Hudba nás sprevádza celý život. Počúvame ju pri rôznorodých činnostiach, s priateľmi, na koncertoch či pri šoférovaní alebo učení. Práve mladí ľudia počúvajú hudbu neustále. Mnohí ľudia zas siahnu po príjemnej hudbe, aby si dopriali relax, počúvajú ju napríklad aj pri meditácii a cvičení. S hudbou sa jednoznačne spájajú emócie. „Žiadna iná univerzita ani vysoká škola na Slovensku sa emóciami v hudbe prostredníctvom technológii nezaoberá,“ hovorí Adriana Valentovičová zo Žilinskej univerzity v Žiline. Podľa nej práve výsledky tímu na Katedre multimédií a informačno-komunikačných technológií (KMiKT) na Fakulte elektrotechniky a informačných technológii Žilinskej univerzity v Žiline (FEIT UNIZA) majú aj významný vedecký prínos. A tak emócie v hudbe rozpoznávané prostredníctvom umelej inteligencie priamo z audio signálov predstavujú nový a originálny prístup pri vyhľadávaní hudobného obsahu podľa emócií.
Prepojiť hudbu, emócie, techniku a umelú inteligenciu sa rozhodli aj na spomínanej katedre. Veď dnes sa už automaticky používajú počítače a najrôznejšia technika v hudobnej produkcii. „Informačno-komunikačné technológie v oblasti hudby prinášajú nové možnosti v hudobnom vyjadrení. Zjednodušujú proces hudobného napredovania a stávajú sa prístupnými širšiemu okruhu záujemcov o hudobné umenie. Výskumný tím z KMiKT FEIT sa už v roku 2015 zapojil do úlohy Emotion in Music v rámci medzinárodnej benchmak iniciatívy MediaEval zameranej na vývoj nových algoritmov automatického rozpoznávania emócii v hudbe z hľadiska technológií, spolu s ďalšími vedeckými tímami z viacerých krajín celého sveta (Francúzsko, Čína, Veľká Británia, Taiwan, Rakúsko, Japonsko, India, USA, Holandsko),“ približuje Valentovičová.
Výstupom tejto aktivity boli tak i doktorandské práce študentov KMiKT FEIT, ktoré aj v medzinárodnom prostredí, napr. na univerzite vo Fínsku, v rámci programu Erasmus+, nachádzali nové a efektívne riešenia použitím nových typov neurónových sietí. Podľa Valentovičovej odborný tím KMiKT FEIT pod vedením doc. Romana Jarinu priniesol niekoľko nových, výkonnejších a pritom výpočtovo menej náročných metód pre klasifikáciu emócií v hudbe. Navrhované riešenia vyhodnotené v rámci MediaEval benchmark testov dosiahli napokon najlepšie výsledky.
Odborníci zo slovenskej univerzity skúmajú emócie v hudbe za pomoci metód umelej inteligencie, neurónových sietí a matematických algoritmov.
Experimentovanie je už v ľudskej povahe. Hudbu si dnes vyberajú na základe viacerých kritérií – podľa autora, žánru, jazyka, ale veľkú úlohu tu zohrávajú práve emócie. Na internete si viete vyhľadať hudbu podľa svojich kritérií, napríklad na hudobných streamovacích službách je emócia tretím najvyhľadávanejším tagom. „Určiť konkrétnu emóciu vyvolanú hudbou, ideálnu pre každého poslucháča, však nie je jednoduché,“ upozorňuje Valentovičová. Automatické rozpoznávanie emócií spôsobených hudbou sa preto stalo dôležitou oblasťou výskumu. „Z hľadiska vývoja bude možné automatické hodnotenie našej nálady robiť skoro každá vyspelá technológia, podobne ako to robia cudzí ľudia, s ktorými sme v dennom kontakte.“
Spomínaná fakulta (FEIT) skúma emócie v hudbe v Laboratóriu spracovania audio signálov za pomoci metód umelej inteligencie, neurónových sietí a matematických algoritmov. „Zameriava sa pritom na dimenzionálny emočný model, v ktorom je emócia číselne vyjadrená dvomi údajmi: valenciou (pozitívna/negatívna emócia) a vybudením (intenzita emócie). Umelá inteligencia však stále nedokáže na sto percent určiť emóciu v hudbe. Odborníci z KMiKT sa chcú svojimi výskumnými aktivitami priblížiť k maximálnej možnej korelácii medzi subjektívnym emočným vnemom poslucháča a strojovo určenou mierou emócii v hudbe vytvorením čo najpresnejšieho modelu,“ vysvetľuje, ako funguje výskum emócii v hudbe Valentovičová.
Umelá inteligencia tak má svoje miesto v hudobnom priemysle. „Technológie na automatické rozpoznávanie emócií v hudbe sa vďaka použitiu umelej inteligencie môžu rozširovať a zlepšovať posilnením vedecko-výskumných aktivít. Skúsenosti našich zamestnancov v medzinárodnej iniciatíve MediaEval, ale aj v rámci Erasmus+ programov v zahraničí zohrávali významnú úlohu pri výskume automatického rozpoznávania emócií v hudbe,“ hovorí na záver aj doc. Roman Jarina.