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偶然看到台大電信所的研究生在 PTT 徵求進行音樂情緒問卷, 因為對 yihsuan ( Perosnal Blog, 但是很少更新) 這個名字有點印象(後來發現他是 [1] 的首位作者, 之前實驗室有同仁報過這篇 paper, 難怪有點印象), 加上之前實驗室也有同仁在做音樂情緒相關研究, 就特意點進去看看.

問卷網站有點慢, 同時是 IE Only, 我還特地開 Virtual Box 來連 = =

問卷分成幾個大部分, 首先是 Introduction 進行一般音樂情緒說明,


不太確定分類是如何決定的, 但是根據之前聽過數次同仁的 presentation, 猜想應該跟 R. E. Thayer 的 AV Emotion Plane [2] 有相關.

第一階段是直接用聽的請 Visitor 給分數, 很單純的從悲傷到開心的分數. 至於分數怎樣對應到 AV Emotion Plane 就不知道了.


第二階段使用了一個 Tournament 來讓使用者從不同音樂的比較中給予相對的情緒關係分數 ( 比對本身可以算是一種分數 ).


這個手法感覺比較有意思, 跟 男女糾察隊 London Hearts 的節目中使用的 臉蛋好壞球 (顔面どストライク) 很像, 之前在看 Paper [1] 時我也有想過把 臉蛋好壞球 搬到 Music 領域來玩玩看 :p

底下來個上戶彩的作參考 (取用自這裡 -- Orz 有沒有這麼巧, 隨便找一下連到的居然是緯來當家美女主播的 Vlog ) :


最後一個階段則是對於使用者標示音樂情緒的一般性調查, 不過我覺得裡面出乎我意料地缺少相當多對於使用者 Context 的調查, 換句話說上面的音樂情緒標定是無法根據使用者的個人背景以及目前的情緒, 環境工作等等作進一步解析的. 這對 Data 的 Reliability 我認為是一種傷害, 特別是 Music Emotion 這種在判定時會受到相當多 Factors 影響的東西.


其實我對於音樂情緒一直不太相信, 最主要的原因即在於 Emotion 這種東西的判定 Variation 太大, 而音樂的創作又跟相當多的 Factors 有關, 有時候創作者是因為環境, 有時候是因為故事, 有時候是因為其他的音樂, 不確定加上不確定實在沒辦法讓我相信會變成一個確定. 而 Emotion 的 Variation 太大也導致多數的 Researches 都停留在諸如 Kate Hevner [4] 的八個分類, 或是 [1] 使用的 AV Emotion Plane 上, 但是這麼粗的分類感覺實在不實用.

另外就是音樂情緒的應用, 實驗室的學弟做的 [3] 是跟 Music Therapy 有關, 在 Therapy 上音樂可能有用這個我就相信, 但是很多 Papers 都會提到利用音樂情緒對於大量的音樂作自動分類判定 -- OK, 我相信可以自動分類, 但是為什麼我們要自動利用音樂情緒分類大量音樂 ? 到底誰會是使用者, 誰需要對於大量音樂進行音樂情緒的自動分類 ? 這個問題我一直想不透阿, 也許這也跟我本身有關, 我會留著的音樂大多是自己聽過喜歡的, 但是卻不會刻意去區分所謂的音樂情緒.

我想, 如果同樣的問卷是詢問使用該音樂的情境, 應該會比較有用吧, 很多時候我們想找音樂是希望配合目前的 Context 來用, 雖然說也可以透過情緒的轉換去作 Matching, 但是為什麼要如此麻煩呢 ?

P.S. 在閱讀 [1] 時我覺得其實內容很 Tricky, 主要是在 Data Collection 的地方做了大量的 Assumptions, 這讓我很不舒服 (Feel Uncomfortable), 另外歌詞的影響也被計量在內, 作為 Music 的一部分, 雖然說得通, 但是就讓我很不舒服, 對於我個人來說, 當你聽的懂歌詞時, 往往歌詞的影響力跟 Music 本身會不相上下, 這樣一來究竟你是在辨認 Music Emotion 或是 Lyric Emotion 就很難說了.


References

[1] Y.-H. Yang, Y.-C. Lin, Y.-F Su, and H.-H. Chen, “A Regression Approach to Music Emotion Recognition,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 16, no. 2, pp. 448-457, Feb. 2008.

[2] R. E. Thayer, The Biopsychology of Mood and Arousal, New York Oxford University Press, 1989

[3] Yin-Kai Wu, Discovering Musical Features for Automatic Emotion Classification in Music Therapy, Master Dissertation, NCKU, 2008

[4] Kate Hevner, Experimental Studies of the Elements of Expression in Music, American Journal of Psychology, Vol. 48, pp. 246-268.