音樂與情緒關係定位之研究

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(1)國立臺灣師範大學教育心理與輔導學系碩士論文. 指導教授：林正昌博士. 音樂與情緒關係定位之研究. 研究生：林明穎. 中華民國九十八年六月.

(2) 誌謝詞論文撰寫的過程中，總有許多重要朋友、家人的協助與支持，讓我有滿滿的溫馨及感謝。指導教授林正昌博士總是能在我感到茫然或遇到困難時，給予鼓勵，每次 meeting看到老師，就有一種安心的感覺，而且老師的指導常常包含解釋、教學和討論，讓我能融會貫通且理解論文的方向；論文討論之餘，老師也願意聆聽我對生涯的規劃並給予關心，讓我對畢業後的日子，有了明確的目標。感謝我的兩位口試委員陳學志博士和牛維方博士，因為有你們的精闢的見解，為我提供建議，我的論文才能更加完善。騰網知識科技開發的執行長鄭博士及投資長牛博士，也是我諮詢統計方法的專家。這篇論文題目的發想，即是源於值行長的自身經驗，曾經歷一場大病，藉由聆聽音樂、調適情緒、促使體內平衡的方式而痊癒。因此在撰寫論文的過程，讓我更加篤信合適的音樂的確具有療效，而加深了我對這份研究的熱忱。哲嘉、弘家協助我將理論上的概念，撰寫成程式碼，因此不論是頻譜參數的分析、MDS 運算並繪製成空間分佈圖，都省力不少。尤其哲嘉常常細心地教導我程式語言的含義、與我討論這份論文統計方法的適切性並協助判讀統計數據，過程中擴展了我對程式的應用及學習更多元的統計方法，真是收穫滿滿! 實驗過程歷經了四個月，特別感謝許多朋友的參與，包含大學同學、研究所同學、公司的同事還有耕莘專校實習的同事們，不僅撥冗參與我的實驗，也替我尋找合適的實驗參與者，幾位朋友特別從外縣市趕到台北參與實驗，也讓我感到特別溫馨。感謝男友長寧，雖然遠在南沙當兵，但還是關心我在台灣的進度和心情；雅瓊對論文的衝勁，深深鼓舞了我對論文的動力；筱慧和其薇常常關心我的狀況，也替我邀請許多實驗參與者；立健和定燕在全職實習時，仍互相鼓勵要完成論文，成了每天努力撰寫論文的支持；耕莘專校玉華主任、家珍老師、昭瑛老師、蘭芬和玉玟，都分享自己完成論文的過程，鼓勵我，也能貼近我在撰寫論文的心情；另外還有曉薇、Joy、瑾儀、Kandy、雅如和一群身邊親友的關心，讓我時常充滿能量；最後要感謝我的父母、姊姊的關懷，讓我能心無罣礙的專心研究。林明穎謹致 98 年 6 月 25 日.

(3) 音樂與情緒關係定位之研究. 中文摘要. 本研究目的在於分析古典樂、爵士樂、西洋搖滾樂及流行樂等四種音樂類型共1002首音樂，其訊號組型之間的相關性，並探討訊號組型與情緒的關係，以進行音樂情緒定位。每首音樂的訊號組型透過MDS分析形成二維空間的分佈圖，以座標軸中心點(0,0)區隔為右上、左上、左下及右下等四個向度。75位實驗參與者隨機分為四組，聆聽單一向度的音樂，並以語意反應及生理反應探測聆聽音樂時的情緒反應，再經由單因子變異數及CART分析探究各向度所具有的情緒特性。結果發現右上向度具有「幽默」、「快樂」、「EMG上升」、「熱切」及「激動」等五種情緒特性；右下向度具有「幽默」、「快樂」、「EMG些微上升」、「低度熱切」及「Heart rate下降」等五種情緒特性；左上向度具有「嚴肅」、「激動或是平靜」、「低度沮喪」、「悲傷」及「溫度下降」等五種情緒特性；左下向度具有「嚴肅」、「激動」、「悲傷」、「沮喪」等四種情緒特性。未來應用此技術，選取具備適當情緒特性的音樂，藉由音樂引發人們的情緒共鳴的特性，可應用於醫療、教育、娛樂及傳播媒體等方面。. 關鍵字：音樂、情緒、訊號組型、CART.

(4) The Orientation between Music and Emotion Lin Ming-Ying Abstract. The purpose of this study was to investigate the correlation among the signal patterns of four types of music including classical music, jazz, rock music, and pop in a total of 1,002 pieces of music. Then, investigate the relationship between signal patterns and emotion.The signal patterns of each piece of music were analyzed by MDS and formed a two-dimensional space scatter plots, which was divided into four quadrants (I: upper right; II: upper left; III: lower left; and IV: lower right) with origin coordinates (0, 0). Music with the greatest differences among the four quadrants were used in the experiments. Participants of the current study were randomly assigned into four groups. Each group listened to the music from one of the four quadrants and was tested for their emotional response by analyzing the data obtained from their semantic responses as well as physiological responses. One-way ANOVA and CART was used to analyze the emotional characteristics in each quadrant. Results indicated that the upper right quadrant(quadrant I) had five emotional characteristics such as ‘humorous’, ‘happy’, ‘increasing EMG’,’longing’and ‘agitated’; the lower right quadrant(quadrant IV) had five emotional characteristics.

(5) such as ‘humorous’, ‘happy’, ‘slight increase in EMG’,’low level of longing’ and ‘decrease in heart rate’; the upper left quadrant(quadrant II) had five emotional characteristics such as ‘serious’, ‘agitated or calm’, ’ low level of depressed’, ’sad’ and ’ decrease in temperature’; the lower left quadrant(quadrant III) had four emotional characteristics such as ‘serious’, ‘agitated’ , ’sad’ , and’ depressed’. The future application of this method of choosing music with appropriate emotional characteristics to elicit corresponding emotions from individuals will bring benefits to the medical, educational, entertaining and media fields.. Key words：music, emotion, signal pattern, CART.

(6) 目. 錄. 中文摘要英文摘要第一章緒論 .............................................................................. 1 第一節研究動機與目的 .......................................................................................... 1 第二節研究目的與問題 .......................................................................................... 5 第三節名詞釋意 ...................................................................................................... 6. 第二章文獻探討 ...................................................................... 7 第一節 1/FΓ 波動理論 ............................................................................................... 7 第二節音樂情緒理論的探討 ................................................................................ 11 第三節聆聽音樂後情緒的測量 ............................................................................ 19. 第三章音樂訊號組型分析與情緒反應定位 ........................ 33 第一節研究一:音樂訊號組型分析 ....................................................................... 33 第二節研究二:實驗參與者聆聽音樂情緒反應 ................................................... 46 第三節綜合討論 .................................................................................................... 75. 第四章結論與建議 ................................................................ 77 第一節結論 ............................................................................................................ 77 第二節建議 ............................................................................................................ 78. I.

(7) 參考文獻 .................................................................................. 80 附錄 .......................................................................................... 84 附錄一：第一次實驗之音樂訊號組型圖示 ......................................................... 84 附錄二：結合兩次實驗之音樂訊號組型圖示 ..................................................... 89 附錄三：音樂情緒感受量表 ................................................................................. 94 附錄四：實驗指導語 ............................................................................................. 95 附錄五：實驗參與者邀請函 ................................................................................. 96. II.

(8) 表目錄. 表 2.2.1 基本情緒類別 ............................................................................................... 14 表 3.1.1 四向度音樂類型分佈情形 ........................................................................... 41 表 3.1.2 第一次實驗四向度音樂分佈情形 ............................................................... 42 表 3.1.3 結合兩次實驗之四向度音樂分佈情形 ....................................................... 34 表 3.2.1 四向度音樂情緒反應之描述統計表 ........................................................... 42 表 3.2.2 音樂向度與情緒反應之單因子變異數分析摘要表 ................................... 53 表 3.2.3 音樂向度與情緒反應之顯著性分析(LSD 事後檢定) ................................ 55 表 3.2.4 各葉部節點的分類規則及分類結果 ........................................................... 59 表 3.2.5 四向度音樂分對率 ....................................................................................... 70 表 3.3.1 著名音樂向度分佈表 ................................................................................... 76 . III.

(9) 圖目錄. 圖 2.1.1 自然界的三種震波.......................................................................................... 9 圖 3.1.1 音樂的訊號組型圖示，以六首音樂為例 ................................................... 38 圖 3.1.2 四類型音樂於二維空間分佈圖及等高線圖 ............................................... 39 圖 3.1.3 四向度音樂於二維空間分佈位置圖 ........................................................... 41 圖 3.1.4 第一次實驗之四向度音樂於二維空間分佈位置圖.................................... 42 圖 3.1.5 結合兩次實驗之四向度音樂於二維空間分佈位置圖 ............................... 34 圖 3.2.1 單因子變異數分析四向度音樂情緒反應定位圖 ....................................... 56 圖 3.2.2 音樂向度與情緒反應 CART 分析圖 ........................................................... 58 圖 3.2.3 CART 分析四向度音樂情緒反應定位圖 .................................................... 70 圖 3.2.4 結合單因子變異數考驗與 CART 分析後四向度音樂情緒反應定位圖... 71. IV.

