Exploring Cognitivist and Emotivist Positions of Musical Emotion Using Neural Network Models
Notice bibliographique
Résumé
There are two positions in the classic debate regarding musical emotion: the cognitivist position and the emotivist position. According to the cognitivist position, music expresses emotion but does not induce it in listeners. So, listeners may recognize emotion in music without feeling it, unlike real, everyday emotion. According to the emotivist position, listeners not only recognize emotion but also feel it. This is supported by their physiological responses during music listening, which are similar to responses occurring with real emotion. When listeners provide emotion appraisals, if the cognitivist position were true, then these appraisals might be based on audio features in the music. However, if the emotivist position were true, then appraisals would be based on the emotion experienced by listeners as opposed to what they perceived in the audio features. We propose a hypothesis combining both positions according to which, listeners make emotion appraisals based on a combination of what they perceive in the music as well as what they experience during the listening process. In this paper, we explore all three positions using connectionist prediction models, specifically four different neural networks: (a) using only audio features as input, (b) using only physiological features as input, (c) using both audio and physiological features as input, and (d) using a committee machine that combines contributions from an audio network and a physiology network. We examine the performance of these networks and discuss their implications as possible cognitive models of emotion appraisal within listeners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».