Collegare Arte e Musica Attraverso le Emozioni

L'arte si connette con le persone attraverso espressioni visive e audio. Questa ricerca si concentra su come creare musica basata sulle emozioni trovate nei dipinti. Collegando l'arte visiva e la musica, si punta a rendere l'arte più accessibile e offrire nuove esperienze per tutti, compresi coloro che non possono vedere.

#Introduzione

L'arte ha un modo unico di condividere sentimenti e messaggi. Include non solo i dipinti ma anche la musica, entrambe cariche di emozioni. L'essenza di questo lavoro è connettere queste due forme d'arte. L'obiettivo è generare musica che rifletta le emozioni viste nei dipinti. Questo aiuterà le persone a comprendere l'arte in un modo diverso e potrebbe essere utile per chi ha problemi di vista. L'approccio spinge anche i confini della tecnologia e della creatività.

#Avanzamenti nell'AI

Recenti progressi nell'intelligenza artificiale (AI) hanno reso più facile creare contenuti nuovi, comprese musica e immagini. I sistemi di AI possono apprendere da grandi quantità di dati, permettendo loro di generare pezzi originali. La Generazione Musicale è un'applicazione popolare dell'AI. Consiste nel creare melodie e armonie che possano attrarre gli ascoltatori. Ci sono due modi principali per generare musica: uno si concentra sulle note e sequenze, mentre l'altro produce suoni audio continui. Quest'ultimo è più vicino all'uso quotidiano.

Creare musica da immagini presenta delle sfide. È importante trovare connessioni tra le arti visive e la musica, e spesso mancano dati abbinati. Usare l'AI può aiutare a superare questi ostacoli, consentendo un apprendimento più efficiente e la generazione di musica basata sulle emozioni rappresentate nelle immagini.

#Metodo Proposto

Questa ricerca introduce un sistema che genera musica interpretando le emozioni dalle immagini. È un processo a due fasi:

1. Immagine a Testo: Trasformare le immagini in descrizioni testuali che esprimano emozioni.
2. Testo a Musica: Usare queste descrizioni per generare musica che incarni le stesse esperienze emotive.

È stato creato un dataset di dipinti e musica abbinati per supportare questo metodo. Il dataset include immagini categorizzate per emozioni come felicità, rabbia, tristezza, divertimento e neutralità, con musica corrispondente che trasmette emozioni simili.

#Modello di Etichettatura delle Emozioni

Per interpretare le emozioni dalle immagini, è stato progettato un modello di etichettatura delle emozioni. Questo modello classifica le emozioni presenti in ogni immagine, aiutando a generare musica pertinente. Si utilizza un modello pre-addestrato chiamato ResNet50 grazie alla sua efficacia nella gestione di dataset diversi. I miglioramenti includono l'aggiunta di strati per migliorare le prestazioni e prevenire l'overfitting.

#Modello di Descrizione delle Immagini

Un modello di descrizione delle immagini è fondamentale per produrre didascalie che riflettano le emozioni nelle foto. Utilizzando un modello all'avanguardia chiamato BLIP, la ricerca mira a generare didascalie più dettagliate e descrittive. Il modello lavora insieme al processo di etichettatura delle emozioni per migliorare la rilevanza delle descrizioni e assicurarsi che siano ben allineate con il contenuto visivo.

#Modello di Linguaggio Ampio (LLM)

Un modello di linguaggio ampio gioca un ruolo importante nel migliorare le didascalie generate dal modello di descrizione delle immagini. Aggiunge termini e temi musicali per riflettere meglio le emozioni intese, assicurandosi che le descrizioni generate forniscano abbastanza contesto per creare musica. Questo passaggio è fondamentale per migliorare la qualità e la corrispondenza della musica prodotta.

#Generazione Musicale

Il modello MusicGen è il cuore del processo di generazione musicale. È stato perfezionato per produrre musica basata sui diversi input testuali derivati dai modelli precedenti. Il modello utilizza una combinazione di file di testo e audio per creare musica che si adatti al contesto emotivo fornito.

L'approccio sperimentale include diverse iterazioni del modello MusicGen, ognuna focalizzata su aspetti come emozione, narrazione e contenuto lirico. I miglioramenti vengono apportati a ogni fase per migliorare le capacità di generazione musicale.

#Raccolta e preparazione dei dati

Creare un dataset adatto è un passaggio critico in questa ricerca. Per garantire l'efficacia del modello, è stato assemblato un dataset personalizzato, accoppiando immagini con musica che condivide emozioni simili. Questo dataset include:

• Dataset di Dipinti: Usando una collezione di opere d'arte che mostrano varie emozioni, sono stati selezionati e categorizzati 1200 dipinti.
• Dataset Musicale: È stata raccolta una selezione di file MIDI che rappresentano le stesse emozioni dei dipinti. Dopo aver convertito questi file in un formato compatibile, sono stati ritagliati per adattarsi a una lunghezza standardizzata.

Il dataset finale consiste in 1200 coppie uniche di dipinti e musica, che verranno utilizzate per addestrare e valutare il modello.

#Metriche di Valutazione

Per valutare la qualità e la pertinenza della musica generata, vengono utilizzate diverse metriche. Queste sono importanti per misurare aspetti come somiglianza, rumore e qualità complessiva dell'output. I principali metodi di valutazione includono:

• Frechet Audio Distance (FAD): Confronta le distribuzioni della musica generata e di riferimento.
• CLAP Score: Misura quanto bene la musica generata si allinea con le corrispondenti descrizioni testuali.
• Total Harmonic Distortion (THD): Valuta la purezza del segnale audio.
• Inception Score (IS): Valuta la diversità dell'audio creato.
• Kullback-Leibler Divergence (KL): Quantifica le differenze tra due distribuzioni di probabilità.

#Addestramento

L'addestramento dei modelli è stato effettuato utilizzando hardware specifico, consentendo un'elaborazione e gestione dei dati efficienti. Una versione ridotta del modello MusicGen è stata addestrata su più epoche, regolando i parametri per perfezionare la generazione musicale.

Diverse versioni del modello MusicGen sono state testate, ognuna con vari miglioramenti e ottimizzazioni. Le valutazioni hanno fornito spunti sulle capacità di ciascuna versione e sulle sfide affrontate.

#Risultati e Discussione

Gli esperimenti rivelano quanto bene ha funzionato ciascuna versione del modello, partendo da un modello base che aveva problemi di qualità fino a versioni più avanzate che mostrano miglioramenti significativi. Il modello finale ottimizzato è emerso come il più efficace nella generazione di musica che si allinea bene con le emozioni rappresentate nei dipinti.

Ogni miglioramento apportato ai modelli ha contribuito a ridurre il rumore e migliorare la qualità della musica generata. Le analisi hanno evidenziato l'importanza delle descrizioni testuali e come siano intricatamente collegate alla generazione di output musicali appropriati.

#Conclusione

Questa ricerca presenta un metodo innovativo per generare musica basata sulle emozioni catturate nell'arte visiva. Dimostra che la creazione musicale può essere efficacemente collegata a segnali visivi, rivelando il potenziale per nuove esperienze nell'apprezzamento dell'arte. Le sfide come la disponibilità di dataset appropriati e la necessità di elaborazioni più efficienti sono state riconosciute. Lavori futuri potrebbero beneficiare dello sviluppo di metriche di valutazione su misura per valutazioni sfumate, contribuendo ai progressi continuativi nell'AI e nei modelli generativi. Questo apre la porta a un nuovo modo di vivere l'arte, rendendola più accessibile e coinvolgente per un pubblico più ampio.