(10) 第一章緒論. 本研究旨在了解音樂的訊號組型與情緒反應的關係。透過人們聆聽不同訊號組型的音樂時，其主觀情緒感受及生理變化，定位音樂的訊號組型與情緒反應的關聯。以下針對本研究的研究動機與目的及名詞釋義加以說明。. 第一節研究動機與目的音樂扮演著生活中畫龍點睛的重要角色，中外皆然!古聖先賢對音樂賞析及其作用有精闢的看法：荀子《樂論》裡寫著：「君子以鐘鼓道志，以琴瑟樂心」；宋朝歐陽修有言：「樂，所以達天地之和而飭化萬物」；宋史內也提到「頤天地之和者莫如樂，暢樂之趣者莫如琴」，鑑此古言，則能彰顯音樂的雅尚及促成身心平衡的效果。一首好的音樂演繹，可以使人餘音繞樑三日不絕於耳。有句諺語這麼說著：「音樂是耳朵的眼睛!」彷彿聆聽音樂，就能感受世界。Aristotle (350BC/1997)認為，對聽眾而言，最有影響力的媒介即是音樂 (引自 Premuzic 及 Furnham, 2007)。音樂是生命的靈藥，能穿越時空、跨越語言、進入心靈深處。音樂在生活中的重要性，也反應在音樂的情緒作用上。有了音樂的點綴，可以隨心所欲地表達情感、調整情緒、增添生活樂趣，甚至增進潛能及生產量。荀子《樂論》裡寫著：「樂也者，樂也」，也說「聲樂之入人心也深，其化人也速」，指出音樂是使人快樂的聲音，能深入人心，迅速產生感化的作用。Ezarik (2001) 指出音樂是人們在失落時所需要的，正確合適的歌曲可以讓你微笑，就像夢想著在課堂上遇到心儀的對象，這真的會讓人漸漸開懷；而同時，音樂也可以使人們在擔憂中冷靜下來!作曲家Schumann說：「將光亮從人心靈的深沉中釋放出來，是音樂的神聖使命!」可見得音樂不僅僅是值得聆聽的藝術，更是具有感染力的 1.

(11) 魔法。藉由音樂引發、喚起情緒，這是絕多數人都曾經歷過的生活經驗，古今皆然，誠如樂府古辭就有一句說「悲歌可以當泣」，意思是說慷慨的悲歌即可以代替哭泣；宋朝陸游詩人也曾寫下「情知言語難傳恨，不似琵琶道得真」，說明了音樂比言語更能表達深入的情感。音樂像是扮演著絢爛煙火的引線，一經點燃，情緒便能隨之併然而出，每個人都會看到煙花在空中閃耀，這說明了音樂能引發人們的共鳴；當我們聆聽中國古典音樂「梁祝」時，感受到一陣悽悽傷感；聆聽 Mussorgsky 的「基輔城門」時，會感受到振奮的心情；而又聆聽 Rimsky-korsakov 的「大黃蜂的飛行」時，則會感染緊張屏息的氣氛。音樂曲目能喚起人們情緒反應的例子不勝枚舉，說明了音樂能喚起人們的共鳴，引發出相類似的情緒。既然音樂能引發情緒反應，那麼相類似的音樂，應當就能喚起相類似的情緒反應。如果我們能以一個便利且明確的方式，精確辨識音樂能引發人們何種情緒，那麼應用的效益將是十分可觀，不論是在醫療、諮商或是教育場境，皆能善用音樂的情感特性，幫助人們宣洩情緒或是轉換心情，又或者使用於一般日常生活如廣告行銷、氣氛營造或是視聽配樂的選擇等等，都將受用無窮。然而世界上數以萬計的音樂，若每首音樂單純以人為方式判斷其情緒感受，常常是非常費時且主觀的，因此，若能將音樂訊號透過量化分析方式，找出音樂組型之間的相關性，並定位相似音樂訊號組型與情緒之間的關係，那麼，未來每一首新的曲目都可以透過量化分析，辨識該首音樂的情緒特性，這是非常便捷省時且實用。綜合以上所言，欲了解音樂訊號組型與情緒之關聯，本研究有兩大主要問題需要深入探討，一是該如何將音樂訊號量化以求取音樂組型?二是探討量化分析後的音樂組型與人們情緒反應之間的關聯? 為了探討這兩大主題，本研究分為兩個部份進行，一是音樂訊號組型之分 2.

(12) 析，音樂是一種隨著時間波動的訊號，而自然界中典型的波動可以1/f γ或是f -β 的格式呈現，其中γ或是β稱之為頻譜參數，乃由功率頻譜密度及頻率的相關計算而得。音樂訊號組型即是分析其隨著時間變化的頻譜參數，每一首音樂皆能分析出獨特的組型，再運用統計方法將所有的音樂予以分類。組型愈接近的音樂，表示其波動結構愈接近、愈能引發人們相似的情緒；二是探討音樂訊號組型對情緒的關聯，目前進行音樂聆賞實驗的研究者，已有共識認為實驗參與者聆聽音樂後的自陳量表，能反映出對音樂的認知層面，其認知內容與個人知覺及生活經驗有關(宋艷，2007；薑萊，2007)，然而可能就會冒著過於主觀的風險；而生理儀器的測量，則可測量出心理情緒反映在自主神經的生理反應，較為客觀，但是，生理反應只能顯示出實驗參與者的情緒波動，卻不能明確地指出是何種情緒感受，例如同樣是心跳加速的波動反應，但卻無法辨識出受試者是因為興奮抑或是因為憤怒而導致心跳加速。因此，最恰當的作法是同時使用自陳的測量方式及生理探測(楊治良，1997；薑萊，2007；丁紹璠，2008)。故而本研究將結合實驗參與者情緒語意的自陳量表及生理回饋儀共同來探測受試者的情感反應。另一方面，以往多數探討音樂與情緒之間關聯的研究，僅使用古典音樂作為研究素材，例如Krumhansl(1997)邀請78位平均學習樂器或聲樂達3年以上的大學生，聆聽六首廣為人知的古典音樂，其中兩首音樂已被認定屬於悲傷(sad)的音樂；另外兩首屬於害怕(fear)的音樂；最後兩首則屬於快樂(happy)之音樂，78 位學生分為兩組進行實驗，最後皆須填寫聆聽該首音樂所經驗到的情緒量表，包含13種情緒指標。結果發現兩組受試者聆聽悲傷音樂時，量表上的確反應出悲傷的情緒指標是13中情緒指標中最高的，害怕和快樂的音樂也反映出類似的結果。然而這份研究，因為使用的是知名度相當高的古典音樂，如韋瓦第著名作品--四季：春，且是邀請受過音樂訓練的實驗參與者，故而這些參與者對於該首音樂應該具有的情緒特性，常已經是約定俗成，故可能造成抽樣的誤差。後續的研究，擴增了古典音樂以外的音樂，且加入了未曾受過正式音樂訓練 3.

(13) 的受試者，如Fischer及Krehbiel (2001) 邀請8位平均受過4.25年的音樂課程訓練，但皆非主修音樂的大學生，聆賞古典音樂和爵士音樂共10首(皆無人聲)； Bigand、Vieillard、Madurell、Marozeau與Dacquet (2005)邀請9位從未接受過音樂訓練的參與者及10位音樂系畢業的學生，聆聽27首無人聲的音樂片段，這些音樂包含巴洛克、古典樂派、浪漫派及現代樂派等各個音樂時期典型的西方古典音樂；黃靜芳與吳舜文（2007）以179位修習音樂通識課程的大學生作為受試者，聆聽12首含古典、搖滾、爵士、拉丁節慶音樂及日語及台語流行音樂等音樂類型。以上這些研究的音樂類型較為廣泛，尤其是黃靜芳等人選取的音樂曲目，還包含有人聲的音樂，顯示探討音樂與情緒之間關聯性的研究，使用音樂素材的類型越來越多樣化。上述三項研究使用的音樂類型開展了以往單純只以古典音樂作為研究的素材，畢竟選取音樂的類型愈多元，則未來應用層面愈廣泛。只可惜這些研究並未量化分析所選用的音樂素材，研究結果應用層面，侷限於實驗中選用的音樂素材，無法廣泛類推至其他音樂的效用；而且僅能測量出受試者的認知反應，未搭配生理儀器接收客觀訊息，故無法全面地探測實驗參與者的情緒反應。綜合以上所述，本研究著重於音樂的量化分析並探討音樂訊號組型之間的相關性，結合認知及生理變化探測人們的情緒反應。並以多數國人聆聽的主要音樂類型作為研究素材，包含古典音樂、爵士音樂、搖滾音樂以及流行音樂等四類型的音樂，以1/fγ波動理論作為音樂分析的依據，以求取音樂訊號組型；接著，分析訊號組型後的音樂，邀請實驗參與者聆聽，以其情緒的自陳量表及生理儀器來蒐集聆聽音樂後的情緒反應，以作為音樂與情緒關係定位的依據。音樂與情緒定位完成後，未來每一首音樂經由量化方式，即能辨識其引發的情緒反應。在生活應用上，大眾傳播媒體、電影電視配樂皆可善加運用此研究結果，選用合適的音樂與群眾產生情緒共鳴；在醫療應用上，醫護人員及心理師可精確且有系統地選用音樂作為治療媒材，協助人們情緒調適及改善。. 4.

(14) 第二節研究目的與問題根據研究動機，本研究選用古典音樂、爵士音樂、搖滾音樂以及流行音樂等四類型音樂進行頻譜參數量化分析，每一首音樂的頻譜參數隨著時間的變化，即為該首音樂的訊號組型。訊號組型分析完成後，接續以實驗法探討其與情緒之間的關係。綜而言之，本研究具體目的有以下幾點：一、了解不同類型音樂的訊號組型。二、探討訊號組型之間的關係。三、探討音樂訊號組型與情緒的關係。四、根據音樂與情緒關係，定位音樂向度的情緒特性。. 而針對研究目的，則有以下問題需要加以探究：一、相同類型的音樂是否具有相似的訊號組型? 二、若同一類型的音樂其訊號組型有差異，那麼訊號組型之間的關係又是如何? 三、音樂與情緒特性之間的關係為何?. 5.

