Quase todos os apps de streaming de música oferecem playlists destinadas a determinados ânimos. É fácil encontrar no Spotify e no Apple Music listas com canções para quem está triste, feliz ou querendo se animar. Mas o Deezer tem uma ideia de como organizar essas músicas usando inteligência artificial.

O que a maioria dos serviços de streaming faz é classificar o “humor” de uma música tendo como base apenas a letra. Um estudo publicado recentemente por pesquisadores do Deezer descreve como classificar canções automaticamente com base em um conjunto de outros dados além desse.

Para isso, os pesquisadores alimentaram uma rede neural com sinais de áudio, modelos de reconstrução de contexto linguístico e o Million Song Dataset, um conjunto de metadados que agrega também hashtags do Last.fm que descrevem as músicas, como “calmo” ou “triste”.

Toda essa informação foi cruzada com o catálogo de milhões de músicas do próprio Deezer, extraindo palavras individuais das letras no processo. O resultado foi uma rede neural que, quando avalia mais dados do que apenas a letra de uma canção, consegue identificar se a faixa é “triste” ou “feliz”.

O estudo, divulgado pelo Engadget, não descreve um salto de performance tão impressionante. O sistema ainda é bem rudimentar e não funciona em 100% dos casos. Mas a ideia é que ele continue sendo aprimorado para que, no futuro, o trabalho de classificar o “humor” de uma música possa ser delegado a uma máquina, e não aos funcionários humanos do Deezer.