A música possui a incrível capacidade de gerar emoções e parece ser parte essencial daquilo que a natureza humana pois é presente em todas as culturas conhecidas, assim, a música atua como um reflexo universal de sentimentos e experiências, e tal universalidade faz dela uma ferramenta valiosa na investigação das emoções. Para que seja possível explorar e manipular computacionalmente a música, faz-se necessário um método que possua a capacidade de representá-la de maneira discreta e replicável, um destes é o MIDI (Musical Instrument Digital Interface), um protocolo que não grava o som em si, mas as instruções de como a música deve ser tocada. No entanto, representá-la apenas não permite quantificar as emoções geradas pela música de maneira discreta, para isso, o conceito de 'valência' (a positividade ou negatividade a qual o estímulo é sentido) e 'excitação' (o nível de alerta gerado pelo estímulo) se provam verdadeiramente úteis, uma vez que permitem mapear o espectro emocional humano de modo quantitativo, e com o avanço tecnológico no ramo do estudo de redes neurais, destacando-se entre estes o campo do aprendizado de máquina, tornou-se viável explorar tais dimensões emocionais de maneiras inovativas, permitindo não somente o aferimento de emoções geradas por músicas, mas também, a geração de melodias baseada em tais emoções. Em vistas destes fatos, a presente síntese propõe-se a explorar essa interseção entre a subjetividade das emoções humanas e as capacidades dos modelos de aprendizado profundo, desenvolvendo ou adaptando um modelo capaz de gerar, de maneira continua, trilhas MIDI de piano que se adaptam continuamente à excitação e valência.