(15) 第三節名詞釋意一、1/fγ波動自然界有三種典型的波動，分別為白色波動、布朗波動以及粉紅波動，皆以 1/fγ的格式呈現，其中γ稱之為頻譜參數，是藉由功率頻譜密度及頻率的相關計算而得。白色波動的功率譜密度平行於橫軸，是與頻率無關，我們稱之為1/f0波動。布朗波動的功率譜密度與頻率平方成反比，我們稱之為1/f 2波動，介於其中的是1/f 1波動又稱為粉紅波動，該波動令人感到非常舒適及和諧，其功率譜密度與頻率成反比。同時，黃福坤(2006)指出每個人或每種樂器，甚至每一個樂器的頻率分佈以及對應強度是一種特殊的屬性，就好像每個人的指紋一樣，每個人或每一個樂器都有其特定的頻譜。故而若要了解音樂的訊號組型，可以透過功率頻譜分析的方式加以確認。. 二、音樂訊號組型依據1/f γ波動理論作為音樂分析的依據，分析音樂隨著時間變化的頻譜參數序列。一首音樂中每0.1秒擷取一個γ數值，視該首音樂時間總長度，決定擷取 γ數值的個數，例如150秒長度的音樂，即能擷取1500個γ數值，而這1500個數值隨著時間序列的排序構成這首音樂的訊號組型。. 三、情緒所謂情緒(emotion)，是指個體受到某種刺激所產生的一種身心激動狀態。情緒由刺激引起，是一種主觀意識的經驗，雖然與個人認知有關，但在其情緒狀態下伴隨產生的生理變化與行為反應，當事人卻是無法控制 (張春興，2004)。本研究探討音樂與情緒反應之間的關係，著眼於刺激情境、生理變化及個人認知等三方面的關係，以音樂作為刺激來源，透過生理及語意反應作為情緒指標。 6.

(16) 第二章文獻探討為了使音樂及情緒關係得以定位，必須先進行音樂的量化分析，黃福坤(2006) 指出音樂的頻率分佈以及對應強度是一種特殊的屬性，就好像每個人的指紋一樣，因此可藉由頻譜分析求出每首音樂的組型。其原理則來自於1/f噪聲(1/f noise) 的概念，因此第一節針對1/f噪聲及1/f音樂作精要說明。音樂訊號組型分析完成後，再進行音樂聆聽實驗，藉由實驗參與者的情緒反應，來協助音樂情緒向度的定位，因此，第二節先彙整音樂與情緒之相關研究，同時第三節統整以往進行音樂情緒研究的文獻，探究情緒感受的測量方式，以作為本實驗設計的方針，詳述如下：. 第一節 1/f 波動理論 γ. 一、1/fγ噪聲(1/fγnoise) Voss及Clarke(1978)指出許多頻譜密度(spectral density) 的物理變量都是1/fγ 的型態，其中0.5≦γ≦1.5，而在一般音樂類型中，其頻譜密度的變化也相似於 1/f，音樂中的1/f頻譜密度與曲目的組成順序(compositional procedures)有關。其中γ即為頻譜參數，部份文獻以β作為頻譜參數的代稱，但兩者意義相同。所謂的1/f噪聲(1/f noise)，即是指功率頻譜密度(spectral power density, S(f))以及頻率 (frequency, (f))的關聯(Pressing, 1998)。 1/f是一種自然界的現象之一，其定義是適度變化與適度規則性中保有刺激規律的現象，就是將自然界所有的擺動，解釋為週期擺動的週波數，顯示為1/f，其中的「f」表示週期/頻率(frequency)的意思。而將這種波動運用在音樂治療是日本著名物理學家武者利光教授，他的研究表明，「1/f波動」之所以使人感到舒適，是因為它與人在安靜、愉快時的腦電波及心拍週期等生物體信號的變化節奏 7.

(17) 相吻合，是一種與人的情感、感覺有著密切關係的波動(張心馨，2003) 。從物理上來說，自然界存在的這些波動，可以按功率譜密度與頻率的對應關係進行分類。其中有三種典型的波動，分別為白色波動(white noise)、布朗波動 (brown noise)以及粉紅波動(pink noise)。由圖2.1.1自然界的三種震波顯示，白色波動指的是在一段時間內密集反覆運動，令人感到煩躁不安，其功率譜密度與頻率的變化無關，故以1/f0表示；布朗波動又稱為褐色波動，為一種沒有規律性的運動，令人感到單調乏味，其功率譜密度與頻率的平方成反比，故以1/f 2表示；而1/f波動又稱為粉紅波動，介於上述兩種波動之間，該波動令人感到非常舒適及和諧，其功率譜密度與頻率成反比，故以1/f1表示。有實驗證實，1/f波動讓人感受到舒適和諧的原因在於誘發大腦產生6~8赫茲的α腦波，使人在清醒狀態下 γ. 感到寧靜和放鬆(毛峽，無日期)。由此，我們將自然界的波動轉以1/f 表示，並稱γ為頻譜參數。董馨(1994)指出音樂治療的物理屬性主要體現在l/f波譜現象，l/f波譜現象就是在複音構成序列後所表現的物理特徵，許多學者認為這種物理特性會使人感到愉快感。因此，音樂治療學家把具備l/f波譜特性，作為選擇音樂治療樂曲的一個標準。l/f波譜是以週期各不相同的振波組成的，並且可以通過計算機進行分解或合成來研究各個波的頻率與功率之間的關系。l/f特徵的波譜聲音通過聽覺中樞的傳導系統引起大腦神經細胞的興奮，並改變了下丘腦遞質的釋放，從而調節人體生理狀態的內分泌系統和神經系統(引自周為民，2007)。. 8.

(18) 圖 2.1.1 自然界的三種震波資料來源：村井靖兒(1995)：音樂療法的基礎(吳嗆煌譯，2002)，頁 75。. 二、音樂1/fγ計算方式音樂符合1/fγ波動法則，其中γ即為頻譜參數。Voss及Clarke(1978)指出1/f 音樂是使用快速傅立葉轉換演算法(Fast Fourier Transform algorithm)並模擬一連串濾波(filters)後計算而得。由於目前音樂採樣頻率多為 44100 赫茲，因此當音樂轉換為數位訊號的過程，採樣的數目即是 44100 乘上音樂的總秒數，例如一首5分鐘的音樂，採樣總數是300(秒)乘上44100(赫茲)，約為1千3百萬個採樣點，此數字非常龐大，會造成計算上的困難。因此，在進行頻譜參數的計算時，會先將一首音樂切割為若干小段進行分析。這些經由快速傅立葉轉換的音樂片段是一個短訊號，為了降低兩個短訊號邊界點上不連續的影響，因此再使用漢明視窗(Hamming Window)聚焦於中央部份且能壓抑兩端信號對語音參數影響的特性來降低雜訊。而後產生的功率頻譜密度與頻率，將兩者分別取對數(log)後，得到線性斜率的值，即為頻譜參數。 9.

(19) 黃福坤(2006)指出若是我們分析聲音中不同頻率的聲音以及不同頻率聲音之間的強度比，會發現每個人或每種樂器，甚至每一個樂器的頻率分佈以及對應強度是一種特殊的屬性，就好像每個人的指紋一樣，每個人或每一個樂器都有其特定的頻譜。故而若要了解音樂的屬性，可以透過功率頻譜分析的方式求取訊號組型，而快速傅立葉轉換(Fast Fourier transform) 便是求得聲音波形隨時間變化的關係，其中橫軸是頻率，縱軸是對應的強度。. 10.

(20) 第二節音樂情緒理論的探討一、情緒的理論張春興(2004)提出所謂情緒(emotion)，是指個體受到某種刺激所產生的一種身心激動狀態，其有四個概念： (一) 情緒為刺激所引起情緒不是自發的，而是由刺激引起，刺激源多是來自外在，但有時也是內在引發。然而，同樣的外在刺激，未必引起同樣的情緒狀態，此種情緒差異現象，顯然與個人的知識經驗有關。 (二) 情緒是主觀意識經驗處於情緒狀態時，個人自己是可以經驗到的，而且個人所經驗到的情緒性質，是主觀而非客觀的。刺激與反應之間另外存在著當事人的知覺或認知的因素。由於情緒的感受是主觀的，所以心理學上研究情緒反應時，只能採內省式的自陳量表法，要當事人主觀陳述其感覺。 (三) 情緒狀態不易自我控制情緒經驗的產生，雖然與個人的認知有關，但在其情緒狀態下伴隨產生的生理變化與行為反應，當事人卻是無法控制的。測謊器的設計即是根據情緒狀態下個人不能控制其身心變化的原理。 (四) 情緒與動機有連帶關係情緒是伴隨動機性行為而產生的，能否使個體的動機獲得滿足，自然就會伴隨不同的情緒，滿足則快樂，不滿足則痛苦。同時，在某些情形下，情緒本身即可視為動機，能促使個體的行為活動。情緒理論研究，西方已有一百多年歷史，對情緒的生理機制強調各有不同，但都把情緒視為屬於喚起、活化、動機的一種連續向度的狀態，以下簡短介紹五種主要的情緒理論(馮觀富，2005)： 11.

