Progettazione e realizzazione di un ambiente per l’estrazione automatica di “sentiment” da contenuti multimediali
La musica è un'arte che esprime le emozioni umane e tocca il profondo del nostro animo. La razionalità e la logica dominano il mondo ma la musica riesce a colpire l'intuizione e il cuore più che la ragione. Nell'era dell'intelligenza artificiale, emerge una branca specifica, l'Affective computing, che mira a creare calcolatori in grado di riconoscere, esprimere e generare emozioni umane. L'affective computing ha quattro possibili dimensioni applicative: espressione emotiva, riconoscimento di emozioni, generazione di emozioni e interazione emotiva. Tuttavia, è importante notare che non esiste ancora una macchina che sia in grado di provare veramente le emozioni come un essere umano.
L'elaborato descrive un progetto per la progettazione e la realizzazione di un ambiente per l'estrazione automatica di "sentiment" da contenuti multimediali. La motivazione principale è la sempre crescente richiesta di sistemi in grado di classificare e utilizzare i contenuti multimediali in base al loro stato emotivo. La tecnica di classificazione proposta non si basa sui metadati contenuti nella traccia audio, ma sulla sola componente audio. Viene descritto il flusso di lavoro che porta all'estrazione del sentiment e la descrizione dell'applicazione realizzata. Inoltre, viene discusso il filtraggio delle features e gli algoritmi utilizzati, tra cui la Regressione Additiva, che si è dimostrata la più efficace nel contesto in cui è stata adottata. Il dataset utilizzato è il 1000 Songs Dataset. In futuro, i possibili sviluppi riguarderanno la generazione automatica di playlist utilizzando lo stato emotivo dell'utilizzatore come seed.
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Informazioni tesi
| Autore: | Gianluigi Mucciolo |
| Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
| Anno: | 2014-15 |
| Università: | Università degli Studi del Salento |
| Facoltà: | Ingegneria |
| Corso: | Ingegneria dell'informazione |
| Relatore: | Francesco Colace |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 124 |
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