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| Acadêmico(a): Thomas Oelke Adriano |
| Título: MUSIC EMOTIONS INTEL: IDENTIFICADOR AUTOMÁTICO DE EMOÇÕES EM MÚSICAS |
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| Introdução: |
| Seres humanos interpretam música emocionalmente (HEVNER, 1936). Apesar de toda a infraestrutura técnica necessária para compor uma música, como, por exemplo, escala, tempo e tom, o produto final é a emoção. Os trabalhos mais recentes na área abordam a tarefa de Music Emotion Recognition (MER), campo de estudos destinado a identificação de emoções de músicas, tendo como resultado uma emoção por música (KIM, 2010). Para executar a identificação de emoções, alguns trabalhos utilizam um trecho da música escolhido aleatoriamente, outros utilizam um trecho escolhido por algoritmos de Music Information Retrieval (MIR), campo de estudos destinado a extração de informações de músicas, buscando as partes mais expressivas da música. Algumas abordagens utilizam trechos de 15 segundos como entrada para a identificação de emoções, outros utilizam 30 segundos ou mais (KIM, 2010). Todas estas abordagens possuem um mesmo problema: a perda de assertividade causada pela heterogeneidade de emoções presentes nas músicas. As abordagens de MER tradicionais utilizam um trecho da música como representante da música toda. Esta prática, dada a situação da heterogeneidade emocional, não contabiliza todas as outras possíveis emoções existentes em partes diferentes da música, distorcendo o resultado final (MEYER, 1997). Meyer (1989), afirma que nos períodos musicais Renascentistas (1400 D.C até 1550 D.C) e Barroco (1550 D.C até 1650 D.C), as músicas continham um baixo contraste de emoções, muitas vezes possuíam uma mesma emoção. Desde o período musical clássico, que se iniciou por volta de 1700 D.C, percebe-se que as músicas possuem um maior contraste emocional. Atualmente, é comum músicas conterem múltiplas emoções: Fusion, Jazz e Progressivo são alguns exemplos de estilos musicais modernos que, no decorrer de uma mesma música possuem várias emoções que podem ser bastante contrastantes. Estas diferenças entre a quantidade de emoções contrastantes presentes em cada era musical se dão devido a gradual evolução na composição musical, onde na era renascentista, por exemplo, eram utilizados apenas uma escala em um mesmo tempo e em uma mesma entonação (MEYER, 1989). Diante do exposto, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem para categorização de músicas por emoção, buscando levar em consideração a diversidade emocional presente nas músicas. Para atingir este objetivo, foi desenvolvido um sistema para identificação de emoções de músicas capaz de identificar múltiplas emoções em uma mesma música, evitando os problemas causados por identificar apenas uma emoção por música. Este sistema utilizou um algoritmo de regressão para predição das emoções, que foi treinado utilizando um dataset contendo mil músicas de diversos gêneros. Além disso, foi também utilizado uma biblioteca para MIR chamada Librosa, a qual possibilitou a implementação de rotinas de extração de características de músicas. |
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