应 刺激 1 2 3 总数 1 a b c a + b + c 2 d e f d + e + f 3 g h i g + h + i 总数 a + d + g b + e + h c + f + j N 表3. 计算Hu分数(无偏击中率，unbiased hit rate)的混淆矩阵 注：表中字母均为频数，其中N = a + b + c + d + e + f + g + h + i。 根据表3中的数据，对于其中的刺激1，Hu分数的计算公式如下： 以语言熟练度(熟练双语，非熟练双语)为被试间自变量，材料语言(中文，英文)和情绪(愤怒、厌恶、恐惧、愉快、中性、惊喜和悲伤)为被试内自变量，以经过反正弦转换的Hu分数为因变量，三因素重复测量方差分析的结果显示，材料语言自变量的主效应显著F(1，38) = 97.83，p < 0.001， = 0.759，被试对中文情绪韵律的识别(M = 0.78， SD = 0.03)显著地比对英文的识别(M = 0.44， SD = 0.02)更准确。情绪自变量的主效应显著F(6，228) = 61.836，p < 0.001， = 0.666，表明某些情绪类别在实验中被更好地识别。其中中性情绪(M = 0.84， SD = 0.03)和愤怒情绪(M = 0.81， SD = 0.03)的识别率最高，其次便是惊喜(M = 0.66， SD = 0.03)，悲伤(M = 0.62， SD = 0.02)，愉快(M = 0.50， SD = 0.03)，恐惧(M = 0.45， SD = 0.03)，厌恶 (M = 0.40， SD = 0.02)。成对比较的结果显示，除了愤怒与中性、恐惧与厌恶、恐惧与愉快、惊喜与悲伤情绪之间识别率差异不显著，其他情绪之间的识别率均有显著差别ps < 0.001。作为被试间自变量的语言熟练度虽然在5%的显著性水平上主效应不显著，但根据其p值，也可被判定为边缘显著F(1，38) = 3.55，p = 0.069， = 0.103。说明熟练与非熟练中英双语者在识别中英文情绪韵律上，存在一定差别。熟练中英双语者的表现(M = 0.64， SD = 0.03)略好于非熟练中英双语者(M = 0.58， SD = 0.02)。 材料语言和情绪的交互作用显著F(6，228) = 61.836，p < 0.001， = 0.502，表明被试分别在识别中文和英文的某些情绪韵律的表达上，存在显著差别(图2)。针对此交互作用的简单效应分析发现，除了厌恶情绪F(1，39) = 1.63，p = 0.211，对于其他6种情绪，被试对中文的识别率均显著高于英文(愤怒F(1，39) = 9.69，p < 0.05；恐惧F(1，39) = 28.57，p < 0.001；愉快F(1，39) = 166.02，p < 0.001；中性F(1，39) = 186.20，p < 0.001；惊喜F(1，39) = 38.97，p < 0.001；悲伤F(1，39) = 17.91，p < 0.001)。除此之外，语言熟练度与材料语言之间的交互作用，语言熟练度与情绪之间的交互作用，以及语言熟练度、材料语言与情绪之间的三因素交互作用均不显著Fs ≤ 1.227，ps > 0.05。 为了确定被试开始学习第二语言的年龄是否对实验结果产生了干扰，在进行重复测量方差分析的同时，也以初学第二语言的年龄为自变量，进行了一次协方差分析。协方差分析的结果表明，被试初学第二语言的年龄不影响本实验的结果。年龄的主效应不显著F(1，37) = 0.27，p = 0.609；年龄与其他自变量的交互作用也均不显著Fs ≤ 1.2，ps > 0.05。 图2. 材料语言与情绪交互作用的简单效应分析