음악을 분류할 때 쓰이는 감정 형용사
챗지피티
아래는 음악 감정 분류(음원 추천·뮤직 인포매틱스·심리음악학)에서 실제로 자주 사용하는 감정 형용사 리스트입니다. 연구·실제 서비스(Spotify, Last.fm, MIR 분야)에서 공통적으로 쓰이는 라벨 중심으로 정리했습니다.
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1. 기본 감정 차원(Valence–Arousal) 기반 주요 형용사
밝기/쾌–불쾌(Valence)
밝은, 즐거운, 행복한, 기쁜
달콤한, 따뜻한, 온화한
우울한, 슬픈, 쓸쓸한, 애잔한
어두운, 음침한, 침울한
에너지/각성(Arousal)
강렬한, 파워풀한, 에너지 넘치는
격렬한, 긴장된, 다급한
잔잔한, 평온한, 차분한
느린, 나른한, 몽환적인
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2. 음악 심리학(Hevner Adjective Circle) 기반 감정 형용사
가장 유명한 감정 분류 체계로 실제 논문에서 가장 자주 쓰입니다.
Hevner의 8가지 감정군:
1. 장엄함 (stately)
장중한, 엄숙한, 위풍있는
2. 부드러움 (serene)
평온한, 온화한, 잔잔한
3. 유쾌함 (vivacious / happy)
활기찬, 경쾌한, 명랑한
4. 우울함 (sad)
슬픈, 비장한, 애잔한
5. 몽상적 (dreamy)
몽환적인, 신비로운, 부유하는 듯한
6. 상냥함 (lyrical)
감성적인, 따뜻한, 서정적인
7. 극적·격정적 (passionate)
드라마틱한, 강렬한, 불타오르는
8. 거칠고 강한 (aggressive)
공격적, 무서운, 불안한, 긴장감 있는
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3. 음악 추천·스트리밍 서비스에서 쓰는 라벨형 형용사
(Spotify, Apple Music, Pandora 등)
High-energy
파워풀한, 격렬한, 액티브한, 공격적
Positive mood
밝은, 상쾌한, 희망찬, 신나는
Negative mood
우울한, 감성적인, 외로운, 서글픈
Calm / Chill
잔잔한, 편안한, 차분한, 여유로운
Dark / Tense
음울한, 불안한, 긴장되는, 묵직한
Romantic
로맨틱한, 달콤한, 감미로운
Dreamy / Ambient
몽환적, 신비로운, 부유하는 듯한
Epic / Dramatic
장엄한, 웅장한, 영화적인
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4. 더 세부적인 확장 감정 형용사
연구에서 자주 쓰이는 2차 어휘.
세련된, 고급스러운
혼란스러운, 불협화하는 느낌
차갑고 메마른
영감을 주는, 고무적인
외로움, 고독함
긴박감, 스릴 넘치는
호전적인, 위험한
감미로운, 따뜻한
유령 같은, 불가사의한
강압적인, 무겁고 답답한
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필요하면 더 만들 수 있음
원하시면 아래도 만들어드립니다:
음악 감정 형용사 100개 풀 리스트
장르별 자주 쓰이는 감정 형용사(록/EDM/발라드/클래식 등)
감정형용사 → 음악 특징(템포, 조성, 악기) 대응표
AI 음악 분류 모델용 감정 라벨 세트
어떤 형태로 더 정리해드릴까요?
아래는 AI 음악 감정 분류 모델(머신러닝·딥러닝·MIR)에서 실제로 잘 작동하는 표준 감정 라벨 세트입니다.
과학적 타당성 + 모델 학습 안정성 + 태그 중복 최소화 기준으로 설계했습니다.
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AI 음악 감정 분류용 감정 라벨 세트 (12 + 24 확장)
✅ 1차(12개) — 산업·연구에서 가장 많이 쓰이는 안정적 라벨
Valence–Arousal(2D) 기반 + Hevner + 스트리밍 서비스 태그의 교집합 구조
긍정·고각성 (Positive High Arousal)
1. Energetic / 강렬한
2. Happy / 유쾌한
3. Excited / 신나는
긍정·저각성 (Positive Low Arousal)
4. Calm / 차분한
5. Relaxed / 편안한
6. Warm / 따뜻한·서정적
부정·저각성 (Negative Low Arousal)
7. Sad / 슬픈
8. Melancholic / 감성적·쓸쓸한
9. Dark / 음울한
부정·고각성 (Negative High Arousal)
10. Tense / 긴장되는
11. Angry / 공격적
12. Dramatic / 극적·격정적
이 12개는 분리도 높고, 인간 라벨러 일관성도 높고, ML F1-score가 잘 나오는 조합입니다.
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2차 확장 라벨(24개)
상위 12개를 세분화한 형태 —
멀티라벨 분류나 Transformer 기반 모델에 적합.
High Arousal Positive
1. Energetic
2. Powerful
3. Excited
4. Joyful
5. Bright
6. Playful
Low Arousal Positive
7. Calm
8. Peaceful
9. Dreamy
10. Warm
11. Romantic
12. Lyrical
Low Arousal Negative
13. Sad
14. Lonely
15. Melancholic
16. Cold
17. Gloomy
18. Depressed
High Arousal Negative
19. Tense
20. Anxious
21. Angry
22. Aggressive
23. Dramatic
24. Dark-Intense
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3. 실제 AI 모델에서 쓰기 좋은 구조
Valence Score (0~1)
0 = 매우 부정적, 1 = 매우 긍정적
Arousal Score (0~1)
0 = 매우 잔잔함, 1 = 매우 에너지 높음
Emotion Tag (Top-3 Multi-label)
예:
valence: 0.86
arousal: 0.72
tags: ["Energetic", "Happy", "Bright"]
이 조합이 클러스터링 + 추천 시스템 + 검색 모두에서 가장 효율적.
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4. 감정 라벨 ↔ 음악 특징(Features) 매핑
AI가 감정 분류할 때 참고하는 대표 오디오 특징:
감정 특징적 신호
Energetic 빠른 BPM, 강한 드럼, 고음역 에너지
Happy 장조, 밝은 하모니, 신나는 리듬
Calm 느린 BPM, 부드러운 악기
Warm 어쿠스틱, 현악 중심, 미디엄 템포
Sad 단조, 느린 BPM, 낮은 다이내믹
Melancholic 리버브 많은 보컬, 여린 악기
Dark 저음 강조, Minor scale, 음산한 패드
Aggressive 디스토션, Hard attack, Loudness 높음
Tense 불협화, 리듬적 긴장, 빠르거나 매우 느림
Dramatic 큰 다이내믹 차이, 오케스트레이션
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5. 원하시면
50~100개의 감정 라벨 풀세트
JSON 라벨 세트
파이프라인(Feature → Emotion 라벨링)
PyTorch/TensorFlow 분류 모델 기본 코드
데이터셋 추천(MagnaTagATune, DEAM, Spotify Million Playlist Dataset 등)
필요하신 형태로 만들어드릴까요?
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