楽しい、悲しい、落ち着いたなどの感性表現で効果音を検索する Sound Advisor システムについてすでに報告している。本研究ではこれらデータベースの楽曲ごとの感性ベクトルを楽曲から自動生成するために音響特徴量と感性ベクトルとの関係の分析をおこなった。効果音楽のパワー、ピッチなどの響特徴と現在ある感性ベクトルとの回帰分析を行うことで、効果音楽の音響パラメータから感情パラメータへの変換行列を導く方法を提案する。Emotional representations are more effective than conventional keywords such as genres and artist names in retrieving music. A vector-based Sound Advisor system has been reported for retrieving background music in emotional phrases such as "happy", "sad", "calm" or "angry". This report analyzed the relation between emotional representation vectors and acoustic features for automatically generating emotional representation vector table of the sound retrieval system. This report proposes a method for deriving a transformation matrix from acoustic feature parameters to emotional parameters based on regression analysis.