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Julho 15, 2019Uma equipa de investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) criou um programa informático que reconhece automaticamente a diferença entre músicas alegres e tristes, tensas e melancólicas. O programa tem como objetivo a sua aplicação em diversas indústrias, como entretenimento, videojogos, marketing, publicidade, ou mesmo na área da saúde.
Em comunicado enviado à imprensa, a FCTUC refere que “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”.
O sistema foi desenvolvido no âmbito de um projeto 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.
Renato Panda, Rui Pedro Paiva e Ricardo Malheiro
«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.
O especialista em reconhecimento de emoções musicais da FCTUC considera que os serviços de streaming de música “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”.
Rui Pedro Paiva acrescenta que este sistema também “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”.
No entanto, Rui Pedro Paiva esclarece que o programa informático “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”.
