Uma plataforma de inteligência acústica que unifica ontologia formal, embeddings vetoriais, síntese generativa e grafos de conhecimento — transformando a descrição de timbres em linguagem computável.
O Problema
Bibliotecas de samples acumulam terabytes. Mas quando um sound designer quer "madeira envelhecida, melancólico, textura de bambu molhado" — o sistema não entende. Porque timbre nunca foi formalizado como linguagem.
Descritores acústicos existem (MFCC, centroide espectral, inharmonicidade) mas nenhum sistema os conecta sistematicamente a percepção e emoção humana.
Humanos descrevem sons com precisão surpreendente — "brilhante", "áspero", "vítreo" — mas não existe ontologia formal que codifique essas dimensões psicoacústicas.
Linguagem musical é rica em metáforas ("tom de veludo", "latão quente"). Nenhum sistema atual consegue transformar essas descrições em parâmetros de síntese.
Arquitetura de 6 Camadas
Um pipeline de conhecimento que transforma áudio bruto em entidade semântica pesquisável, comparável e gerável.
Ontologia Formal
A ontologia TimbOS separa rigorosamente os domínios de descrição, resolvendo a principal falha dos datasets existentes que misturam camadas incompatíveis.
Propriedades da distribuição de energia em frequência. Base objetiva, mensurável por análise de Fourier.
Evolução do som no tempo. Envelope ADSR e perfil dinâmico definem a "personalidade" de um instrumento.
Qualidade de superfície percebida. Ponte entre física do sinal e cognição auditiva.
Associação com materiais físicos. Permite navegação intuitiva por analogia sensorial.
Caráter de reverberação e presença espacial percebida. Impacta sensação de proximidade e ambiência.
Qualidades emocionais associadas. Dimensão que conecta timbre a aplicações narrativas e criativas.
Pesos calibrados por Fuzzy AHP sobre corpus NSynth (300k samples). Revisáveis via Delphi com especialistas em psicoacústica.
TimbreDSL
Como HTML descreve estrutura e CSS descreve estilo — TimbreDSL descreve timbre. Uma especificação YAML validada por schema JSON que serve de contrato entre agentes, síntese e busca.
Entrada em linguagem natural
Saída em TimbreDSL
Parâmetros de síntese gerados
Validação Pydantic
Todos os atributos contínuos são validados no range [0,1]. Atributos discretos como attack: soft são mapeados internamente para valores numéricos canônicos antes da síntese.
Sistema Multi-Agente
Orquestrados por LangGraph com protocolo de resolução de conflito: quando dois agentes divergem (ex: Material vs Acoustic), o Ontology Mapper aplica Dempster-Shafer para fusão de evidências.
Extrai features do sinal de áudio: centroide espectral, harmonicidade, envelope ADSR, flux, flatness. Produz dados mensuráveis, não interpretações.
Converte métricas acústicas em atributos perceptuais com scores de confiança. Aplica modelos de cognição musical para inferir qualidades subjetivas.
Identifica materiais físicos evocados pelo timbre. Usa base de conhecimento de propriedades acústicas de materiais (madeira, metal, vidro, bambu).
Extrai qualidades emocionais usando modelo circumplex de emoção musical (valência × excitação). Referenciado em corpus de anotações humanas.
Agrega outputs de todos os agentes usando Dempster-Shafer. Resolve conflitos, produz TimbreDSL canônica validada por schema. Atribui sample ao grafo Neo4j.
Gera embedding CLAP do par (áudio, descrição). Indexa em Qdrant. Conecta o sample a vizinhos semânticos no espaço vetorial para busca e recomendação.
Roadmap de Implementação
Cada etapa produz um artefato funcional e testável. A monetização começa na etapa 3, antes do sistema estar completo.
Definir schema Pydantic da TimbreDSL. Construir extrator librosa que converte NSynth (300k samples) para o schema. Resultado: base de dados semi-rotulada com custo zero. Validar ontologia contra corpus real.
Implementar os 6 agentes como nós LangGraph. Protocolo Dempster-Shafer no Ontology Mapper. Testar com 1.000 samples manualmente curados. Construir grafo Neo4j com relações SIMILAR_TO.
Indexar embeddings CLAP no Qdrant. Lançar API de busca semântica ("bamboo melancholic sunset" → samples reais). Player web com espaço 2D navegável. Primeiro produto vendável: API key por volume de queries.
Agente de síntese converte TimbreDSL em parâmetros para Web Audio API (MVP) e DDSP (produção). Geração sintética de datasets: 10.000 especificações cobrindo espaço de timbre. Plugin VST experimental.
Fine-tuning AudioLDM com corpus rotulado pela plataforma. Busca multimodal (texto + áudio + MIDI). Marketplace de DSL templates criados pela comunidade. White-label para estúdios e editoras de games.
Datasets Públicos
Seis datasets complementares que cobrem física, percepção, emoção e contexto. Nenhum cobre tudo — a integração entre eles é o diferencial da plataforma.
Fundamentos Teóricos
TimbOS não é uma interface sobre áudio — é a aplicação de resultados científicos consolidados em psicoacústica, ontologia formal e aprendizado de representação.
Estudos de McAdams (1995) e Grey (1977) estabeleceram que timbre é multidimensional no espaço perceptual. Grey identificou brilho, rugosidade e inharmonicidade como as três dimensões primárias via MDS. Base para os pesos do α_timbre.
Contrastive Language-Audio Pretraining (Wu et al. 2023) aprende um espaço de embedding compartilhado entre descrições textuais e representações acústicas. Permite query como "warm wooden texture" retornar amostras semanticamente relacionadas.
Music Ontology (Raimond et al. 2007) e Audio Commons (Font et al. 2019) estabeleceram RDF como representação canônica para metadados musicais. TimbOS estende com camada perceptual-afetiva ausente em ambas.
Teoria de evidências de Dempster-Shafer permite combinar saídas de agentes com graus de confiança diferentes, sem exigir probabilidades de soma 1. Ideal para resolver conflito entre classificadores especializados.
Differentiable Digital Signal Processing (Engel et al. 2020) permite treinar redes neurais que controlam diretamente osciladores, filtros e envelopes. Ponte entre embeddings de timbre e síntese paramétrica real.
Analytic Hierarchy Process com lógica fuzzy (Buckley 1985) permite calibrar os pesos da fórmula composta via painel de especialistas — psicoacústicos, compositores, sound designers — mantendo consistência CR < 0.10.
Modelo de Negócio
A plataforma cria moats em diferentes camadas: o dataset rotulado é o ativo de dados, a ontologia é o ativo de conhecimento, e a API é o ativo de distribuição.
Criadores vendem templates e bibliotecas de timbre. Plataforma retém 20%.
O corpus rotulado pela plataforma é vendido para pesquisadores e empresas de ML. Ativo crescente.
Usuários melhoram o modelo anotando discordâncias. Créditos de uso como remuneração.
TimbOS é a infraestrutura semântica que faltava entre a onda sonora e a intenção criativa. Um projeto na interseção entre psicoacústica, ontologia formal e síntese generativa.