(21) (一) 詹-郎情緒論(James-Lange theory of emotion) 係由美國心理學家 James (1884)與丹麥生物學家 Lange (1985)兩人提出類似的情緒論點，後人故而命名。該理論認為自體情緒經驗起於連續發生的三個要素：一是先有影響個體的刺激；二是因刺激而引起的生理或身體的反應；三是因身體的生理變化而導致情緒經驗。 (二)肯-巴情緒論(Cannon-Bard theory of emotion) 為美國生物學家 Cannon (1927)首先提出對詹-郎情緒論質疑，其弟子Bard (1929)的實驗證實，後人就以他倆人為命名。該理論認為詹-郎情緒論有誤，因為(1)情緒狀態時，身體生理產生變化是事實，但個體並不能單靠對生理變化的覺知，就能判別自己發生何種情緒，因為很多情緒激發或興奮狀況下，個體的生理變化是相同的；(2)個體覺知生理變化而產生情緒經驗的說法，不符合生理學原理，因為，就人類而言，平時對自己的內部生理變化，如內臟收縮及各種內分泌的變化，並不完全覺知；(3)情緒經驗的產生，並不在生理變化之後，事實上，兩者是同時發生的。依據肯-巴情緒論，認為情緒是來自引起知覺的刺激情境，隨後中樞神經系統中視丘將訊息同時傳至大腦與身體，接著身體、生理表現出反應，同時大腦覺知刺激情境的性質後，而產生情緒表達。 (三)史-辛情緒論(Schachter-Singer theory of emotion) 由 Schachter 和 Singer (1962)提出，認為情緒經驗乃起於個體對兩方面訊息的認知，一方是對刺激情境性質的認知，另一是對自己身體變化的認知，強調喜、怒、哀、懼等情緒的產生，是由於兩個彼此有關但又各自獨立的認知因素使然，故又稱為「情緒二因論」(two-factor theory of emotion)，將情緒歷程分為兩段，前一段個體對刺激引起其自身生理變化的認知，是情緒性質的起始因素；後一段是生理變化，個體對導致其生理變化之情境刺激的認知，是情緒內涵的決定因素。又因其重視當事人自己的認知解釋，又稱它為「情緒歸因論」(attribution theory of emotion)。 12.

(22) (四)賓祖拉情緒論(D. Bindra theory of emotion) Bindra (1968)提出一個有關情緒的神經生理理論，認為可以經由「中樞動因狀態」(central motive state, CMS)架構來對情緒和動機現象作最好解釋，行為是環境刺激與生理變化交互而成所引起的，這個交互作用的發生是在大腦，在同組神經細胞中涉及環境的和生物的兩種活動，這個過程便引起中樞動因狀態。但它本質上並不是一種驅力，而只是神經細胞的一種功能變化，需要與環境刺激和生理變化兩者的發生為前提。 (五)索-寇情緒論，又稱為「情緒相對歷程論」(opponent-process theory of emotion) 1974年由美國心理學家 Soloman 和 Corbit 提出，基本假設是，情緒狀態時生理上會產生一種變化：大腦中樞司情緒的部位，可能存有某種組織，該組織在情緒狀態時，會發生與此狀態反向的相對作用。例如痛苦的情緒產生時，相對的快樂情緒也會隨之產生。由以上論述可知，情緒是透過主觀知覺與生理變化而經驗到的。情緒理論中，詹-郎情緒論、肯-巴情緒論與史-辛情緒論等三種理論也特別著眼於刺激情境、生理變化以及個人認知等三方面的關係來探究情緒的產生。可見得欲分析情緒內涵，必須透過生理及認知的反應才可綜觀。本研究即是以音樂作為刺激情境，透過聆聽者生理變化及個人認知的反應，辨識音樂具有的情緒特性。上述五種情緒理論著眼於探討情緒如何發生及情緒發生時人體的變化。而欲進行音樂聆聽實驗，尚須探究情緒的典型類別，多位學者指出基本情緒指的是天生所擁有、不需透過學習的情緒，陸續有研究者定義出其他情緒，儘管不盡然相同，但可見基本情緒的種類確實不多(參見表2.2.1)。主要包含驚奇(Surprise)、愉快(Joy)、悲傷(Sadness)、厭惡(Disgust)、害怕(Fear)、憤怒(Anger)、羞愧 (Shame)、輕蔑(Contempt)等基本情緒。Plutchik 與 Izard (1977)也指出近年來，情緒心理學的一派傾向將情緒區分為基本情緒及複合情緒，並認為所有的複合情緒皆是由基本情緒混合而成(引自郭柏祥，2006)。 13.

(23) 表 2.2.1. 基本情緒類別. Ekman (1971). Izard (1977). Plutchik (1980). Tomkins (1984). Shaver (1987). -. -. Anticipation. -. -. -. Interest. -. Interest. Love. Surprise. Surprise. Surprise. Surprise. Surprise. Joy. Joy. Joy. Joy. Joy. Sadness. Distress. Sadness. Distress. Sadness. Disgust. Disgust. Disgust. Disgust. -. Fear. Fear. Fear. Fear. Fear. Anger. Anger. Anger. Anger. Anger. -. Shame. -. Shame. -. Contempt. Contempt. -. Contempt. -. -. -. Acceptance. -. -. -. Guilt. -. -. -. 資料來源：郭柏祥(2006)：產品型態與情緒關聯性研究-以電子式煮水壺為例，頁15。. 而聚焦於音樂具有情緒的典型類別，Hevner(1936)整理所有的音樂欣賞心情語彙（mood terms）為八大種類，分別為：嚴肅的（solemn）、悲傷的（sad）、渴望的（longing）、平靜的（calm）、幽默的（humorous）、快樂的、激動的（agitated）、壯闊的（majestic）；Farnsworth（1954）根據Hevner的理論，重新檢視其內部一致性，將其修正為十類更具一致性的心情反應敘述，分別為：快樂的、奇異的（fanciful）、精緻的（delicate）、平靜的（quiet）、渴望的、悲傷的、虔誠的（sacred）、壯闊的、激動的、沮喪的（frustrated）；Bruner（1990）指出音樂最常引發的情緒主要為激動的（exciting）、平靜的（tranquil）、嚴肅的（serious）、快樂的（happy）、悲傷的（sad）五大類。Baumgartner（1992）則根據Bruner五類情緒反應，採用評定量表（rating scales）的方式，將其分為兩個向度的情緒， 14.

(24) 分別為愉快（pleasure）－不愉快（unpleasure），以及激勵程度（degree of arousal） (黃靜芳、吳舜文，2007）；Barrett及Russell (1999)具體地將音樂以向度的方式呈現，訂定情緒環(emotion circumplex)，採用兩向度的架構來定義音樂情緒，兩向度分別是愉悅(pleasantness)及激發程度(activation)，正向感受(positive feelings) 的文字顯示在右半圈；負向感受(negative feelings)的文字顯示在左半圈；而激發程度較高的情緒在上半位置；激發程度較低的情緒在下半位置。黃靜芳與吳舜文（2007）依據Hevner、Farnsworth、Bruner 與Baumgartner 等四位學者對於音樂情緒的典型類別，自編「音樂聆賞情緒量表」 (Scale of Music Listening Emotion)，其中音樂情緒的類別分別為「快樂的－悲傷的(happy-sad)」、「激動的－平靜的(agitated-calm)」、「幽默的－嚴肅的(humorous-serious)」、「熱切的－沮喪的(longing-depressed)」、「壯闊的－細緻的(majestic-delicate)」。本研究結合上述幾位學者對於音樂情緒典型類別的看法，以黃靜芳與吳舜文對於音樂情緒的五項分類作為基底，再加上「安心的－害怕的(relieved-fear)」及「輕鬆的－緊張的(relaxed-tension)」等二項情緒類別，作為本研究實驗參與者聆聽音樂後回應的情緒類別。. 二、音樂與情緒的關聯 Gabrielsson (2001)指出音樂的一個決定性的特徵，就是它能夠引發聆聽者的情緒反應。Sloboda 與 O'Neill (2001)也指出人們之所以喜愛音樂的原因之一，正是想要在聆聽的當下，體驗或改變自己的情緒狀態(引自蔡振家，2008)。柳宗元以音樂與聖人作譬喻，認為音樂是為表達人的情而產生的，「樂之來，由人情出者也，其始非聖人作也。聖人以為人情之所不能免，因而象政令之美，使之存乎其中，是聖人飾乎樂也」(馮觀富，2005)，用以彰顯音樂能深刻表達人的情感；Gard (1997)引用了音樂、健康與教育協會創辦人 Don Campbell 的見解，認為音樂當中具有治療性的連鎖效應，能幫助人們與自己的情感接近。 15.

