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Universidade de Coimbra desenvolve tecnologia de IA para reconhecer emoções na música

Uma equipa de investigadores do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC), da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), está a desenvolver novas tecnologias de Inteligência Artificial (IA) capazes de identificar automaticamente as emoções presentes na música, combinando análise do áudio e das letras das canções.

O trabalho é realizado no âmbito do projeto MERGE – Music Emotion Recognition: Next Generation, coordenado por Rui Pedro Paiva, docente da FCTUC, e financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia com um orçamento de 196 mil euros. A equipa inclui os investigadores Matthew Davies, Pedro Lima Louro, Renato Panda, Ricardo Malheiro e Ricardo Santos.

O objetivo é melhorar os sistemas que permitem classificar música de acordo com a emoção que transmite, funcionalidade cada vez mais relevante em plataformas de streaming. 

Segundo Rui Pedro Paiva “o projeto MERGE pretende dar um salto na investigação nesta área, combinando áudio e letra das músicas para criar sistemas capazes de classificar emoções automaticamente, utilizando inteligência artificial, processamento de sinal áudio e linguagem natural.”

Uma das principais inovações é a abordagem bimodal, que integra dados do áudio e da letra, permitindo extrair descritores musicais relacionados com ritmo, tonalidade, expressividade e percussão. O projeto inclui também novas bases de dados públicas de música anotadas emocionalmente, fundamentais para robustecer a investigação nesta área.

Entre os resultados já obtidos está um protótipo de aplicação que posiciona cada música num “mapa emocional” com dois eixos: valência (emoções positivas ou negativas) e ativação (intensidade emocional). Isto permite criar playlists personalizadas ou explorar música conforme o estado de espírito do utilizador.

Além do avanço científico, o projeto pretende demonstrar estas inovações através de uma aplicação autónoma e uma plataforma web, contribuindo para o desenvolvimento de sistemas mais precisos e úteis em Music Emotion Recognition.

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