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user: 1. 引言 1) 情绪 在众多情绪分类中，基本情绪是指人类最底层和最原生态的情绪，这些年来，众多研究者提出的基本情绪从两种到二十种不等。Ortony和Tumer (1997)将这些观点整理如表1所示。 2) 声音情绪及其可信度 随着社会信息传递方式的改变，越来越多的人通过电话、微信语音等以声音为载体的媒介沟通交流。在脱离面孔等其他视觉线索的情况下，单从语音通道对陌生人进行相关的人格特质(如可信任度、胜任力、攻击性、受喜欢程度等)推断的信息加工过程变得越来越频繁。而在其中，语音起到的主导地位是显而易见的。人们可以根据声音，大致地推断讲话者的性别、年龄、身份和情绪状态(Banissy et al.， 2010; Sauter et al.， 2010; Meyer， 2007)，还可以对声音的吸引力(Attractiveness)、可信度(Trustworthiness)和支配性 Table 1 The basic sentiment categories of Ortony and Tume 研究者 基本情绪 Amold Anger， aversion， courage， dejection， desire， despair， fear， hate， hope， love， sadness Ekman， Friesen & Ellsworth Anger， disgust， fear， joy， sadness， surprise Fridja Desire， happiness， interest， surprise， wonder， sorrow Izard Anger， contempt， disgust， distress， fear， guilt， interest， joy， shame， surprise James Fear， grief， love， rage Mcdougall Anger， disgust， elation， fear， subjection， tender， wonder Mower Pain， pleasure Oatley & John-Laird Anger， disgust， anxiety， happiness， sadness Panksepp Expectancy， fear， rage， panic Plutchik Acceptance， anger， anticipation， disgust， joy， fear， sadness， surprise Tomkins Anger， interest， contempt， disgust， disgust， distress， fear， joy， shame， surprise Watson Fear， love， rage Weiner & Graham Happiness， sadness 表1. Ortony和Tumer的基本情绪分类 (Dominance) (Willis & Todorov， 2006; Vukovic et al.， 2011)等进行快速评价，进而做出相应的社交行为决策。被信任方的可信度是影响他人信任判断的主要因素之一(Mayer & Schoorman， 1995)。其中，对于通过电话或语音沟通的陌生人群、盲人群体，声音可信度是影响第一印象形成的重要因素。目前国内有关语音的研究也越来越多，但是我国学者对于声音的研究主要集中在听觉异常、声音识别、听觉词加工机制等方面(贾竑晓，周勇，朱虹，2016；罗元，孙龙，2016)，包括国外学者有关声音的研究也都集中于语音的吸引力方面，鲜有人涉及有关语音可信度方面。 语音可信度一般也是由被试的评价而来，它代表被试基于所听到的声音，对讲话者的可信任程度做出的评估(Zuckerman & Sinicrops， 2011; Rezlescu， Penton， & Walsh， 2015)。一直以来，研究者把人的声音识别、面孔识别进行类比，并认为这两者的发生机制相似(Belin et al.， 2011; 彭少灵，莫雷，2014；Bruce & Young， 1986; Belin et al.， 2004， Yovel & Belin， 2013)。面孔是人们社会交往中的重要信息源，人们可以由面孔快速形成他人印象，进而做出相应的行为决策。人们可以快速地评估面孔的多维特质，比如可信度和攻击性。比如给被试呈现38 ms的中性情绪表情，就可以形成一个特质推理任务(Willis & Todorov， 2006; Bar， Neta， & Linz， 2006; Phelps & LeDoux， 2005)。特质推理即观察者从他人行为中推论其人格特质的过程，是印象形成的核心部分(朱新秤，焦书兰，1998) 。近年来，研究者们使用面孔图片作为实验材料，通过错误再认范式得出了特质推理与面孔绑定的结论(Todorov & Uleman， 2002， 2003)。从他人的面孔中可以推论的人格特征是多维度的，包括可信任度、胜任力、攻击性、受喜欢程度等。 类似于面孔，人们倾向于将积极/消极的特质与特定的声音联系在一起(Berry， 1990， 1992; Zuckerman et al.， 1990)。Zuckerman et al. (1990)曾请200名被试阅读一段标准化的文本或随机选择的文本，然后请另一批被试对他们的声音进行评价。结果发现，那些被评价为更有吸引力声音的被试，他们在后续的评价中，被认为是更加亲切的。