(25) 胡吟久與楊君武(2007)指出音樂是非常擅長於表現情感的一門傳統藝術。這一點為近代以來的許多美學家和音樂家所確認。音樂之所以擅長表現情感，是因為它的存在方式和型態類似於情感的存在方式和型態。情感在時間中流動，而音樂是一維動態藝術；情感在傾向性、持續性、頻率、速度、強度等方面多種多樣且變幻不定，而音樂則有多種多樣且轉換無窮的調式調性、音時、節拍、音速、音高、音強。簡言之，音樂能夠很好地模擬情感的演變過程。而歌曲，在各種音樂體裁中，無疑是最擅長表現情感的，因為它結合了純粹音樂與詩藝兩門唯情藝術的優勢。宋豔(2007)指出音樂是一種集聲音、時間、情感、表演為一體的藝術。它雖然不能像其他藝術門類那樣給人以直觀的造型或直接傾訴的理性世界，但卻可以通過特殊的方式，表達感性而具體的情感內容、表達人的情感體驗。當人們聽到某種音樂之後便會產生各種各樣錯綜複雜的生理反應和心理活動，從而對人們的情緒、理智、思想意識以及行為方式發生影響。 Krumhansl (1997)提出，音樂家相信音樂能高度及有效喚起廣泛的情緒狀態。同時，Meyer (1956)認為人們對音樂的情緒反應，是因為音樂曲目的開頭，即能讓人們對這首曲目有知覺(perceptual)及認知的預期(引自 Bigand、 Vieillard、Madurell、Marozeau 與 Dacquet (2005)。劉智強(2005)則以音樂和哲學的角度，表示人們在欣賞音樂的過程中，無意識地在音響運動中尋找與自己從經驗中獲得的情感之間的結合點。審美主、客體不斷做同步雙向反饋--客體刺激、主體反應，通過兩者不斷交互反應，才能獲取審美情感滿足。主客體不是單向還原，而是相互同化，即「客體主體化」和「主體客體化」，情感刺激與同化在矛盾中求統一。「客體主體化」使客體特性心靈化，客體特性中的因素朝者主體方向發展，被納入到主體系統中，同化到主體認識結構裡。作曲家和審美主體所擔負的創作任務是一致的，他們都在做同一項認識、改造、同化客體的工作。他們的認識結構越複雜，心理組織功能和審美效應就越強，對客體同化和改造率 16.

(26) 就越高；而「主體客體化」是主體審美能力向客體的轉化，對攝取的創作素材和音樂主題作對象性信息輸入和貯存，進行一系列的轉換程序的消化和處理，對已貯存在知識庫中的記憶和思維能力的信息作分析、判斷、想像、聯想，形成藝術體驗。由主體及客體之間互動反應，更能解釋音樂與聆聽者產生共鳴的歷程。由以上的論述可知，音樂能喚起人們的情緒、表達人們情緒感受。聆聽到難過的音樂時，感到一陣低沉神傷；聆聽到開心的音樂時，就會感到輕鬆愉快；聆聽到恐怖的鬼屋曲子時，則會感染一些恐懼和緊張的氣氛；Arnett (1996)還指出重金屬音樂(屬於搖滾音樂的一種次類別)包含憤怒(rage)、寂寞(loneliness)及譏諷(cynicism)等情緒(引自Becknell, Firmin, Hwang與Fleetwood, 2008)，可見得音樂深層地與人們的情緒感受引發共鳴。我們生活中有太多的廣告及電影戲劇巧妙運用音樂渲染情緒的效果，增進觀眾的感受。Gard (1997)就指出電影中比較低音、反覆出現的音樂，使人聯想到害怕(fear)；單音(single tone)且越來越大聲，使人感受焦慮；定音鼓(Kettle drums)激起生氣的感受；而高音時刺耳的爆破聲 (blast) 和低音時不協調的聲音(blare)則會讓人感受到恐慌。特殊的音樂元素似乎能喚起普羅大眾相類似的情緒經驗，但是值得注意的是情緒是人們主觀的感受，深受個人生活經驗的影響，因此聆聽音樂時的情緒反應具有獨特性和差異性。不同的聆聽者，對同一首歌曲會有不同情緒感受，或是同一個人在不同的時期聆聽同一首歌曲，也可能會有不同的情緒經驗! 音樂能與人類的情緒引發共鳴，只是音樂究竟如何喚起人們的情緒反應?同時，既然情緒是人們主觀的認定，那麼該藉由何種研究方式或材料來蒐集聆聽者的情緒感受，都成為本研究最重要的關鍵。Krumhansl (1997)提及測量音樂情緒時有一個最基本的關切點是：以情緒學家的觀點，認為是音樂引發聆聽者的情緒感受，聆聽者真實的經驗到情緒；以認知學家的觀點，則認為是聆聽者辨識 (recognize)音樂中的情感後，而表達出了情緒感受，但並非親身體驗到情緒。為了解決這個問題，目前多數進行音樂情緒研究的實驗，會讓聆聽者以自陳量表的 17.

(27) 形式陳述聆聽音樂時的感受(亦即認知層面)，同時搭配生理儀器的使用，蒐集聆聽音樂當下的生理反應，如心跳速率、膚電位、皮膚溫度等等，由於這些屬於自律神經系統引發的生理反應，不受認知因素影響。因此，藉由生理數據的改變，可直接探測聆聽者情緒的狀態。關於音樂與情緒反應運用認知及生理變化測量的研究方法，於下一節有詳盡的彙整說明。. 18.

(28) 第三節聆聽音樂後情緒的測量楊治良(1997)指出傳統心理學研究情緒的基本方法可蓋括兩種：印象法 (impression method)和表現法(expression method)，印象法乃是通過談話或問答來了解受試的情緒體驗，其典型方法是：給受試一個情緒刺激，然後要求受試者報告他內部體驗，而此法主要缺點是帶有較多的主觀色彩，且來自不同受試者情緒體驗的內省報告，在比較時發生困難，例如實驗者很難判斷一個受試者所說的情緒形容詞，並不等於另一個受試者所說的形容詞；而表現法是將有機體的生理和行為變化作為情緒的指標加以測量和記錄，主要優點是較為客觀，今日的研究者可使用各種電子儀器，以各種方法測量並記錄伴隨情緒發生的生理變化，以達到對情緒較為客觀的測量。但要注意的是，伴隨情緒的生理變化本身並不等同於情緒，從嚴格的意義上說，對生理變化的測量只是對有機體「喚醒」水平的測量。因此，情緒研究者一般認為，比較適宜的做法是兩者併用，既用表現法取得對情緒的客觀記錄，又用印象法記錄受試者的主觀體驗。丁紹璠(2008)也指出情緒的喚醒與兩因素有關：一是生理機能的激發，二是認知的參與，音樂作為一種刺激源，激發個體生理機能產生變化，使個體產生主觀體驗，是愉悅或憂傷，需要個體認知活動的參與，亦即情感就是音樂與個體的認知活動交互作用的產物。薑萊(2007)認為情緒測量中最常用的檢測方式主要有兩種:其一是自陳報告 (self-report)。其測量的方法是在受試者進行一段音樂體驗後，讓受試者自主報告其情緒體驗。近年來，實驗中多採用的是情緒量表或問卷調查的形式。如最常用的心境測量量表--形容詞核對表(簡稱ACL)，即是讓受試者聆聽體驗後，選擇與其心境狀態相符的情緒描述形容詞，向研究者陳述報告他的主觀感受是愉快的還是不愉快的，是壓抑的還是興奮的等等，用這類量表可測查受試者即時存在和體驗著的情緒；其二是生理測量，對生理心理學家來說，通過對自主神經和中樞 19.

(29) 神經系統生理資訊的測量，來反應情緒的變化是最基礎及傳統的一種實驗方式。在當代對情緒的研究中，更是少不了對生理反應的即時測量。然而，Scherer (1994) 卻針對受試者自陳聆聽音樂時，所使用的文字選單提出意見，認為一般研究測量音樂的情感使用了語言標籤(linguistic labels)，這些字句標籤很容易造成一些問題，因為這鼓勵實驗參與者簡化他們真正經驗到的感受(引自Bigand 等人， 2005)。同時，Whang、 J. E Kim 及C. J Kim (1996)指出目前對於聲音所產生的情緒以及愉悅性反應的量測，多屬於主觀的問卷測量，例如1957由Osgood與其同事發展出的語意分析法。然而近年來由於科技的發展，人類心理客觀的反應可以藉由儀器將生理訊號伴隨而得的心理反應加以測量，且不會對人類造成負面的影響，因此運用此類儀器可將心理的狀態藉由生理訊號加以質化與量化的分析 (引自簡佑宏、陳建雄、黃室苗、張文德及江潤華，2005)。 Lewis (2002)在其論文中提及，人類有機體引發情緒反應的同時，必定會伴隨著低級自主神經系統(心率、呼吸、皮溫、汗腺等)一系列生理指標的變化，以及一系列高級生理反應信號(流淚、顫抖等)。對情緒這種動態的心理現象之評價來說，生理測量的一個優點便是它的客觀性，自主神經系統不受任何有意識的主觀因素影響，以有效地檢測受試者是否確實發生了情緒反應(引自薑萊，2007)。綜合上述論點，音樂喚起情緒受到認知以及生理反應的影響，為了減少如 Scherer 等學者對於主觀認知誤差之擔心，故而加入生理儀器測量。結合認知評量及生理數據的變化，更能有效判斷聆聽者的情緒反應。本研究彙整以往進行音樂情緒研究之相關理論文獻，以求更了解音樂情緒反應的測量方式，作為本實驗進行的方針：一、音樂情緒反應的認知評量音樂透過聆聽者的認知功能才產生情緒反應，認知學家的觀點，認為是聆聽者辨識音樂中的情感後，而表達出了情緒感受。Gard (1997)提出這樣的看法：這是源自於胎兒對聲音的反應，因為早期的連結，聽覺相對於視覺更能喚起情緒 20.

