AMTモデルでは、感情と音楽の関連性を考慮してコード属性を選択するために、CLIPモデルから得られるビデオフレームごとの感情確率分布が重要な役割を果たします。まず、CLIPモデルは各ビデオフレームで6つの感情クラス（'exciting', 'fearful', 'tense', 'sad', 'relaxing'）に対する確率分布を提供します。次に、この中で最も高い確率の感情が選択されます。その後、専門家や音楽理論から得られた知見に基づいて作成されたテーブル（例：maj7コードは'relaxing'など）を使用して、この最も高い予測された感情に対応するコード属性が決定されます。
具体的には、「興奮した」場合は「maj」「dim」「sus4」など、「恐怖」の場合は「dim7」というようにマッピングされます。これらのチョードタイプ属性が生成されることで、ビデオから予測される特定の感情と一致するチョード品質が取得されます。