Uma equipa de investigadores do Centro de Inform\u00e1tica e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC), da Faculdade de Ci\u00eancias e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), est\u00e1 a desenvolver novas tecnologias de Intelig\u00eancia Artificial (IA) capazes de identificar automaticamente as emo\u00e7\u00f5es presentes na m\u00fasica, combinando an\u00e1lise do \u00e1udio e das letras das can\u00e7\u00f5es.
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O trabalho \u00e9 realizado no \u00e2mbito do projeto MERGE \u2013 Music Emotion Recognition: Next Generation, coordenado por Rui Pedro Paiva, docente da FCTUC, e financiado pela Funda\u00e7\u00e3o para a Ci\u00eancia e a Tecnologia com um or\u00e7amento de 196 mil euros. A equipa inclui os investigadores Matthew Davies, Pedro Lima Louro, Renato Panda, Ricardo Malheiro e Ricardo Santos.
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O objetivo \u00e9 melhorar os sistemas que permitem classificar m\u00fasica de acordo com a emo\u00e7\u00e3o que transmite, funcionalidade cada vez mais relevante em plataformas de streaming.
Segundo Rui Pedro Paiva \u201co projeto MERGE pretende dar um salto na investiga\u00e7\u00e3o nesta \u00e1rea, combinando \u00e1udio e letra das m\u00fasicas para criar sistemas capazes de classificar emo\u00e7\u00f5es automaticamente, utilizando intelig\u00eancia artificial, processamento de sinal \u00e1udio e linguagem natural.\u201d
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Uma das principais inova\u00e7\u00f5es \u00e9 a abordagem bimodal, que integra dados do \u00e1udio e da letra, permitindo extrair descritores musicais relacionados com ritmo, tonalidade, expressividade e percuss\u00e3o. O projeto inclui tamb\u00e9m novas bases de dados p\u00fablicas de m\u00fasica anotadas emocionalmente, fundamentais para robustecer a investiga\u00e7\u00e3o nesta \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n
Entre os resultados j\u00e1 obtidos est\u00e1 um prot\u00f3tipo de aplica\u00e7\u00e3o que posiciona cada m\u00fasica num \u201cmapa emocional\u201d com dois eixos: val\u00eancia (emo\u00e7\u00f5es positivas ou negativas) e ativa\u00e7\u00e3o (intensidade emocional). Isto permite criar playlists personalizadas ou explorar m\u00fasica conforme o estado de esp\u00edrito do utilizador.
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Al\u00e9m do avan\u00e7o cient\u00edfico, o projeto pretende demonstrar estas inova\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s de uma aplica\u00e7\u00e3o aut\u00f3noma e uma plataforma web, contribuindo para o desenvolvimento de sistemas mais precisos e \u00fateis em Music Emotion Recognition.
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O MERGE representa um avan\u00e7o significativo num campo multidisciplinar que combina inform\u00e1tica, ci\u00eancia de dados, psicologia musical e intelig\u00eancia artificial, com potencial impacto em bibliotecas musicais digitais, plataformas de streaming e novas formas de intera\u00e7\u00e3o com m\u00fasica.
O projeto contou ainda com a contribui\u00e7\u00e3o significativa do estudante de doutoramento Tiago Ribeiro e de v\u00e1rios estudantes de mestrado que participaram no desenvolvimento do trabalho cient\u00edfico, entre os quais Alice Mangara, Hugo Redinho, Guilherme Almeida, Guilherme Branco, Lu\u00eds Seco, Mariana Paulino, Pedro S\u00e1, Samuel Machado, Simone Chieppa, Tiago Ribeiro e Tom\u00e1s Ferreira.<\/p>\n\n\n\n
Fonte: UC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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