(30) 反應，同時音樂也能啟動記憶，讓我們想起過去曾有的經驗。丁紹璠(2008)認為從音樂心理學視角思量，聆聽者對於音樂的情感反應是一種物質現象—音樂激起了機體的強烈反應繼而使個體產生了主觀體驗；而從社會心理學審視，聆聽者對於音樂的情感反應是一種社會及文化現象—是聆聽者個體情感傳達的方式之一。人們通過音樂進行認識的過程大致是這樣的：首先是先認識客觀存在的音響運動，其次是它的民族特點、時代風格、體裁樣式以及作曲家想表現的某種情緒或情感。也許聽者在樂曲中捕捉到某種與自然或現實世界中某一事物的音響特徵相類似的音型時，會通過聯想而去「認識」某一種客觀現象，如自然界的某種事物、某一生活場景等。但這種判斷和認識往往是音樂表現手法的經驗累積和一定的音樂知識為前提的(宋艷，2007)。想像可以幫助被音樂激蕩起來的情感去尋覓它依附的對應物，即是「客觀現象」。它可以幫助人們將儲存於內心的生活表象和藝術表象重新組合，表現音樂的情緒、情感，這些對應物即「心中景」，不是原始的、自然型態的，而是經過欣賞者頭腦的加工、提煉，因而更典型，更具有美感價值。所以說，音樂想像力又是人腦意識對音樂作出的畫面補充 (曹藝峰， 2007)。陳聲鋼(2006)也指出在音樂欣賞活動中，只有在有內心聽覺參與的情況下，才能把外在的物理震動波內化成音樂活動的樂音感受，也才能把所聽到的物理音高轉化成心理音高，從而產生音樂形象，理解和感悟音樂作品。薑萊(2007) 指出，關於音樂與情緒反應，人們已達成這樣的共識：音樂是人類情感體驗的產物，出於人的內心活動，反過來又對人的內心活動產生影響。人在聽音樂時，情緒便會產生波動，其實作用在於改變人的行為。音樂，同語言一樣，都是人類與生俱來的能力。腦科學家推測，人們在聆聽音樂的過程中，人類有機體內部似乎有某種生物結構負責引發人類得到一定的情緒體驗。人們的情緒反應已被證實與認知歷程有關，因此部分研究也憑藉聆聽者聆聽音樂後的認知判斷，來作為探測音樂情緒反應的方式。黃靜芳與吳舜文（2007）為了瞭解音樂聆賞與情緒反應的關聯性，自編「音樂聆賞情緒量表」 (Scale of 21.

(31) Music Listening Emotion)。題目編製為「快樂的－悲傷的(happy-sad)」、「激動的－平靜的(agitated-calm)」、「幽默的－嚴肅的(humorous-serious)」、「熱切的－沮喪的(longing-depressed)」、「壯闊的－細緻的(majestic-delicate)」。最後採用語意區分技術，訂定聆聽音樂時五向度情緒，每向度採用五點式量表加以陳述，如：「快樂的」為「5」，「悲傷的」為「1」，其間的等級依此類推，以實際瞭解受試者在聆賞樂曲時之情緒反應。以 179 位修習音樂通識課程的大學生為研究對象，選取 12 首音樂，以隨機選取的方式播放長度二分鐘的音樂，每首音樂間隔 30 秒；研究指出，由五個情緒向度的角度來看，可發現全部樂曲中，高達 91.67%的樂曲可產生「快樂的－悲傷的」、「激動的－平靜的」的情緒；約有 66.67%的樂曲能產生「熱切的－沮喪的」與「壯闊的－細緻的」之情緒；但只有 58.33%的樂曲會產生「幽默的－嚴肅的」的反應。並認為這份研究結果與情緒分類中，正負向及激勵程度可作呼應，正負向的分類可呼應「快樂的－悲傷的」，而激勵程度（arousal）則近似於「激動的－平靜的」的情緒。聆賞者對整體樂曲的熟悉程度將會影響其喜愛程度，兩者間具有顯著正相關，亦即熟悉度高則喜愛度也高，熟悉度低則喜愛度相對較低。而 Fischer 及 Krehbiel (2001)進行音樂喚起情緒的研究，邀請8位年齡介於 18至23歲的大學生進行實驗，這些實驗參與者平均受過4.25年的音樂課程訓練，但皆非主修音樂的大學生。參與者皆須完成兩階段各30分鐘的實驗，第一個是屬於思考情境("Think" condition)的實驗，要求這些學生藉由對作曲者及演奏者的認識，指出他們認為且預期音樂會喚起哪些情緒?第二個是屬於感受情境("Feel" condition)的實驗，要求學生指出聆聽音樂時，他們當下的情緒反應。同時主試者使用電腦設備，在螢幕上顯示出情緒向度，該向度是引用Barrett及Russell (1999) 訂定情緒環(emotion circumplex)，採用兩向度的架構來定義音樂情緒，兩向度分別是愉悅(pleasantness)及激發程度(activation)，正向感受(positive feelings)的文字顯示在右半圈；負向感受(negative feelings)的文字顯示在左半圈；而激發程度 22.

(32) 較高的情緒在上半位置；激發程度較低的情緒在下半位置。同時螢幕上有一個紅色的「X」符號，參與者可以使用滑鼠移動螢幕上的「X」至他們感受到的情緒文字，而當參與者感受到情緒改變時，則再移動螢幕上的「X」至更適切的情緒文字，比方實驗參與者感受到平靜的情緒，則將「X」移動到螢幕上有「平靜」這個文字的位置，若接下來受試者感到緊張，則再將「X」移動到螢幕上有「緊張」這個文字的位置。主試者以隨機的方式播放如 John oltrane 的“Alabama”、Rimsky-Korsakov 的 “Scheherazade”、J.S. Bach 的“Sarabande, Suite # 6 D Major”……等十首無人聲的音樂，每首播放 1 至 2 分鐘。這份研究兩階段的實驗目的在於驗證「思考」與「感受」的情境下，對愉悅或活化程度兩向度的交叉比較，亦即「思考」該音樂情緒的愉悅程度及活化程度；另外也「感受」該音樂情緒的愉悅程度及活化程度。此研究結果發現，不論運用思考或是運用感受模式，音樂喚起的情緒多數是呈現正相關的，但其中三首音樂片段，「思考」及「感受」而得的情緒是呈現負相關，意即情緒感受與透過思考後認為的情緒感受，兩者並不一致。而 Bigand 等人(2005)的研究則認為聆聽音樂的實驗中，使用語言標籤 (linguistic labels)作為情緒的鑑別選項，有可能潛在地鼓勵實驗參與者簡化他們實際經驗到的情緒，同時也引用作曲家 Felix Mendelssohn 的想法，認為藉由音樂所喚起的情緒是非常多樣的，語言實在不足以全部描繪出。因此，Bigand 等人邀請實驗參與者聚焦於聆聽音樂當時的情緒經驗，而非辨識已經列出的情緒訊息，並將相似的情緒歸類，運用 MDS 技術找出這些情緒的向度分類。該研究邀請 9 位從未接受過音樂訓練的參與者及 10 位音樂系畢業的學生，聆聽 27 首無人聲的音樂片段，這些音樂包含巴洛克、古典樂派、浪漫派及現代樂派等各個音樂時期典型的西方古典音樂，都預期能傳達強烈的情緒經驗，同時為了避免混淆或中合音樂架構與音樂情緒的效果，故研究者使用不是太廣為流行 23.

(33) 的古典音樂。每首音樂平均播放 30 秒，參與者隨機聆聽 27 首音樂後，則要歸類他們聽到的音樂情緒，同時，他們若有需求也可以重複聆聽同一首音樂數次。二週後再重複一次實驗，比較兩次的結果。結果發現這 27 首音樂具有的情緒特性可分為兩個向度，垂直軸顯示情緒激發的程度，越上方表示激發程度越高；越下方表示激發程度越低；水平軸顯示情緒價量(emotional valence)，越右邊表示越正向的情緒價量，如快樂、喜悅；越左邊則表示越負向的情緒價量，如悲傷、憤怒。另外也發現未受過音樂訓練的參與者與受過音樂訓練的參與者皆平均區辨出 8 種類別的音樂情緒。顯示音樂的情緒辨識具有普同性的特性。儘管藉由認知取向測量音樂的情緒反應，已獲得多數研究的認可，但是認知的依據近期卻受到一些挑戰，比方 Reiman、Lane、Ahern、Davidson 與 Schwarz (2000)及 Zajonc (1984)指出情感系統(affective system)較認知系統(cognitive system)快速且是較早發展的系統。同時Peretz等人(1998; Peretz, Blood, Penhume, & Zatorre, 2001)針對一位腦傷病人的研究，這位病人對於音樂認知的能力有相當大的缺損，但是仍能辨別快樂和悲傷的音樂片段，研究結果支持了音樂的情緒感受，除了認知功能之外，還有其他的因素存在(引自 Bigand et al., 2005)。整合以上文獻可知，人們的情緒反應與本身經驗及認知判斷有關，為了瞭解聆聽者對於音樂情緒的主觀認知，可採用自陳或情緒尺度量表的形式來探求。另外，黃靜芳等人引用Boyle與Radocy (1987)的論述，指出語意區分技術（semantic differential technique）比形容詞檢核表（adjective checklist）更適於應用在音樂情意的測量，因此，本研究採用語意區分技術，實驗參與者依據聆聽音樂後的真實感受，選擇符合主觀感受的情緒類別及程度(詳細內容於第三章及附錄三呈現)。只是僅有主觀認知的蒐集對於情緒特性的判斷並不完整，因此，音樂情緒反應的實驗，需要搭配偵測人們心理反應的生理儀器，以獲得更全面且客觀的結果。. 24.

