La música es una de las pocas cosas que hacemos exclusivamente los humanos. En ella se combinan muchos elementos para los que se necesita un aprendizaje especializado, como aprender solfeo, o estudiar a la forma en la que otros artistas combinan las armonías para crear sus obras.

La música también tiene un fuerte componente creativo por ello, a mucha gente le parece imposible que un agente de inteligencia artificial sea capaz de trabajar de forma eficiente y original en un ámbito tan creativo como es el de la música. Sin embargo, ya lo hace.

La inteligencia artificial ya se emplea en mejorar la calidad de la música que escuchas¸ aplicándose a diferentes ámbitos de la creación musical como es la composición, la masterización en el estudio de grabación o la recuperación de audios antiguos para darles un toque más actual.

Tras los pasos de Schubert

La historia de la música está llena de ejemplos de grandes obras inacabadas de grandes maestros a los que les sobrevino la muerte antes de poder completar su obra. La Misa de Réquiem de Mozart quedó inacabada a causa de la dolencia renal que llevó a la muerta al genial compositor en 1791.

Otro ejemplo lo encontramos en la famosa Sinfonía n.º 8 “Inacabada” de Schubert, compuesta en 1822, pero trágicamente abandonada antes de su conclusión por la enfermedad del compositor. Ahora, casi 200 años más tarde, la inteligencia artificial ha aceptado el reto de retomarla para finalizarla tal y como habría hecho el propio Schubert.

Esta pieza de Schubert se caracteriza por ser una de las más especiales de cuantas compuso Schubert por ser totalmente distinta al resto. Ahí es precisamente donde reside el gran reto musical para la inteligencia artificial de Huawei.

La inteligencia artificial es una auténtica especialista en encontrar patrones de datos que apuntan hacia determinadas tendencias. Esto le ha servido de base a Huawei para completar Sinfonía n.º 8 “Inacabada” de Schubert utilizando la inteligencia artificial que integra su Huawei Mate 20 Pro.

Dado que esta pieza se considera muy diferente al resto de obras de Schubert, la inteligencia artificial de Huawei no podía utilizar los datos de la obra anterior del compositor, por lo que solo disponía de los dos primeros movimientos para completar el tercer y cuarto movimiento que supuestamente faltaría.

Dicho y hecho, tras un análisis exhaustivo de la estructura, armonías y melodías originales del autor, generó los movimientos tercero y cuarto. A partir de los datos obtenidos, Huawei contó con la colaboración del compositor Lucas Cantor, ganador de premios Emmy, para escribir la partitura completa de orquesta e interpretarla por primera vez al completo ante un público en directo casi 200 años después de que se empezara a escribir la primera nota.

La inteligencia artificial en la producción musical

El trabajo de estudio es casi tan importante que el que los artistas hacen antes. Se puede tener entre manos una composición excelente, pero si el técnico de producción no hace un buen trabajo con la mezcla, el resultado será mediocre o directamente desastroso.

Cómo eliminar el ruido ambiente de una pista de audio

En esta tarea se combina el talento con el dominio de la técnica a la hora de dar a cada pista la importancia que se merece. Muchos comparan a esta tarea a editar una foto, en la que puedes establecer que el azul del cielo sea más intenso o el verde los campos sea más verde.

Si bien todavía no llega a sustituir el “toque creativo” de los grandes profesionales de la producción musical, la inteligencia artificial consigue ahorrar muchas horas de estudio y economizar gastos a artistas independientes que no cuentan con muchos recursos.

La inteligencia artificial es capaz de analizar las pistas grabadas y, tras unas sencillas indicaciones del tipo de sonido que se quiere conseguir, realiza un primer acercamiento al resultado final que se busca. Después, el técnico puede darle los toques finales.

Esto reduce drásticamente el tiempo que el técnico debe emplear en la maquetación inicial, limitando su intervención a dar el visto bueno o los últimos detalles a la producción. Un trabajo que podría llevar varios días, resuelto en solo unas horas y con resultados que, en muchos casos, ni siquiera requiere la intervención del técnico para obtener resultados de excelente calidad musical.

Para conseguir esto se debe entrenar a la inteligencia artificial con millones de horas de música de diferentes estilos para que aprenda los matices y patrones de los diferentes estilos y su forma de combinar los instrumentos.

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Además, la inteligencia artificial se está utilizando dentro de los estudios de grabación para completar pistas rellenando con fragmentos de instrumentos que realmente no se han grabado, como loops con batería o acordes de guitarra que realmente no se han grabado. De ese modo también se contribuye a reducir el número de horas que se utiliza el estudio y, por tanto, también se reduce el coste de la producción musical.

Restaurar audio mediante inteligencia artificial

La inteligencia artificial ha conseguido recuperar fotos históricas e incluso se ha logrado reconstruir el color que tendrían de haberse capturado con negativos a color “pintando” las fotos en base a las tonalidades de gris o a datos históricos.

También se ha logrado recuperar películas históricas y colorearlas para crear una nueva versión remasterizada con mejor calidad que las originales gracias a la inteligencia artificial.

Con la música también se están consiguiendo hazañas similares. Gracias a la inteligencia artificial se consiguen filtrar los audios procesando las señales para eliminar ruidos y potenciar los diálogos mediante aprendizaje automático profundo y la direccionalidad del sonido.

Por ejemplo, mediante el procesamiento del audio con inteligencia artificial, se ha conseguido que una pista de sonido grabada en sonido monoaural (mono), pueda ser interpretada por el oído humano como sonido envolvente.

Esto es posible engañando al cerebro para que interprete el sonido de forma que parece que viene de distintos orígenes (estéreo) cuando en realidad la fuente se encuentra en mono (un solo origen).

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El cerebro interpreta de forma subconsciente esta direccionalidad del sonido basándose en diferentes valores, como la diferencia de tiempo de llegada del sonido o diferencia de tiempo interaural. Por ejemplo, si el sonido proviene del lado derecho, lo percibirás antes por el oído derecho que por el izquierdo. Cuanto mayor sea esta diferencia, más se balancea el sonido hacia ese lado.

Lo mismo sucede con la diferencia de volumen o diferencia interaural de intensidad en la que, cuando un sonido procede del lado derecho, el cerebro lo percibe con un mayor volumen en el oído derecho que en el izquierdo.

El cerebro también diferencia si el sonido es frontal o desde de detrás. Si viene de delante, las orejas dirigen el sonido directamente al canal auditivo mientras que, si proviene de detrás, choca con la oreja y se produce una pequeña distorsión antes de llegar al canal auditivo.

La inteligencia artificial es capaz de tener todos esos datos en cuenta y, tras analizar pistas de audio grabado en mono, separar los distintos sonidos y modular su volumen, retraso o intensidad para engañar al cerebro y hacerle creer que los sonidos provienen de varias direcciones creando una sensación similar a la obtenida por un sistema de audio 3D.

Esto podría tener infinidad de usos, pero el más evidente es el de crear espacios personales de sonido envolvente que permitirían, mediante inteligencia artificial, mejorar la calidad de la música que escuchas creando la sensación de encontrarte en el centro del estudio de grabación, mientras los artistas clásicos interpretan sus canciones a tu alrededor.