Tres formas en que la Inteligencia Artificial está transformando la música

Cada otoño, comienzo mi curso sobre la intersección de la música y la inteligencia artificial preguntando a mis alumnos si les preocupa el papel de la IA en la composición o producción de música. Hasta ahora, la pregunta siempre ha suscitado un rotundo “sí”.

Sus temores se pueden resumir en una frase: la IA creará un mundo donde abunde la música, pero los músicos se dejen de lado.

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En el próximo semestre, anticipo una discusión sobre Paul McCartney, quien en junio de 2023 anunció que él y un equipo de ingenieros de audio habían utilizado el aprendizaje automático para descubrir una pista vocal "perdida" de John Lennon separando los instrumentos de una grabación casera.

Pero resucitar las voces de artistas muertos hace mucho tiempo es sólo la punta del iceberg en términos de lo que es posible y de lo que ya se está haciendo.

En una entrevista, McCartney admitió que la IA representa un futuro "aterrador" pero "emocionante" para la música. Para mí, su mezcla de consternación y euforia es perfecta.

Aquí hay tres formas en que la IA está cambiando la forma en que se hace la música, cada una de las cuales podría amenazar a los músicos humanos de varias maneras:

1. Composición de la canción

Muchos programas ya pueden generar música con un simple aviso del usuario, como "Baile electrónico con ritmo de almacén".

Las aplicaciones totalmente generativas entrenan modelos de IA en extensas bases de datos de música existente. Esto les permite aprender estructuras musicales, armonías, melodías, ritmos, dinámicas, timbres y formas, y generar nuevo contenido que coincida estilísticamente con el material de la base de datos.

Hay muchos ejemplos de este tipo de aplicaciones. Pero los más exitosos, como Boomy, permiten que personas que no son músicos generen música y luego publiquen los resultados generados por IA en Spotify para ganar dinero. Spotify eliminó recientemente muchas de estas pistas generadas por Boomy, alegando que esto protegería los derechos y regalías de los artistas humanos.

Las dos compañías llegaron rápidamente a un acuerdo que permitió a Boomy volver a cargar las pistas. Pero los algoritmos que impulsan estas aplicaciones aún tienen la capacidad preocupante de infringir los derechos de autor existentes, lo que podría pasar desapercibido para la mayoría de los usuarios. Después de todo, basar música nueva en un conjunto de datos de música existente seguramente causará similitudes notables entre la música en el conjunto de datos y el contenido generado.

Además, los servicios de streaming como Spotify y Amazon Music están naturalmente incentivados para desarrollar su propia tecnología de generación de música con IA. Spotify, como ya hemos señalado en estas páginas, paga el 70% de los ingresos de cada flujo al artista que lo creó. Si la empresa pudiera generar esa música con sus propios algoritmos, podría eliminar por completo a los artistas humanos de la ecuación.

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2. Mezcla y masterización

Las apps habilitadas para el aprendizaje automático que ayudan a los músicos a equilibrar todos los instrumentos y limpiar el audio de una canción, lo que se conoce como mezcla y masterización, son herramientas valiosas para aquellos que carecen de la experiencia, la habilidad o los recursos para lograr pistas con un sonido profesional.

Durante la última década, la integración de la IA en la producción musical ha revolucionado la forma en que se mezcla y masteriza la música. Las aplicaciones impulsadas por IA como Landr, Cryo Mix y iZotope's Neutron pueden analizar automáticamente las pistas, equilibrar los niveles de audio y eliminar el ruido.

Estas tecnologías agilizan el proceso de producción, lo que permite a los músicos y productores centrarse en los aspectos creativos de su trabajo y dejar parte del trabajo técnico a la IA.

Si bien estas aplicaciones, sin duda, les quitan algo de trabajo a los mezcladores y productores profesionales, también les permiten a los profesionales completar rápidamente trabajos menos lucrativos, como mezclar o masterizar para una banda local, y enfocarse en comisiones bien pagadas que requieren más delicadeza.

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3. Reproducción instrumental y vocal

Usando algoritmos de "transferencia de tono" a través de aplicaciones como Mawf, los músicos pueden transformar el sonido de un instrumento en otro.

Una variante de esta tecnología se encuentra en el núcleo del software de síntesis de voz de Vocaloid, que permite a los usuarios producir pistas de voz convincentemente humanas con voces intercambiables.

Están apareciendo aplicaciones de esta técnica fuera del ámbito musical. Por ejemplo, el intercambio de voz de IA se ha utilizado para estafar a la gente sin dinero.

Pero los músicos y productores ya pueden emplearlo para reproducir de manera realista el sonido de cualquier instrumento o voz imaginable. La desventaja, por supuesto, es que esta tecnología puede privar a los instrumentistas de la oportunidad de tocar en una pista grabada.

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En 2021, Capitol Music Group apareció en los titulares al contratar a un "rapero de IA" al que se le había dado el avatar de un cyborg masculino negro, pero que en realidad era el trabajo de ingenieros de software no negros de Factory New. La reacción violenta no se hizo esperar, y el sello discográfico fue criticado rotundamente por su flagrante apropiación cultural.

Algunas posibilidades oscuras se avecinan para la humanidad y la IA. Aun así, al menos en el ámbito de la IA musical, hay motivos para cierto optimismo, suponiendo que se eviten las trampas.

* Profesor Asistente de Tecnología Musical, Universidad de Indiana.

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