(34) 二、音樂情緒反應的生理測量音樂與人體的各種生理功能之間有著密切的聯繫，音樂能影響人的血液循環、心率、脈搏、呼吸和肌肉等生理變化。自主神經的生理學指標可以通過量子檢測儀、生物檢測儀等高科技產品來測定，這樣可以客觀地觀察情緒等方面的變化。如測量皮膚的生物電阻抗方法是檢測音樂刺激人類生理狀態的科學研究方法，它利用音樂刺激人類主管情緒的下丘腦等皮層下中樞時，所出現的出汗現象，以及手掌心電阻抗時所出現出汗現象，以此來推論音樂所造成的情緒變化。而對皮膚末端神經溫度與肌肉緊張度的測定也是檢驗音樂刺激人類生理狀態的有效方法。藉由測定皮膚末端溫度與肌肉緊張度，可以明確顯示出人類精神放鬆程度，故可有效證明音樂刺激與人體放鬆的關係(周為民，2007)。同時，Davis 與 Thaut 於 1989 年的研究也指出音樂能喚起自主神經系統的反應，包含血管收縮、心跳、肌肉緊張及手指表面溫度等反應(引自 Krumhansl, 1997)。 Gerra (1998)指出測量古典音樂的效用時，發現雖然荷爾蒙的濃度並無顯著改變，但卻能改善個人的情緒狀態；而科技音樂(Techno Music，指透過電子儀器和電腦產生的快速音樂，非常受大學生歡迎)的研究中發現音樂能顯著增加心跳速率及心臟的收縮壓，同時實驗參與者情緒狀態的自我評量中，也發現心跳速率及心臟的收縮壓的顯著改變(引自 Becknell 等人，2008)。另外一個研究是將參與實驗的大學生分為四組，分別聆聽古典音樂、重搖滾(hard rock)、自己選擇的放鬆音樂、無音樂等四種情境，結果皆發現皮膚溫度下降，而其它包含肌肉緊張程度、心跳等，則無顯著差異(Burns, Labbe, Willams & McCall, 1999)。 Cook (1986)研究指出，有活力的音樂可增加代謝率、血壓、脈搏及肌肉力量，藉由身體對音樂節奏的反應，聽者可減輕內在的壓力、衝突及無力感(引自黃玉珠，2003)。Gard (1997)引用 Don Campbell 的見解，認為音樂與許多可測量的身體功能(body function)變化有關，音樂能夠放鬆使人精力充沛、釋放生氣的感受及偽裝著的痛苦、能使肌肉變得緊張、改變皮膚溫度、改善循環及心血管 25.

(35) 功能。並認為人們的思想、感受及行動都具有音樂的特性，像是脈搏和心跳具有節奏和速度；呼吸則有固定的形式和流動方式。另外，Thayer 與 Levenson (1983) 也提及讓人感受到壓力的電影若加了配樂，則會造成膚電位(Skin conductance) 的改變(引自 Krumhansl, 1997)。 Grewe、Nagel、Altenmüller 與 Kopiez(2005)指出音樂喚起的強烈情緒反應，常常伴隨可測量的生理反應，如雞皮疙瘩(goosepimples)、顫抖(shiver)及心跳 (heart racing) 等等。因此結合了心理 (psychoacoustical) 、心理聽覺 (psychoacoustical)及生理(psychoacoustical)等三種的方法來進行實驗。邀請 35 位實驗參與者聆聽 7 首不同風格的音樂，並且評量聆聽不同音樂時的主觀感受，並填寫對該首歌的認識及覺察到的自我身體反應。在音樂聆聽的同時，使用膚電位(skin conductance level, SCL)、膚電反應(skin conductance reaction, SCR)、心跳速率(heart rate)、面部肌電訊號(facial electromyography, EMG)以及皮膚溫度 (skin temperature)等進行生理測量。 Field、Martinez、Nawrocli、Pickens、Fox與Schanburg (1998)使用左右兩側腦波(EEG)激發的模式及測量，邀請14位慢性憂鬱的女性青少年作為實驗參與者，結果發現聆聽搖滾音樂的青少女透過觀察或是自我報告都未指出情緒改變，但卻在生理(physiological)及生化(biochemical)具有正向的效用。顯示音樂對於情感或生理，可能有微妙甚至潛意識(subliminal)的影響(引自Becknell et al., 2008)!簡佑宏等人(2005)運用腦波儀測量聽覺情緒反應，儀器接妥人體後，先讓受試者安靜2分鐘，之後即出現30秒的聲音，聲音結束後休息2分鐘，再度播放第 2首長度30秒的聲音，以此類推，共計聆聽包含海浪聲、鼓聲、鋼琴聲、敲打聲、嘻鬧聲和電子遊戲聲等6種聲音。六位受測者需要從6種聲音中選取很愉悅的聲音一組（即正面聽覺情緒反應）及很不愉悅的聲音一組（即負面聽覺情緒反應），該研究共蒐集六個正面聽覺情緒反應、六個負面聽覺情緒反應之腦波資料和實驗開始沒有聲音刺激的腦波資料六組。結果發現α波功率則是正面聽覺情緒反應的 26.

(36) 重要觀察指標。同時也提出雖然整體研究指出嬉鬧聲是六位實驗參與者中，最被認為不愉悅的聲音，但是其中一位已婚並育有兩子，平時熱愛親子互動，認為嘻鬧聲並不會造成不愉悅。由此可知實驗參與者的情緒雖然能從生理數據展現，但是先前的聽覺經驗與情緒將影響對日後遭遇相同的聲音事件產生預設立場。 Kallinen(2004)邀請18位非音樂家的實驗參與者於聆聽音樂時張開眼睛及閉上眼睛等兩種模式，測量其生理心理的反應，以膚電反應(electrodermal, EDA)、心電圖(eletrocardiac, ECG)及肌電訊號(eletromyographic, EMG)等三種感應設備進行生理訊號蒐集。讓這群實驗參與者聆聽四首長度各為一分鐘的音樂片段，四首曲目的類別依情緒價量(正向、負向)及激發程度(強、弱)的組合，其中正向高度激發的音樂是選取Saint-Saen的“Carnival of Animals”；正向低度激發的音樂是選取Bach的“Invention No.8”；負向高度激發的音樂是選取Mussorgsky的“Night on the Bare Mountain”；負向低度激發的音樂是選取Romance from the Schumann的 Symphony No.4。結果發現激發程度越高(high arousal)的音樂，其生理心理的激發程度也越高。而愉悅的音樂相對於不愉悅的音樂，更能激發較正向的面部肌肉運動 (positive facial muscle activation)，同時由心跳速率降低顯示不愉悅的音樂相對愉悅的音樂，更能喚起聽者的注意。另外，該研究結論認為閉上眼睛並不會增強聆聽者對於聆聽音樂時的感受，然而是否睜開眼睛卻和音樂的情緒價量(valence)、聆聽古典音樂的習慣及接受音樂教育的層級有顯著相關，例如平時有聆聽古典樂的受試者，當其閉上眼睛時，能喚起較高的生理反應。由此可知，人類在聆聽音樂時會產生生理變化，因而運用生理儀器測量音樂聆聽時的生理反應，更能夠客觀且全面的蒐集聆聽音樂時的情緒狀態。本研究採用周為民(2007)的論點，測量聆聽音樂時自主神經反應的變化，運用生理回饋儀器，測量包含心跳速率變化 (Heart Rate Variability, HRV) 、肌電訊號（ electromygram, EMG ）、皮膚電流反應（ Skin conductance, SC ）及指溫 27.

(37) （temperature）等四項生理訊號。以下精要統整生理回饋儀的功能及各項生理訊號偵測心理效應的意義。生理回饋儀器是運用一系列的電子裝置，將人體正常或異常的生理現象，如心跳、血壓、呼吸、肌肉電位、皮膚溫度、皮膚電阻、甚至腦波等指標量化(周勵志，無日期)。生理回饋儀器可敏銳且精確地偵測個體身體內部的功能，每一個儀器測量某一項心理物理(psycophysiological)反應，顯示出物理情境與心理因素的關聯。一般而言，生理回饋所使用的儀器如下: 1.. 腦波圖（electroencephalogram, EEG）：腦波分為α、β、θ、δ等，其中α波約在 8~13Hz，是個體於清醒狀態同時又能放鬆時呈現的腦波。焦慮和緊張則會抑制α波。. 2.. 心跳速率變化(Heart Rate Variability, HRV):量測心臟自然跳動的變化率。McCraty, Tomasino, Atkinson 與 Sundram (1999)指出分析心跳變化或心跳節奏（Heart Rhythms）是一種有用且無感的心臟功能量測分析方式，HRV 反應了心臟和大腦間的交互作用狀態和動態神經系統的反應狀況；McCraty、Atkinson、Tiller、Rein 與 Watkins (1995)及 Tiller、 McCraty、Atkinson 與 Coherence (1996)指出 HRV 也會因為情緒的不同而產生變化，特別是在負面情緒的情況下，如生氣、挫折或焦慮，HRV 會變得不規律及紊亂，這種情況代表自律神經系統交感神經分枝和副交感神經交互動作的低同步性。另一方面，正面情緒的情況下，如受人欣賞、愛或同情，此時自律神經系統交感神經分枝和副交感神經交互動作具有高度的同步性(引自余振賢，2003)。. 3.. 肌電訊號（electromygram, EMG）：由於肌肉在緊張以及放鬆時，其皮膚表面的電位會產生差異，故而可以此偵測肌肉緊張或放鬆的狀態。一般放鬆情形下，EMG 數值約在 1 以下。吳勢鵬(無日期)指出 EMG 所測得的讀數愈高，肌肉的緊張程度愈高；反之讀數愈低，肌肉的緊張度 28.

