La compañía de investigación en Inteligencia Artificial, Open AI, presentó un modelo de IA de código abierto que genera piezas musicales llamado Jukebox. A partir del análisis de las canciones, Jukebox descubre cómo imitar el estilo de canto de artistas específicos y el género de la música, y crea canciones similares.
“Si bien Jukebox representa un paso adelante en la calidad musical, la coherencia, la duración de la muestra del audio y la capacidad de condicionar el artista, género y letras, existe una brecha significativa entre las generaciones que hace y la música creada por humanos”, explican los miembros de proyecto en el blog publicado por Open AI.
Aunque las muestras de las canciones tienen una coherencia musical y siguen patrones tradicionales, no se escuchan estructuras musicales más familiares como los coros que se repiten. Así mismo, el proceso puede introducir un ruido perceptible en la canción generada y es lento en sí mismo: se necesitan nueve horas para procesar completamente un minuto de audio.
¿Cómo funciona?
El proyecto reúne más de 1.2 millones de canciones existentes, de las cuales 600.000 son en inglés, con sus respectivos metadatos. Estos últimos contienen el artista, género y año de publicación, junto con estados de ánimo comunes o palabras clave de la lista de reproducción asociada a cada canción.
Después de obtener los datos, el programa comprime el audio, pues solo necesita la información única. Es decir, una canción con 300.000 acordes, puede tener solo 70 acordes únicos, y el resto de estos sería la repetición de los mismos a lo largo de la canción. Una vez comprimido, lo “aprende” usando un sistema parecido a una red neuronal: crea capas de nodos que son los encargados de distribuir el audio, procesarlo y analizarlo de tal manera que la última capa de nodos puede dar la información de lo que aprendió toda la red.
Cuando ya el programa hizo este mapeo y aprendió sobre la canción, se dispone a crear una nueva usando un sistema de probabilidades: crea una nota o pequeña fracción de la canción y, de acuerdo a lo que tiene mapeada en su memoria, se pregunta cuál nota es probable que siga a la anterior y agrega la de mayor probabilidad. El modelo continúa generando notas de esta manera hasta que alcance el tiempo que le pusieron como límite.
Esta nota es parte de Enter.co/dev una colaboración con Coderise.org y Holberton School Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.
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