Cómo el aprendizaje automático puede predecir si una canción puede convertirse en un éxito

En un mundo inundado de música, resulta cada vez más difícil para los servicios de streaming y las estaciones de radio seleccionar las canciones que se añadirán a sus listas de reproducción. A pesar de los esfuerzos de combinar oyentes humanos e inteligencia artificial, la tasa de precisión actualmente se sitúa en un 50%, lo que dificulta la predicción confiable de éxitos musicales.

A pesar de aquellos indicadores, investigadores en Estados Unidos han utilizado una técnica de aprendizaje automático basada en respuestas cerebrales y han logrado predecir canciones de éxito con una precisión sorprendente del 97%.

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LyricJam, una IA que puede escribir letras para melodías instrumentales

Durante el último tiempo hemos podido conocer proyectos potenciados por IA para la generación de textos y para la creación automatizada de piezas musicales.

Un nuevo proyecto, que se sitúa como un punto medio entre las dos categorías recién mencionadas, pone a nuestra disposición una herramienta capaz de componer letras para canciones, adaptándose a las melodías que cada usuario le haga “escuchar” a este sistema.

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Aprendizaje automático para analizar y clasificar piezas de música clásica

El trabajo de analizar la música desde su teoría y técnica puede llegar a niveles complejos en algunos casos. Con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial es posible llegar a conclusiones más certeras, libres de sesgos humanos.

Apoyados en esa tesis, un equipo de investigación del Laboratorio de Música Digital y Cognitiva del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Lausana (EPFL), desarrolló un modelo de aprendizaje automático no supervisado, entrenado para escuchar y categorizar más de 13.000 piezas de música clásica occidental.

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