Emo-Symfonia: Twoja Twarz, Twoja Muzyka

Interaktywna instalacja, która w czasie rzeczywistym analizuje Twoją twarz, by rozpoznać emocje, a następnie komponuje unikalny utwór muzyczny idealnie dopasowany do Twojego nastroju. Ale to nie wszystko – system bierze pod uwagę Twoje cechy, takie jak wiek czy dodatkowe atrybuty (okulary, broda), by dodać muzycznemu dziełu unikalny styl i charakter. To Ty jesteś dyrygentem, a Twoja twarz to partytura.

Pomysły na funkcjonalności

1. Dynamiczna ewolucja muzyki: zamiast odtwarzać gotowy utwór, AI może go komponować w czasie rzeczywistym. Muzyka nie tylko zmienia się w zależności od dominującej emocji, ale także ewoluuje. Na przykład, jeśli użytkownik zaczyna od neutralnego wyrazu, a jego uśmiech staje się coraz szerszy, muzyka może stopniowo przechodzić od spokojnej, ambientowej kompozycji do radosnego, energetycznego utworu. Nagła zmiana emocji (np. z zadowolenia na zaskoczenie) spowodowałaby gwałtowną zmianę rytmu lub instrumentarium.

2. Warstwy stylu i "kosmetyki" dźwiękowej:

   • Wiek jako era muzyczna: zamiast prostego przypisania, system może tworzyć miks. Dla 50-latka może to być nowoczesny syntpop z elementami retro z lat 80. (np. charakterystyczny pad syntezatorowy). Dla 30-latka może to być rock z lat 90. z nowoczesnym, elektronowym beatem.
   • Atrybuty jako efekty specjalne:
     • Okulary: mogą dodać "chłodny", lekko zdystansowany filtr, np. delikatny chorus lub pogłos, jakby dźwięk docierał przez szkło.
     • Broda: może wzmocnić basy i dodać "gruntowności" dźwięku, sprawiając, że będzie on bardziej pełny i głęboki.
     • Kapelusz/Czapka: może dodać efekt "panorama" – dźwięk będzie się przemieszczał między lewym a prawym kanałem, jakby był szeroki i przestrzenny.
     • Długość Włosów: AI mogłaby analizować "objętość" fryzury i tłumaczyć ją na ilość warstw melodycznych lub harmonicznych.

3. Wizualna pętla zwrotna: ekran nie musi pokazywać tylko kamery. Może na nim pojawiać się wizualizacja generowana jednocześnie z muzyką. Kształty, kolory i ich ruch mogłyby odzwierciedlać zarówno emocje (czerwień dla złości, niebieski dla smutku), jak i wygenerowany styl muzyczny (kanciaste kształty dla rocka, płynne linie dla ambientu).

Możliwe kierunki realizacji

Projekt ten można zrealizować na wiele sposobów, co czyni go idealnym dla zespołu o zróżnicowanych umiejętnościach.

Ścieżka 1: "Szybki Prototyp" (Idealna dla początkujących)

• Cel: Stworzenie działającej koncepcji w krótkim czasie.
• Technologia:
  • AI: Gotowe, wstępnie wytrenowane modele dostępne przez proste biblioteki Pythona (np. face_recognition do wykrywania twarzy i deepface do klasyfikacji emocji).
  • Muzyka: Zamiast generować, można użyć gotowej biblioteki utworów podzielonych na gatunki i nastroje. Program wybiera odpowiedni plik MP3.
  • Efekty: Prosta modyfikacja dźwięku za pomocą biblioteki pydub (zmiana tempa, dodanie prostego pogłosu).
• Wyzwania: Integracja kilku bibliotek, obsługa strumienia wideo z kamery.

Ścieżka 2: "Hybrydowa Generacja" (Dla średniozaawansowanych)

• Cel: Większa kreatywność i unikalność generowanej muzyki.
• Technologia:
  • AI: Użycie bardziej zaawansowanych modeli, np. z Hugging Face Transformers do analizy sentymentu.
  • Muzyka: Generowanie muzyki proceduralnej. Zamiast gotowych utworów, program komponuje muzykę od zera na podstawie reguł (np. emocja "radość" = szybkie tempo, tonacja dur, wysokie nuty). Można do tego użyć bibliotek jak mingus lub tone.js (jeśli część frontendowa będzie w JavaScript).
  • Efekty: Integracja z prostym VST (wirtualnym instrumentem) lub biblioteką do syntezy dźwięku (np. pyo w Pythonie), by dynamicznie zmieniać parametry dźwięku.
• Wyzwania: Zrozumienie podstaw teorii muzyki, programowanie logiki generacyjnej, synchronizacja wizji i dźwięku w czasie rzeczywistym.

Ścieżka 3: "Głęboka Sieć Neuronowa" (Dla zaawansowanych)

• Cel: Projekt ostateczny, w pełni generatywny i zaskakujący.
• Technologia:
  • AI: Trenowanie własnego, mniejszego modelu do rozpoznawania emocji, jeśli chcemy uzyskać unikalne wyniki. Można też użyć dużych, wielomodalnych modeli (np. GPT-4V z API), które opisują scenę i emocje w tekście.
  • Muzyka: Użycie modeli generatywnych do muzyki, jak MusicGen (Meta) czy Riffusion. Promptem dla takiego modelu byłby opis wygenerowany przez moduł wizyjny (np. "upbeat, synth-pop, 80s style, energetic, happy").
  • Efekty: Model muzyczny sam uwzględni styl w promptcie, a dodatkowe efekty można generować za pomocą sieci neuronowej do modyfikacji audio (style transfer dla dźwięku).
• Wyzwania: Wymagana jest mocna karta graficzna (GPU), duże zaplecze obliczeniowe, znajomość frameworków jak PyTorch/TensorFlow, praca z API, optymalizacja wydajności w czasie rzeczywistym.

Praktyczne wskazówki i potrzebne zasoby

Sprzęt

• Podstawowe: komputer z kamerą internetową. Do prototypu wystarczy zwykły laptop.
• Zalecane: dedykowana kamera HD (dla lepszego wideo), zewnętrzny mikrofon (choć nie jest konieczny), dobrej jakości słuchawki lub głośniki (aby publiczność mogła docenić niuanse dźwięku).
• Zaawansowane: komputer z wydajną kartą graficzną NVIDIA (z dużą ilością pamięci VRAM) do trenowania lub uruchamiania dużych modeli AI lokalnie.

Oprogramowanie i języki programowania

• Python: absolutny faworyt. Posiada ogromną liczbę bibliotek do AI (OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face), analizy dźwięku (librosa, pydub) i obsługi multimediów.
• JavaScript (z Node.js): dobry wybór, jeśli instalacja ma mieć bogaty interfejs webowy. Biblioteki jak TensorFlow.js pozwalają na uruchamianie modeli AI bezpośrednio w przeglądarce.
• Narzędzia: Git do wersjonowania kodu, VS Code jako środowisko programistyczne.

Pierwsze kroki dla zainteresowanych

1. Zainstaluj Pythona i bibliotekę OpenCV. Spróbuj napisać prosty program, który wyświetla obraz z kamery i rysuje na wykrytej twarzy prostokąt.
2. Zainstaluj bibliotekę deepface. Połącz ją z poprzednim punktem, aby program wyświetlał na ekranie wykrytą emocję (np. "happy", "sad").
3. Zabierz się za pydub. Naucz się, jak załadować plik mp3, zmienić jego tempo lub odtworzyć w pętli.