O que é que torna a música “curativa”?

Existem três características acústicas potencialmente únicas da música curativa que transcendem os géneros musicais, sugere uma investigação publicada na revista de acesso livre General Psychiatry.

Os resultados poderão ajudar a personalizar as listas de reprodução para os doentes, utilizando a inteligência artificial para analisar as respostas fisiológicas e psicológicas individuais, e ajudar a avaliar a eficácia das terapias musicais existentes, sugerem os investigadores.

Apesar de existirem provas dos efeitos terapêuticos da música para problemas de saúde mental, como a ansiedade, a depressão e a perturbação de stress pós-traumático, não há consenso sobre o que define a música de cura, referem os investigadores.

Por isso, quiseram descobrir se a música de cura partilha certas características acústicas, independentemente do género, e se essas características são distintas das encontradas na música normal.

Para compilar uma biblioteca de música de cura, recorreram às recomendações de 35 terapeutas, todos eles com vários anos de experiência na prática e/ou investigação da musicoterapia.

Coleção de 165 peças musicais diferentes

Isto produziu uma coleção de 165 peças musicais diferentes que os especialistas utilizavam frequentemente na sua prática diária ou que acreditavam ser úteis para problemas emocionais e outros problemas de saúde mental.

Estas foram comparadas com 330 peças de música clássica escritas por 10 compositores e tocadas em 11 instrumentos; 50 peças de música tradicional chinesa de 5 elementos; 100 gravações de Jazz; e 300 gravações de música emocional do sistema de música afetiva chinesa.

A música tradicional chinesa de cinco elementos compreende cinco tons ou alturas diferentes, cada um dos quais se liga ao fígado, coração, baço, pulmões e rins, correspondendo aos cinco elementos madeira, fogo, metal, terra e água.

O sistema de música afetiva chinesa abrange sete estados emocionais distintos: felicidade; calma; tristeza; medo; aversão; raiva; e surpresa. Cada clip é acompanhado por um conjunto de dados indicadores, dois dos quais foram utilizados neste estudo: a valência, que descreve a capacidade da música para evocar sentimentos de felicidade ou tristeza, e a excitação.

As peças incluíam 9 géneros diferentes: clássico; eletrónico; rhythm and blues (R&B); banda sonora; folk; jazz; música militar (marcha); New Age; e pop.

A música clássica representou a maior proporção (28,5%) das recomendações, seguida da música pop (18%). Nenhum dos restantes géneros representou mais de 15% do total. Cinco participantes indicaram Castle in the Sky do músico japonês Joe Hisaishi.

Os investigadores utilizaram então uma ferramenta (Mirtoolbox) especificamente concebida para a extração de características musicais de ficheiros de áudio para análise estatística, segmentação e agrupamento.

Foram assim extraídas 370 características acústicas que foram agrupadas em cinco dimensões: (1) energia, volume; (2) ritmo (tempo e batida); (3) timbre; (4) altura (frequência e harmonicidade); e (5) tonalidade (campo tonal).

Cerca de 1 em cada 4 (25,5%) destas características estavam especificamente associadas ao seu género, mas as restantes eram partilhadas por todos os géneros.

Para descobrir se estes pontos comuns contribuíam para as propriedades curativas da música, foram comparados com as peças de música clássica curativa e com a música tradicional chinesa de 5 elementos.

Isto mostrou que mais de um quarto (26%+) das características acústicas diferiam significativamente entre as peças de música clássica “curativa” (47) e as peças de música clássica normal.

E havia fortes indícios de que todas as peças de música de cura e a música tradicional chinesa partilhavam quase 10% das suas características acústicas.

3 características acústicas potencialmente distintivas da música de cura

Com base nisto, foram identificadas três características acústicas potencialmente distintivas da música de cura que eram independentes do género, diferiam da música normal do mesmo género e eram consistentes em vários tipos diferentes de música de cura.

Estas três características previram significativamente as classificações subjetivas de valência e excitação no sistema de música afetiva chinesa.

Estas foram o desvio padrão (DP) da rugosidade, a média (média) e a entropia do período do terceiro coeficiente dos coeficientes cepstrais de mel-frequência (MFCC3).

O SD da rugosidade descreve a medida em que a irregularidade ou aspereza de um som se desvia da média; o MFCC capta a quantidade de energia em diferentes gamas de frequência, com a média a referir-se à média e a entropia do período a referir-se à aleatoriedade ou previsibilidade dos padrões dos componentes de frequência ao longo do tempo.

Dada a capacidade da rugosidade para criar diferentes estados de espírito e respostas emocionais nos ouvintes, esta é uma caraterística percetiva essencial da música, dizem os investigadores.

“Por exemplo, os intervalos dissonantes na música com uma rugosidade elevada podem evocar sentimentos de tensão ou suspense, enquanto os intervalos consonantes na música com sons mais suaves podem evocar uma sensação de descontração ou resolução”, explicam.

Os resultados foram validados quando as características acústicas das peças de jazz da coleção de música de cura foram comparadas com as da música de jazz normal.

E fazem eco de investigações anteriores que indicam que a música é uma linguagem universal que transcende a cultura e o género, dizem os investigadores. Isto inclui formas de música tradicionais, como as canções de peregrinação na Nigéria, o batuque de alta-vida no Gana, a música de taça de canto na Índia e a música de cinco elementos na China.

Os investigadores reconhecem que se basearam num número relativamente pequeno de especialistas para criar a sua coleção de música de cura e que os fatores culturais podem limitar a aplicabilidade mais ampla das suas descobertas.

Mas sugerem que a incorporação das três características acústicas na música poderia permitir aos profissionais de saúde personalizar listas de reprodução terapêuticas para os pacientes, aproveitando os algoritmos de IA para analisar as respostas fisiológicas e psicológicas em tempo real.

“As implicações destas descobertas podem ser aplicadas em diversos contextos, como a musicoterapia para a redução do stress, a saúde mental e a gestão da dor crónica”, concluem.