(38) 愈低。儀器的電板是不會將電能量傳入體內，它們只測量肌肉所產生的電能量。前額最常被用來做初始的訓練，因為這是最常見因緊張造成問題的區域。本研究 EMG 貼片即是貼於實驗參與者的前額部位。 4.. 膚電位（Skin conductance, SC/ Galvanic skin response, GSR）：當個體緊張或處於壓力情境時，交感神經會促使汗腺分泌，因而使得皮膚導電性增加。一般放鬆情形下，SC 數值約在 1 以下。與汗腺分泌有關的膚電反應常用來作為情緒和緊張的一種間接指標，然而，用膚電反應作為測量情緒的指標有其侷限性，它只測量情緒、緊張和喚醒水平的強度。一般來說，當情緒激動、精神緊張和喚醒水平提高時，皮膚電阻降低，反之則升高。與其他生理指標一樣，它並不能把情緒狀態的性質(如喜怒哀懼愛惡等)區分開來(楊博民，1997)。. 5.. 溫度（Temperature）：由於個體面對壓力時，交感神經會促使末梢血管收縮，導致血流變少、溫度降低，而放鬆時，則反之。血管直徑改變所帶來溫度的變化，在四肢量測時特別明顯，如腳趾或手指(Schwartz 及 Andrasik, 2003)，本研究溫度的感應器即是貼於實驗參與者手指上；同時由於個體溫度變化易受外在溫度的影響，故而一般建議操作生理回饋時，室溫設定於攝氏 23 度。一般放鬆情形下，指溫數值約在攝氏 34 度 (華氏 94 度)以上。. 三、結合音樂情緒反應的認知評量及生理測量研究目前已知結合自陳量表(認知層面)及測量自主神經反應的生理儀器(生理反應)共同量測音樂的情緒，是較為完整的研究方法。Krumhansl (1997)研究音樂與情感的關聯，進行兩組實驗分析悲傷(sad)、害怕(fear)及快樂(happy)等三種音樂的情緒動力，每種音樂類型各兩首，總共六首音樂，曲目包含霍爾斯特行星組曲:火星(Gustav Hoist: Mars — the Bringer of War from The Planets)、韋瓦 29.

(39) 第-四季：春（Antonio Vivaldi, La Primavera (Spring) from The Four Seasons）、阿爾比諾尼-慢板G小調(Tomaso Albinoni, Adagio in G minor for Strings and Orchestra)、穆索斯基-荒山之夜(Modest Mussorgsky, Night on Bare Mountain)、巴伯-弦樂慢板Op. 11(Samuel Barber, Adagio for Strings, Op. 11)及愛爾芬-仲夏的祈禱(Hugo Alfven, Midsommarvaka)。這六首音樂當中，阿爾比諾尼-慢板G小調及巴伯-弦樂慢板代表悲傷的音樂；霍爾斯特-行星組曲:火星及穆索斯基-荒山之夜代表害怕的音樂；最後韋瓦第-四季：春及愛爾芬-仲夏的祈禱則代表快樂的音樂。這份研究分為兩大實驗進行，說明如下： (一) 音樂情緒動力評量(dynamic emotion rating). 邀請40位平均學習樂器或聲樂達7.8年的大學生作為實驗參與者，分為四組，每組各10位成員，第一組成員聆聽六首音樂，在聆聽音樂的同時，依據自己對六首音樂主觀感到悲傷(sadness)的程度，分別予以六首音樂「悲傷感受」分數；另外三組成員則以此類推，分別判斷聆聽音樂後感到害怕 (fear)、快樂( happiness)及緊繃(tension)的程度。播放音樂的方式是以錄音機播放且搭配頭戴式耳機的方式，讓參與者聆聽音樂，每首音樂播放3分鐘，待聆聽完音樂之後，隨即再運用1.5分鐘，填寫聆聽該首音樂所經驗到的情緒之量表，其中包含恐懼(Afraid)、愉快(Amused)、生氣(Angry)、焦慮 (Anxious) 、輕蔑的 (Contemptuous) 、知足的 (Contented) 、厭惡的 (Disgusted)、尷尬的(Embarrassed)、快樂(Happy)、感興趣的(Interested)、放心的(Relieved)、悲傷(Sad)及驚喜的/驚訝的(Surprised)等13種情緒指標，每個情緒指標以0至8分予以評分，並回應他們對這首音樂的熟悉程度。. (二) 生理實驗邀請另一所大學38位平均學習樂器或聲樂達3.3年的大學生作為實驗 30.

(40) 參與者，使用包含膚電位、手指溫度、呼吸、血液流動……等12種生理指標並以秒為單位基礎，記錄實驗過程每一秒鐘的生理反應。先記錄播放音樂前90秒寧靜時的生理數據，以作為生理測量的基準值，再記錄音樂開始之後3分鐘的生理數據。同時聆聽音樂結束之後，填寫聆聽該首音樂所經驗到的情緒之量表，同樣包含上一組實驗的13種情緒指標。結果發現播放屬於悲傷的兩首音樂，實驗參與者在13種情緒指標中，感受到悲傷的情緒比其他情緒感受明顯得多；播放屬於害怕的兩首音樂，實驗參與者則感受最明顯的是焦慮的情緒，其次是恐懼和驚訝的；而播放屬於快樂的兩首音樂，實驗參與者最明顯的是快樂的情緒，其次是愉快和知足的。且第一組實驗的參與者也發現代表著悲傷的兩首音樂，相較於其他音樂，悲傷程度是最高的；另外代表害怕的兩首音樂，害怕及緊繃程度最高，也顯示出害怕與緊繃的感受高度相關；而代表著快樂的兩首音樂，快樂程度也是所有情緒評量中分數最高的。聆聽音樂時相對於聆聽音樂前所有生理反應均有顯著效果，結果發現不論是悲傷、害怕還是快樂的音樂，都造成心跳速率降低、呼吸次數增加、膚電位降低、手指溫度降低等結果；同時不同音樂片段之間也有顯著差異，悲傷(sad)音樂片段會造成心跳速度降低、血壓增加、膚電位下降及皮膚溫度下降等改變；害怕(fear) 音樂片段會造成脈搏傳送時間(pulse transmission time)增加及振幅降低、皮膚溫度下降及呼吸速度也會加快；快樂的音樂則會造成呼吸速度較快、呼吸深度變淺。其中，手指溫度與基準值相差最大的是悲傷和害怕的音樂片段；害怕及快樂的音樂片段則都會使呼吸速率有較大幅度的增加，生理儀器用以測量快樂的音樂時，幾乎只有呼吸深度具有明顯的改變，因此可以說，悲傷和害怕的音樂片段，運用生理測量時有較大效用；而快樂的音樂片段僅有輕微的效用。整體而言，該研究結果支持了情緒學家對於音樂情緒的看法，亦即音樂情緒能反映在生理心理的測量結果上，而並非如認知學家的看法，皆是來自於聆聽者對於音樂的辨識後，而產生情感。 31.

(41) 彙整以上文獻探討，歸納而知進行音樂情緒分析，需要包含受試者主觀的情緒自陳及客觀的生理儀器協助分析。本研究以黃靜芳與吳舜文(2007)所設計的音樂聆賞情緒量表及 Krumhansl (1997)音樂情緒類別為基礎，作為主觀認知訊息的蒐集。同時，以心跳速率變化 (Heart Rate Variability, HRV) 、肌電訊號（Electromygram, EMG）、膚電位（Skin conductance, SC）、手指溫度（Finger Temperature）等四項生理儀器作為客觀生理訊息的蒐集。期待透過實驗參與者認知及生理變化的結果，更全面地判斷音樂所具有的情緒特性。. 32.

(42) 第三章音樂訊號組型分析與情緒反應定位. 本章分為音樂訊號組型分析及音樂情緒反應定位等兩個研究，研究一之目的是將數位音樂轉譯為音樂訊號分析訊號組型，並探索訊號組型之間的相關性；研究二則是以音樂作為刺激來源，透過生理反應及語意反應作為情緒指標，進行音樂向度的定位。. 第一節研究一:音樂訊號組型分析一、研究材料及工具 (一) 音樂搜集製作音樂資料庫研究者與友人搜集正版古典樂、爵士樂、西洋搖滾樂各 350 首以及流行樂 160 首，總和共 1210 首曲目，分別依據歌曲類別歸類，古典樂以「C」作為編號代碼；爵士樂以「J」作為編號代碼；西洋搖滾樂以「R」作為編號代碼；流行樂則以「P」作為編號代碼。第一首古典音樂代碼為「C1」，第一首爵士樂代碼為「J1」……以此類推。同時，並彙整歌曲演唱者及曲目名稱以製作音樂資料庫。 (二)音樂訊號分析資料庫音樂資料庫1210首音樂透過MATLAB計算平台的運算，分析每首音樂的頻譜參數。音樂頻譜參數隨著時間變化的序列即是該首音樂的訊號組型；故而每首音樂皆能產生專屬的音樂訊號組型，再將每首音樂訊號組型彙整為表格，以製作音樂訊號分析資料庫。 (三) 音樂四向度曲目音樂訊號分析資料庫中，選取音樂長度達150秒以上的音樂共1002首，運用多元尺度(Multi-dimensional Scaling, MDS)計算，分析各首音樂其訊號組型之間 33.