解读模糊声音：探索人工模糊声超越性别的印象

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声音感知在所有类型的交互中起着根本作用，从人际交流到人机交互。当涉及到技术时，我们有时可以选择想要听到的声音类型。但为什么默认（几乎）总是女性或男性声音？在这项研究中，我们评估了用户对性别模糊声音的感知，这是一个相对未被探索的选择。在我们新颖的比较研究中，我们评估了六种性别模糊声音，参与者为不同性别身份（男性、女性和非二元性别个体），每组74人。此外，一半参与者被预先告知这些声音被设计为性别模糊，一半则没有。我们旨在超越对声音性别的主观感知，探索这些声音在不同维度上的感知方式：可信度、吸引力、舒适度、拟人化和厌恶感。我们的发现显示，虽然男性和女性有相似的感知，但非二元性别参与者对这些声音的评价更负面，信任度更低，厌恶感更高。有趣的是，预先告知参与者声音的模糊性并没有显著影响总体感知，尽管它增加了非二元性别个体的批判性评估。这些发现通过提供多种声音的感知比较并强调需要更具包容性的声音设计以吸引非二元用户，为性别模糊声音的日益增长的研究做出了贡献。