12 de julio de 2024
Únase a nosotros para profundizar en el papel de la IA en la música, desde el análisis de datos de audio hasta la generación de nueva música. Explore su impacto y aplicaciones en la industria musical.
La Inteligencia Artificial (IA) se centra en recrear la inteligencia humana en las máquinas. Una parte importante de ser humano es nuestra conexión con las artes, especialmente la música. La música influye profundamente en nuestra cultura y emociones. Gracias a los avances en la IA, las máquinas ahora pueden crear música que suena como si hubiera sido compuesta por humanos. La música con IA abre nuevas posibilidades para colaboraciones innovadoras entre humanos e IA y transforma la forma en que experimentamos e interactuamos con la música.
En este artículo, exploraremos cómo se utiliza la IA para crear música. También discutiremos la conexión entre la IA y las herramientas de etiquetado de música como MusicBrainz Picard y su impacto en los artistas, productores y la industria del entretenimiento en general.
La IA puede manejar varios tipos de datos, incluido el sonido. Los datos de sonido, a menudo llamados datos de audio, son una mezcla de frecuencias de onda a diferentes intensidades a lo largo del tiempo. Al igual que las imágenes o los datos de series temporales, los datos de audio se pueden transformar en un formato que los sistemas de IA puedan procesar y analizar. Las ondas sonoras se pueden convertir en datos numéricos que pueden ser analizados por modelos de IA.
Otro método interesante es usar las transformadas de Fourier, que convierten las ondas de sonido en un espectrograma. Un espectrograma es una representación visual que muestra cómo varían las diferentes frecuencias del sonido a lo largo del tiempo. Los modelos de IA pueden aplicar técnicas de reconocimiento de imágenes para analizar e interpretar los datos de audio tratando este espectrograma como una imagen. La IA puede identificar patrones y características dentro del sonido, de forma muy parecida a como lo haría con los datos visuales.
El uso de la IA para analizar, manipular y generar datos de audio crea una variedad de aplicaciones. Aquí hay algunos ejemplos:
Los generadores de canciones con IA funcionan analizando y aprendiendo de la música existente, de forma similar a la generación de imágenes. Es importante comprender la diferencia entre usar la IA para comprender la música y usar la IA para generarla. Comprender la música implica analizar e identificar patrones, mientras que generar música implica crear nuevas composiciones basadas en esos patrones aprendidos.
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El proceso de generación de música por IA comienza con la recopilación de un gran conjunto de datos de música que incluye varios géneros y estilos. A continuación, el conjunto de datos se divide en componentes más pequeños, como notas, acordes y ritmos, que se convierten en datos numéricos que la IA puede procesar.
Hay muchos modelos de IA generativa diferentes que se pueden entrenar para generar música. Por ejemplo, los modelos de IA como Transformers y Variational Autoencoders (VAEs) pueden trabajar juntos para generar música. Los VAE pueden comprimir los sonidos de entrada en un espacio latente agrupando piezas de música similares para capturar la diversidad y la riqueza de la música. Luego, los Transformers utilizan este espacio latente para generar nueva música comprendiendo patrones y centrándose en notas importantes en una secuencia.
Una vez que un modelo de IA se entrena con estos datos, la IA puede generar nueva música prediciendo la siguiente nota o acorde basándose en lo que ha aprendido. Puede crear composiciones enteras uniendo estas predicciones. La música generada puede ajustarse para que coincida con estilos o preferencias específicos.
Estamos empezando a ver más generadores de música que utilizan esta tecnología. Aquí hay algunos ejemplos:
La innovación en IA está creando nuevas oportunidades y desafíos para músicos, oyentes y productores, lo que lleva a situaciones que quizás no hayan experimentado antes. Es interesante ver cómo cada grupo se está adaptando a estos avances, utilizando nuevas herramientas y abordando preocupaciones sobre la originalidad y la ética. Además de generar música, la IA tiene otro potencial interesante en la industria musical, como mejorar las actuaciones en vivo, mejorar el descubrimiento de música y ayudar en los procesos de producción. Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA está afectando a los músicos, oyentes y productores en la industria musical.
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La IA está cambiando la forma en que los músicos crean música. Las herramientas integradas con IA generativa pueden ayudar a generar nuevas melodías, progresiones de acordes y letras, lo que facilita a los músicos la superación de los bloqueos creativos. La IA también se ha utilizado para completar obras inacabadas, como la nueva canción de The Beatles "Now And Then", creada con la voz de John Lennon extraída de una antigua demo. Sin embargo, el auge de la música generada por IA que imita el estilo de artistas consagrados plantea problemas de originalidad. Por ejemplo, artistas como Bad Bunny están preocupados por la réplica de sus voces y estilos por parte de la IA sin su consentimiento.
