ML para Avaliação de Teoria Musical

Conceito de modelo de aprendizado de máquina inspirado em literatura científica sobre a evolução e simplificação da música moderna. O algoritmo processa parâmetros de teoria musical e extração de características de áudio. Visando avaliar objetivamente a complexidade de composições atuais em comparação a padrões clássicos e históricos.

STATUS [Em Planejamento / Rascunho]
CATEGORIA Machine Learning
STACK TEÓRICA Python, Librosa, TensorFlow, NumPy, Pandas

// 01. A DOR (O PROBLEMA)

Estudos recentes sobre a evolução da indústria musical apontam para uma tendência de simplificação harmônica e estrutural nas composições comerciais modernas. No entanto, a discussão sobre a 'riqueza' de uma música costuma ser limitada ao campo da opinião subjetiva ou exige uma análise teórica manual complexa e demorada. A dor central é a ausência de uma ferramenta automatizada capaz de extrair dados objetivos de arquivos de áudio, convertendo parâmetros abstratos da teoria musical (como variedade harmônica, contraponto e densidade estrutural) em um diagnóstico quantitativo, acessível e comparável.

// 02. O RASCUNHO (ARQUITETURA)

Abaixo está a arquitetura conceitual do pipeline de processamento e análise. O fluxo divide a entrada do sinal sonoro em camadas de extração harmônica, análise computacional de teoria musical e inferência preditiva:

~/arquitetura/ml-teoria-musical Processamento de Áudio e Pipeline com Machine Learning 
# Topologia de Arquitetura Preliminar (ASCII Diagram):

[ Arquivo de Áudio / MP3 / WAV ] ---> (Librosa / Audio Processing) ---> [ Espectrograma & Chroma Features ]
                                                                                   |
                                                                                   v
[ Relatório de Complexidade / Score ] <--- (Scikit-Learn / Modelo ML) <--- [ Matriz de Teoria Musical (Music21) ]
                                                                           (Pitch, Harmonia, Variedade)

// 03. APRENDIZADOS & PRÓXIMOS PASSOS

Por se tratar de um projeto em estágio de teoria, os principais aprendizados até o momento não são muito satisfatórios e palpáveis. O maior desafio técnico mapeado é a rotulagem de dados para o modelo e a extração limpa de frequências em músicas com arranjos muito poluídos. Como próximos passos, planejo criar um script inicial em Python usando Librosa para extrair o vetor de notas de um arquivo WAV simples e validar o cálculo de variabilidade harmônica antes de introduzir o modelo de Machine Learning.