본 논문은 음향 효과(FX)가 음악 감상 중 감정적 반응을 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 바탕으로, 다양한 음향 효과(잔향, 왜곡, 변조, 다이내믹 레인지 처리 등)가 감정에 미치는 체계적인 영향을 조사합니다. 기존 연구들이 저수준 오디오 특징과 정서적 지각 간의 연관성을 조사한 것과 달리, 본 연구는 다중 모달 데이터로 사전 훈련된 대규모 신경망 아키텍처인 기반 모델을 활용하여 음향 효과의 영향을 분석합니다. 심층 학습 모델의 임베딩에 다양한 프로빙 기법을 적용하여 음향 효과와 추정된 감정 사이의 복잡하고 비선형적인 관계를 조사하고, 특정 효과와 관련된 패턴을 발견하며 기반 오디오 모델의 견고성을 평가합니다. 이를 통해 음악 인지, 연주 및 정서 컴퓨팅에 대한 시사점을 제공하며 오디오 제작 방식의 지각적 영향에 대한 이해를 높이고자 합니다.
