본 논문은 음향 효과(FX)가 음악 감상 중 감정적 반응을 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 바탕으로, 다양한 음향 효과(리버브, 왜곡, 변조, 다이내믹 레인지 처리 등)가 감정에 미치는 영향을 심층적으로 연구합니다. 기존 연구들이 저수준 오디오 특징과 정서적 지각 간의 연관성을 조사한 것과 달리, 본 연구는 대규모 다중 모달 데이터로 사전 훈련된 기초 모델(foundation models)을 활용하여 음향 효과의 체계적인 영향을 분석합니다. 기초 모델은 음악 구조, 음색, 정서적 의미 간의 풍부한 연관성을 인코딩하여 음향 디자인 기법의 감정적 결과를 조사하는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 다양한 탐색 방법을 딥러닝 모델의 임베딩에 적용하여 음향 효과와 추정된 감정 간의 복잡하고 비선형적인 관계를 조사하고, 특정 효과와 관련된 패턴을 발견하며 기초 오디오 모델의 강건성을 평가합니다. 이 연구 결과는 음악 인지, 연주 및 정서 컴퓨팅에 대한 시사점을 제공하며 오디오 제작 관행의 지각적 영향에 대한 이해를 높이는 것을 목표로 합니다.
