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Na Universidade de Coimbra, uma equipa liderada por Rui Pedro Paiva está a ensinar máquinas a interpretar emoções na música. O projecto MERGE cruza inteligência artificial, áudio e linguagem natural para mapear canções num espaço emocional. Mais do que inovação tecnológica, trata-se de uma tentativa de aproximar algoritmos de algo profundamente humano: perceber o que a música “é”, antes mesmo do que nos faz sentir.

Na Universidade de Coimbra, a pergunta não é nova, mas a abordagem é radicalmente contemporânea: pode uma máquina compreender emoções na música? O projecto MERGE: “reconhecimento de emoções na música de próxima geração”, responde com um cauteloso “talvez”, sustentado por ciência, dados e alguma humildade perante a complexidade humana.

Coordenado por Rui Pedro Paiva, o projecto combina inteligência artificial, processamento de áudio e análise de linguagem natural para classificar automaticamente emoções nas canções. O objectivo é claro: “criar um sistema capaz de colocar cada tema num mapa emocional entre valência e intensidade”.

“Essa é a ambição”, afirma o investigador. “É ambicioso justamente porque há muita ambiguidade na interpretação de emoções na música e nas emoções em geral.”

Mas o ponto de partida do MERGE não é o que sentimos ao ouvir música. E essa distinção é central. “Quando falamos de emoção na música, podemos entender três níveis: a emoção expressa pelo artista, a emoção percebida pelo ouvinte e a emoção sentida. No projecto estamos focados na percepção: aquilo que a música ‘tem’ em si própria.”

Entre o que a música diz e o que a música faz

Essa escolha metodológica procura reduzir a variabilidade. Afinal, duas pessoas podem reagir de forma completamente distinta à mesma canção. “Com certeza”, reconhece Rui Paiva. “Mas o nosso projecto não aborda a emoção sentida pelas pessoas. Aborda um ponto mais objectivo: a emoção inerente à música.”

Um exemplo simples ajuda a perceber: “Uma música com batida intensa está tipicamente associada a emoções alegres ou tensas, não a algo relaxado ou melancólico.” Ainda assim, o investigador admite: “eu posso sentir emoções diferentes em resposta a esse estímulo musical. Estão relacionadas, mas não são a mesma coisa.”

O MERGE tenta, assim, encontrar um terreno comum entre a subjectividade e a estrutura. E fá-lo recorrendo a um modelo clássico da psicologia: o de James Russell. “Esse modelo propõe dois eixos: valência, que indica se a emoção é positiva ou negativa, e activação, que mede a intensidade”, explica. “Com isso, conseguimos um espaço onde identificamos quatro emoções básicas: alegria, relaxamento, tensão e melancolia.”

Relação entre som e letra

Um dos desafios mais interessantes do projecto está na relação entre som e letra. “Há músicas onde a melodia sugere uma coisa e a letra outra”, reconhece Rui Paiva, evocando o caso de canções dos The Beatles em que o contraste é evidente.

Ainda assim, o sistema tenta lidar com essa ambiguidade. “A componente acústica capta melhor a intensidade. A componente textual ajuda a perceber se a emoção é positiva ou negativa.”

E há um factor adicional: o contexto do ouvinte. “Se a pessoa não compreender a língua, vai apoiar-se mais no som. Se compreender, a letra tende a dominar.” No fundo, mesmo quando a máquina tenta ser objectiva, a experiência humana continua a infiltrar-se no processo.

Um mapa emocional para o streaming

O impacto potencial do MERGE vai além da investigação académica. Num tempo em que as plataformas digitais moldam o consumo musical, a possibilidade de procurar música por emoção pode alterar a relação com o som.

“A música é muitas vezes chamada a linguagem da emoção”, lembra Rui Paiva. “Pesquisar por emoção, em vez de artista ou género, pode ser uma fe