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Applicazione di tecniche di Explainable Artificial Intelligence a metodi automatici di riconoscimento delle emozioni associate a brani musicali
Parole chiave EMOZIONI, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, MUSICA
Riferimenti CRISTINA EMMA MARGHERITA ROTTONDI
Riferimenti esterni Dr. Omran Ayoub and Dr. Davide Andreoletti (Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana)
Gruppi di ricerca Telecommunication Networks Group
Tipo tesi RICERCA
Descrizione L’Explainable Artificial Intelligence (XAI) è un insieme di processi e metodi che consente agli esseri umani di comprendere e interpretare gli output generati da algoritmi di apprendimento automatico. Lo scopo della tesi è di applicare un framework XAI a un classificatore in grado di riconoscere automaticamente le emozioni generate dall'ascolto di un brano musicale, sulla base sia di caratteristiche di alto livello (ad esempio, chiave, tempo, tonalità, modo, scala) che di caratteristiche di basso livello (ad esempio, coefficienti spettrali Mel), per estrarre linee guida per i compositori di musica, che possano potenzialmente essere incorporate anche in sistemi automatici di raccomandazione di brani musicali.
Conoscenze richieste solide capacità di programmazione in python, conoscenza di base degli algoritmi di machine learning.
Scadenza validita proposta 02/12/2024
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