A inovadora arquitetura de análise multimodal do CriticAI combina o processamento de áudio e texto em profundidade. Quando o usuário fornece a letra da música, o sistema usa o modelo BERT para extrair recursos semânticos, analisa métricas como densidade de rima (número de rimas por 100 palavras), polaridade emocional (proporção de emoções positivas/negativas) e coerência narrativa e faz a validação cruzada com emoções melódicas. Os testes mostraram que o relatório de análise com letras poderia identificar com mais precisão as mudanças de fluxo em músicas de rap (a sensibilidade de detecção aumentou em 37%) e as passagens de clímax emocional em músicas líricas. Um cantor e compositor usou o recurso para identificar um conflito emocional entre a letra do refrão e as progressões de acordes e, após a modificação, a pontuação de transmissão emocional do trabalho melhorou de 6,2 para 8,5 no teste do ouvinte.
Essa resposta foi extraída do artigoCriticAI: ferramenta de análise de qualidade musical com tecnologia de IAO