后续的研究者对此进行了重复，并发现声音与面孔的吸引力对特质评价的影响同样重要(Berry， 1990， 1992; Zuckerman et al.， 1990)。人类的语音中不仅承载着年龄、性别和情感状态等信息线索(Belin et al.， 2011; Yovel & Belin， 2013)，语音还会引起语音接收者的好奇心去探索说话者可能有怎样的人格特质。早期在这个领域的研究是受到无线电广播的发展的影响。Pear通过英国的电台，开展了第一个基于声音的印象形成研究。他搜集了4000个听众对于9个读者的多项特质评价，结果发现人们通过声音对于性别和年龄的判断正确率最高。 3) 国外情绪语音库的建立 国外语料库： 不同年龄的声音数据库。这个数据库主要为如何通过声音判断讲话者年龄的计算机技术提供支持。探索如何基于年龄和声音质量这两个维度，自动识别人的声音技术的算法(Kelly， Drygajlo， & Harte， 2013) 。 蒙特利尔大学的情感声音数据库(The Montreal Affective Voice)。该数据库通过声音搜集(让演员用不同的情绪对法语元音[ah]进行表达)、声音评价和数据分析三个步骤，筛选出有5男5女扮演的，具有高兴、悲伤、恐惧、愤怒、中性、厌恶、中性等情绪的声音各10段，每段声音都具有较高的唤醒度和情绪效价(http://vnl.psy.gla.ac.uk/)。该研究团队还研发了一系列的非语音刺激材料，包括动物的叫声、人造的声音等声音素材，开展了广泛的研究。 日内瓦面孔和声音数据库(The Geneva Faces and Voices Database)。该数据库由111个“刺激参与者”(61女，50男)的面孔和声音刺激组成，刺激参与者的年龄18~35岁之间，均为欧洲人，母语为法语，不吸烟，没有任何形式的口吃。研究者请他们说“Bonjour. Ilest deux heures moions dix”(hello. It’s ten to two)；播放傻笑声音的时候，自由表达自己的情绪，目的是记录微笑的表情；国际音标字母中的六个元音发音(/ɜ/， /i/， /a/， /o/， /u/， /y/)。整个过程用摄像机记录，最终筛选出145个片段，包括10个表演者的对12种情绪的10种表达。 国内情绪语音库的建立情况： 国内关于“情绪”(或“情感”)的语音研究可以追朔到赵元任先生，徐世荣、沈炯、劲松等都有文章涉及，吴宗济先生近年更是着手于用“模块移调理论”合成情。情绪语音的研究在国内研究领域，清华大学和中国科学院心理研究所合作录制ACCorpus汉语情感数据库，中国科学院自动化研究所录制CASIA汉语语料库，中国社会科学院语言研究所的根据吴宗济先生的“模块移调理论”建立的CASS-EMC语音库，北京航空航天大学录制的汉语双模情感语音库等(景少玲，毛峡等，2015)。也有研究根据前人研究基础上进行改进建立具有民族特色的情感语音库的，如孟辉(2017)选取了11种典型的情感，分别设计了语境式激发、对话式激发、和孤立式激发三种激发3种录制方式。最终的语音材料包括1920句有效的的维吾尔族情感语音库。为实用情感语音数据库建立提供方法和指导。但是，这些语音库对于可信度的研究还是存在不足。例如，CASIA语音库中语音是由专业人士朗诵，语料都是单句并且长度适中，该句子中语义的情感可塑性很大，不同语境可以诱导出不同的情感，这样会对情绪语音可信度的判断产生一定的影响，所以要建立适用一些情景的情绪语音库。 4) 声音情绪的跨文化识别 声音韵律可以有效地反映说话者的情绪状态。通过对声音的听辨，个体对不同情绪的识别准确率也存在差异。在Pell，Paulmann，Dara，Alasseri和Kotz (2009)的研究中，被试分别对由英语、德语、印地语和阿拉伯语母语者朗读的、表达6种情绪的声音(生气、厌恶、害怕、伤心、高兴和惊喜)进行知觉(语义内容无具体意义)。实验结果表明，被试对生气、伤心、害怕情绪的识别正确率高，对厌恶和嘲讽的识别率较低。Paulmann和Uskul (2013)在说中国普通话的个体上也得到了一致结果。不同文化背景下，个体在声音情绪知觉上的差异也是研究热点之一。研究者比较了不同文化背景下个体对声音情绪的知觉差异，得出了不尽一致的结论。有研究表明，声音情绪的识别存在跨文化的一致性(Bryant & Barrett， 2008)，且不同文化下的个体对情绪的识别均高于几率水平(Pell et al.， 2009)。但是，也有大量研究表明，声音情绪知觉存在跨文化差异。较非母语者而言，母语者对声音情绪的识别准确性更高，即存在组内优势(Mandal， 2008)。组内优势是指情绪被同一国家、种族或地区的人表达和接受时，情绪识别的准确率更高(Elfenbein & Ambady， 2002)。有关声音情绪的研究大多是欧美洲等地区，关于中国本土特色的语音研究则是甚少。情绪汉语的韵律是世界各语系中最复杂的之一，仅汉字本身就有四种声调。王异芳(2014)等人的研究发现，个体判断声音中的情绪类型和评定情绪强度存在组内优势，母语为汉语的被试对汉语情绪声音材料的知觉显著好于波兰被试。针对这种声音情绪的跨文化差异，要建立适合中国人本土的情绪语音库，才能进一步展开其他研究。 本研究从比较有价值、可控和鉴别力较强的2种情绪高兴、愤怒，以及以中性情绪作为基点，以蒙特利尔大学的情感声音数据库(The Montreal Affective Voice)的建立模式为参考，通过征集一些有播音主持背景的在校大学生，分别用高兴、愤怒、中性三种情绪录制中文拼音“a”，来探讨中国大学生对国内外情绪语音及可信度的判断的特征。