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Investigadores da UC criam programa que avalia as emoções nas canções

8 de Julho 2019

Os investigadores da FCTUC Renato Panda, Rui Pedro Paiva e Ricardo Malheiro

 

Saber que emoções transmitem as nossas músicas favoritas já é possível graças a um programa informático, desenvolvido por uma equipa de investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC).

O programa tem a capacidade de avaliar automaticamente a emoção presente nas canções, diferenciando as música alegres e tristes, tensas e melancólicas, uma solução que poderá vir a ser aplicada em diversas indústrias – desde entretenimento e videojogos a marketing e publicidade ou mesmo na área da saúde.

“Genericamente, estamos perante um sistema informático bimodal inovador que junta informação textual e acústica, obtida através de tecnologias de inteligência artificial, ‘machine learning’, processamento de sinal áudio e processamento de linguagem natural, para classificar as músicas com base no seu conteúdo emocional, ou seja, detetar e entender as emoções contidas na música”, revela a Universidade de Coimbra.

O sistema foi desenvolvido no âmbito de um projecto financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), do qual resultaram as teses de doutoramento de Renato Panda e Ricardo Malheiro, sob orientação do professor Rui Pedro Paiva.

Segundo os investigadores, “tendo em conta que identificar a emoção é um processo extremamente complexo e subjectivo”, foi necessário “superar vários desafios até chegarem a um protótipo fiável, que permitisse juntar num único sistema informático duas abordagens distintas: a análise do som e a análise da letra”.

Renato Panda focou-se no reconhecimento de emoções musicais com base em sinais de áudio e com recurso a técnicas de análise da onda sonora, “em que é possível extrair características musicais com relevância emocional, como, por exemplo, a tonalidade ou o tempo, o investigador criou descritores acústicos explorando oito dimensões musicais: melodia, harmonia, ritmo, dinâmica, tom, expressividade, textura e forma musical”, adianta.

Para poder testar e validar a eficácia desta abordagem no reconhecimento de emoções, “foi construída uma base de dados pública (disponível em mir.dei.uc.pt, que pode e deve ser usada por outros investigadores da área) contendo 900 músicas”. Assim, “os algoritmos inteligentes desenvolvidos mapearam as músicas e classificaram as emoções presentes em cada uma delas”, revela.

Já Ricardo Malheiro explorou a informação textual das letras das canções usando técnicas de processamento de linguagem natural, criou atributos estilísticos, semânticos, etc., com relevância emocional que possibilitassem o estudo da relação entre as letras e as emoções.

“Foi possível encontrar combinações de palavras que correspondem a uma música triste, romântica ou alegre”, sublinhou.

Ambos os estudos foram desenvolvidos a partir do modelo circumplexo da emoção de Russell, um modelo psicológico que assenta em dois eixos: horizontal (valência) e vertical (activação) – a valência relaciona-se com o tipo de emoção, positiva ou negativa, e a activação com a energia presente na música.

Utilização para fins comerciais mas também para a área da saúde

“Se pensarmos que a música tem um impacto socioeconómico muito relevante, este tipo de sistemas é muito vantajoso, já que permite pesquisas automáticas avançadas adequadas às exigências dos utilizadores”, destaca Rui Pedro Paiva.

Serviços como o Spotify (serviço de ‘streaming’ de música, podcast e vídeo) ou Pandora (serviço de rádio streaming) “terão muito a ganhar com sistemas de reconhecimento automático de emoções na música, permitindo gerar rapidamente ‘playlists’ adequadas a cada contexto emocional desejado, por exemplo, uma festa ou prática de exercício físico”, especifica o especialista em reconhecimento de emoções musicais da FCTUC. Mas não só. “Este sistema poderá ser aplicado no cinema ou na publicidade, tornando muito mais fácil a elaboração de uma banda sonora adequada ao tema de um filme ou a procura de músicas específicas para captar os clientes desejados”, acrescenta.

Outra aplicação possível é na área da saúde, em particular na da musicoterapia. “Sabendo-se que a música tem o potencial de induzir emoções em quem a ouve, este sistema poderá ser aplicado, por exemplo, na musicoterapia”, adiantam.

A classificação de emoções em música através do computador é uma área de investigação muito recente, com várias possibilidades em aberto e espaço para melhorias. Nesse sentido, Rui Pedro Paiva esclarece que o sistema desenvolvido “ainda carece de melhorias, nomeadamente ao nível de precisão, para que possa entrar no mercado real. Queremos realizar mais testes e explorar outras possibilidades como, por exemplo, avaliar a variação das emoções ao longo de uma música”, conclui.

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