Exploring How Audio Effects Alter Emotion with Foundation Models

📄 arXiv: 2509.15151v2 📥 PDF

作者: Stelios Katsis, Vassilis Lyberatos, Spyridon Kantarelis, Edmund Dervakos, Giorgos Stamou

分类: cs.SD, cs.AI

发布日期: 2025-09-18 (更新: 2025-09-20)

备注: https://github.com/stelioskt/audioFX

💡 一句话要点

利用预训练模型探索音频效果对情感的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频效果 情感计算 预训练模型 多模态学习 深度学习 音乐认知 音频分析

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对音频效果如何系统性地影响音乐情感的深入理解，阻碍了音乐情感计算的发展。
  2. 该论文利用预训练的多模态基础模型，通过分析音频效果与情感表达之间的关联，来探究音频效果对情感的影响。
  3. 通过对深度学习模型嵌入的探测，揭示了音频效果与情感之间的复杂关系，并评估了模型的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

音频效果（FX），如混响、失真、调制和动态范围处理，在塑造音乐聆听过程中的情感反应方面起着关键作用。虽然之前的研究已经考察了低级音频特征与情感感知之间的联系，但音频FX对情感的系统性影响仍未得到充分探索。本研究旨在探索如何利用基础模型（大规模神经架构，经过多模态数据预训练）来分析这些影响。这些模型编码了音乐结构、音色和情感意义之间的丰富关联，为探究声音设计技术的情感后果提供了一个强大的框架。通过将各种探测方法应用于深度学习模型的嵌入，我们研究了音频FX与估计情感之间复杂的非线性关系，揭示了与特定效果相关的模式，并评估了基础音频模型的鲁棒性。我们的研究结果旨在提高对音频制作实践的感知影响的理解，对音乐认知、表演和情感计算具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决音频效果（如混响、失真等）如何影响音乐情感的问题。现有方法主要集中在低级音频特征与情感感知的关联上，缺乏对音频效果的系统性研究，难以捕捉音频效果与情感之间复杂的非线性关系。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多模态基础模型，这些模型在大量音乐数据上进行训练，能够学习到音乐结构、音色和情感意义之间的丰富关联。通过分析这些模型对不同音频效果的响应，可以推断出音频效果对情感的影响。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 选择预训练的音频基础模型；2) 对音频应用不同的音频效果；3) 将处理后的音频输入到基础模型中，提取嵌入向量；4) 使用探测方法（如线性分类器）分析嵌入向量与情感标签之间的关系，从而推断音频效果对情感的影响。

关键创新：关键创新在于利用预训练的多模态基础模型来分析音频效果对情感的影响。与传统方法相比，这种方法能够更好地捕捉音频效果与情感之间复杂的非线性关系，并且可以利用预训练模型学习到的丰富知识。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的预训练音频模型，例如在大量音乐数据上训练的模型；2) 选择具有代表性的音频效果，例如混响、失真、调制等；3) 设计有效的探测方法，例如线性分类器或回归模型，来分析嵌入向量与情感标签之间的关系；4) 评估模型的鲁棒性，例如通过对抗攻击或噪声干扰。

📊 实验亮点

该研究通过实验验证了预训练模型在分析音频效果对情感影响方面的有效性。实验结果表明，不同的音频效果会对模型的情感表达产生显著影响，并且模型能够捕捉到音频效果与情感之间的复杂关系。此外，该研究还评估了模型的鲁棒性，发现模型在一定程度上能够抵抗噪声干扰。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于音乐创作、音频制作、情感计算等领域。例如，音乐家和音频工程师可以利用该研究来更好地理解音频效果对听众情感的影响，从而创作出更具表现力的音乐作品。情感计算领域可以利用该研究来开发更准确的音乐情感识别系统。

📄 摘要（原文）

Audio effects (FX) such as reverberation, distortion, modulation, and dynamic range processing play a pivotal role in shaping emotional responses during music listening. While prior studies have examined links between low-level audio features and affective perception, the systematic impact of audio FX on emotion remains underexplored. This work investigates how foundation models - large-scale neural architectures pretrained on multimodal data - can be leveraged to analyze these effects. Such models encode rich associations between musical structure, timbre, and affective meaning, offering a powerful framework for probing the emotional consequences of sound design techniques. By applying various probing methods to embeddings from deep learning models, we examine the complex, nonlinear relationships between audio FX and estimated emotion, uncovering patterns tied to specific effects and evaluating the robustness of foundation audio models. Our findings aim to advance understanding of the perceptual impact of audio production practices, with implications for music cognition, performance, and affective computing.