Visión general
- El Data Science for Music Challenge, a través del Michigan Institute for Data Science, tiene como objetivo transformar la industria de la música.
- Han puesto en marcha cuatro proyectos bajo esta iniciativa
- Estos proyectos utilizarán técnicas ML y DL para el estudio de la teoría musical y la conexión entre texto y música.
Introducción
Desde la mejora digital de ritmos hasta la creación de canciones totalmente nuevas, el aprendizaje automático está transformando verdaderamente la industria de la música. Muchos artistas en estos días están usando ML para impulsar sus canciones y agregar ítems a sus álbumes que antes eran impensables.
Los investigadores de la Universidad de Michigan además están usando el aprendizaje automático para dejar su propia huella en la era digital de la música. Están cambiando la forma en que entendemos, creamos e interactuamos con la música.
Cuatro equipos de investigación, que usan herramientas y técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el estudio de la teoría musical, la interpretación, la creación de música basada en las redes sociales y la conexión entre las palabras y la música, recibirán el apoyo de expertos. Serán financiados y estos fondos se proporcionarán en el marco de la iniciativa Data Science for Music Challenge a través del Instituto de Michigan para la ciencia de datos (MIDAS).
El enfoque principal de estos proyectos será usar técnicas de aprendizaje automático para automatizar el acompañamiento musical de texto y el análisis basado en datos de la interpretación musical. Cada proyecto recibirá $ 75,000 durante un período de un año. A continuación se muestran los proyectos:
Comprensión y minería de patrones de participación de la audiencia y colaboración creativa en interpretaciones musicales a gran escala de colaboración colectiva
Los investigadores que sean seleccionados para este proyecto tendrán la tarea de desarrollar una plataforma para la creación e interpretación de música colaborada. Deberán usar técnicas de minería de datos para descubrir patrones en la participación de la audiencia.
Comprender cómo el cerebro procesa la música por medio de las sonatas del trío de Bach
Este es probablemente el proyecto más fascinante de todos. Los investigadores intentarán desarrollar y analizar interpretaciones digitalizadas de Trio Sonatas de Bach. Se les pedirá que produzcan algoritmos que estudien la estructura de la música desde la perspectiva de la ciencia de datos. El objetivo final es comprender qué es lo que hace que los artistas intérpretes o ejecutantes sean tan buenos artísticamente, así como descubrir los errores comunes que cometen.
El sonido del texto
El objetivo de este proyecto es desarrollar un marco de ciencia de datos que conecte la música con el lenguaje. Los investigadores deberán desarrollar herramientas que produzcan interpretaciones musicales de textos, sustentadas totalmente en la emoción y el contenido. Como sugiere el nombre, el objetivo final es crear una herramienta que pueda transformar cualquier texto en música.
Un estudio computacional de estructuras melódicas modeladas por medio de culturas musicales
Este proyecto tiene como objetivo combinar el análisis computacional y la teoría musical. Esto se hará para comparar la música en seis culturas, incluidas las canciones indias, con el fin de identificar puntos en común acerca de cómo se genera y estructura la música en diferentes culturas.
Puede leer más sobre el desafío MIDAS aquí para mas detalles.
Nuestra opinión sobre esto
Esto demuestra hasta qué punto el aprendizaje automático ha penetrado en la industria de la música y hasta dónde aún tiene que llegar. Estos proyectos son solo el comienzo, o la punta del iceberg, que disponen el potencial de iniciar una revolución. Suponiendo que estos proyectos tengan éxito, ampliarán y profundizarán el horizonte actual en el mundo de la música digital.
Los resultados además se pueden aplicar a otros entornos interactivos, incluido el desarrollo de nuevas herramientas educativas. ¿Cuáles son los casos de uso que se le ocurren para estos proyectos? ¡Háganos saber en la sección de comentarios!
