Algoritmo identifica la progresión musical de Los Beatles

Esta inteligencia artificial funciona transformando las canciones de Los Beatles en espectrogramas.

Tanto los aficionados al pop como los críticos saben que la música de los Beatles sufrió una transformación dramática en tan sólo unos años.

Sin embargo, hasta ahora no ha habido una manera científica de medir esa progresión.

Quizá descubrir este tipo de cosas no sea precisamente uno de los objetivos más urgentes de la computación artificial, sin embargo, ha resultado ser un interesante subproducto del algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por científicos de la Universidad Tecnológica de Lawrence, en Estados Unidos.

El profesor Lior Shamir y su colaborador Joe George habían desarrollado previamente una tecnología de análisis de audio para estudiar la comunicación vocal de las ballenas, y decidieron ampliar el algoritmo para analizar los discos de los Beatles, junto a otras bandas de renombre como Queen, U2, ABBA o Tears for Fears.

El estudio, publicado en la edición de agosto de la revista Pattern Recognition Letters, demuestra científicamente que la estructura musical de los Beatles sufre un cambio progresivo de un álbum a otro.

Este algoritmo funciona convirtiendo, en primer lugar, cada canción en un espectrograma, una representación visual del contenido de audio, lo que convierte un problema de análisis de audio en uno de análisis de imágenes, que se resuelve mediante la aplicación de algoritmos integrales que transforman cada espectrograma en un conjunto de casi 3.000 descriptores numéricos.

Estos descriptores reflejan aspectos visuales, como las texturas, las formas y la distribución estadística de los pixeles. Una vez llegados a este punto, el reconocimiento de patrones y métodos estadísticos se utiliza para detectar y cuantificar las similitudes entre diferentes piezas musicales.

El estudio de estos investigadores analizó once canciones de cada uno de los trece álbumes de estudio de los Beatles lanzados en Gran Bretaña, cuantificando la similitud entre cada canción con todas los demás. Los resultados de las canciones individuales se utilizaron, asimismo, para comparar las similitudes entre los álbumes.

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La asociación automática de estos álbumes demostró que el algoritmo informático era capaz de determinar que las canciones del primer álbum, Please, Please Me, se parecían más al grupo de canciones del segundo álbum, With the Beatles, y menos a las canciones del último álbum grabado, Abbey Road.

El algoritmo ubicó después los álbumes Help!, Rubber Soul, Revolver, Sergeant Pepper Lonely Hearts Club Band, Magical Mystery Tour, Yellow Submarine y el homónimo The Beatles, también conocido como el “disco blanco”.

Let It Be fue el último álbum lanzado por los Beatles, pero el algoritmo identificó correctamente esas canciones como si hubieran sido grabadas con anterioridad a las canciones de Abbey Road.

“Las personas que no son fans de los Beatles normalmente no podrían decir que Help! Fue grabado antes de Rubber Soul, pero este algoritmo puede”, dijo Samir. “Este experimento demuestra que la inteligencia artificial puede identificar los cambios y la evolución en los estilos de la música popular de una forma completamente nueva”.

En el caso de Queen, el equipo no sólo ordenó los álbumes en orden cronológico, sino que también distinguía entre los álbumes de antes y después del Hot Space, disco que representa un cambio importante en el estilo musical de Queen.

Para los autores del estudio, en esta época de grandes volúmenes de datos, este tipo de algoritmos pueden ayudar en la búsqueda, exploración y organización de grandes bases de datos de música, así como identificar las canciones que coincidan con las preferencias musicales de un oyente en particular.

En el caso de los Beatles, Shamir cree que este tipo de investigación tendrá un significado histórico. “A los baby boomers les encantaba la música de los Beatles, a mí me encantan los Beatles, y ahora a mis hijas y a sus amigos les encantan los Beatles. Su música vivirá durante mucho tiempo”, dijo Samir. Por ello, “vale la pena estudiar lo que hace que su música sea tan distintiva, y las ciencias de la computación y el big data pueden ayudar”.

Fuente: ABC