Más allá de crear música, la IA y la visión artificial pueden ayudar a los músicos a realizar mejores actuaciones y videos musicales. Un video musical consta de muchos elementos diferentes, y uno de esos elementos es el baile. Los modelos de estimación de pose como Ultralytics YOLOv8 pueden comprender las poses humanas en imágenes y videos y desempeñar un papel en la creación de secuencias de baile coreografiadas que estén sincronizadas con la música.
Otro buen ejemplo de cómo se puede utilizar la IA para la coreografía es el proyecto "Dance to Music" de NVIDIA. En este proyecto, utilizaron la IA y un proceso de dos pasos para generar nuevos movimientos de baile que son diversos, coherentes con el estilo y que coinciden con el ritmo. En primer lugar, se utilizaron la estimación de la pose y un detector cinemático de ritmos para aprender varios movimientos de baile a tiempo a partir de una gran colección de vídeos de baile. A continuación, se utilizó un modelo generativo de IA para organizar estos movimientos de baile en una coreografía que coincidiera con el ritmo y el estilo de la música. Los movimientos de baile coreografiados por la IA añaden un elemento visual interesante a los vídeos musicales y ayudan a los artistas a ser más creativos.
Para los oyentes, la IA puede mejorar el descubrimiento de música y la experiencia auditiva. Plataformas como Spotify y Apple Music están utilizando la IA para crear listas de reproducción personalizadas y recomendar nueva música basada en los hábitos de escucha de los usuarios. Cuando descubres nuevos artistas y géneros en estas plataformas, esa es la magia de la IA.
La realidad virtual (RV) impulsada por IA también está mejorando las experiencias de conciertos en vivo. Por ejemplo, Travis Scott utiliza la RV para crear actuaciones virtuales que llegan a audiencias globales. Sin embargo, la abundancia de música generada por IA en plataformas como TikTok puede hacer que el descubrimiento de música sea abrumador. Podría dificultar que los nuevos artistas destaquen.
Los productores se benefician de la IA de varias maneras. Las herramientas de IA que ayudan con la corrección de tono, la mezcla y la masterización agilizan el proceso de producción. Los instrumentos virtuales y sintetizadores impulsados por IA, como Watson Beat de IBM, pueden crear nuevos sonidos y texturas que amplían las posibilidades creativas.
La IA en las plataformas de streaming no es solo un beneficio para los oyentes; también ayuda a los productores al crear una audiencia más amplia. Sin embargo, al igual que a los músicos les preocupa, la capacidad de la IA para imitar el estilo de artistas establecidos plantea problemas éticos y legales sobre la explotación de las voces y estilos únicos de los artistas. Esto ha resultado en disputas legales, como demandas de las principales compañías de música como Universal, Sony y Warner contra startups de IA como Suno y Udio por supuestamente usar obras protegidas por derechos de autor para entrenar sus modelos sin permiso.
Hemos explorado brevemente algunas aplicaciones de la IA en la música comprendiendo su impacto en los diferentes actores de la industria musical. Ahora, comprendamos una aplicación más específica de la IA en la música: las herramientas de gestión musical mejoradas con IA como MusicBrainz Picard. Estas herramientas son increíblemente útiles para organizar y gestionar bibliotecas de música digital.
Identifican y etiquetan automáticamente los archivos de música con metadatos precisos, como nombres de artistas, títulos de álbumes y números de pista. MusicBrainz Picard facilita el mantenimiento de colecciones de música bien organizadas. Una de las tecnologías clave integradas en MusicBrainz Picard son las huellas digitales de audio AcoustID. Estas huellas digitales identifican los archivos de música basándose en su contenido de audio real, incluso si los archivos carecen de metadatos.
¿Por qué es esto tan importante? Organizaciones importantes como la BBC, Google, Amazon, Spotify y Pandora confían en los datos de MusicBrainz para mejorar sus servicios relacionados con la música. Los metadatos creados por herramientas como MusicBrainz Picard son cruciales para los desarrolladores que crean bases de datos de música, aplicaciones de etiquetado u otro software relacionado con la música. La columna vertebral de la IA son los datos, y sin herramientas como Picard, sería muy difícil tener los datos limpios y precisos necesarios para el análisis y el desarrollo de aplicaciones. Es fascinante que las herramientas mejoradas con IA utilicen la IA y ayuden a crear los datos necesarios para las aplicaciones de IA, formando un ciclo beneficioso de mejora e innovación.
Hemos hablado de las olas que está generando la IA en la música. El panorama legal que rodea a la música generada por IA también está evolucionando. Las regulaciones actuales, como las de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU., estipulan que las obras generadas en su totalidad por la IA no pueden ser objeto de derechos de autor, ya que carecen de autoría humana. Sin embargo, si un ser humano contribuye de forma significativa al proceso creativo, la obra puede optar a la protección de los derechos de autor. A medida que la IA siga integrándose en la industria musical, los debates legales y éticos en curso serán vitales para superar estos retos. De cara al futuro, la IA tiene un enorme potencial en la música, combinando la tecnología con la creatividad humana para ampliar las posibilidades en la creación y producción musical.
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