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人类越来越多地与语音激活的人工智能 (voice-AI) 系统互动，这些系统有名字（例如 Alexa）、明显的性别，甚至有情绪表达；它们在许多方面都是一种日益增长的“社交”存在。但是，人们在多大程度上表现出从人与人之间的互动中发展而来的社会语言学态度，来对待这些无形的文本转语音 (TTS) 声音？它们会如何根据个人用户的认知特征而变化？当前的研究解决了这些问题，测试了以英语为母语的人对自然产生的女性人声和美国英语默认的 Amazon Alexa 语音的 6 个特征（聪明、可爱、有吸引力、专业、像人、年龄）的判断。在接触到这些声音后，参与者完成了对每个说话者的评分，以及自闭症商数 (AQ) 调查，以评估认知处理风格的个体差异。结果显示，基于 AQ 分数，个人对人类和人工智能说话者的可爱度和像人性的评分存在差异。结果表明，人类会将对人类声音的社会评价转移到语音人工智能上，但这样做的方式是由他们自己的认知特征决定的。索引词：语言态度、语音激活人工智能 (语音人工智能) 系统、社会语言能力
对语音人工智能的语言态度的个体差异
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