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Redes neuronales para descubrir conocimiento musical

Una de las tareas de los investigadores de la musicología es el desarrollar y validar las hipótesis musicales, después de estudiar los documentos históricos además de toda la información disponible para dicho tema. Muchos documentos ya han sido digitalizados y su acceso a través de una computadora hace mucho más fácil para los investigadores su trabajo. Sin embargo, los motores básicos de búsqueda operan en un nivel de “encontrar la cadena de letras exacta”y no pueden capturar el significado del contenido en muchas ocasiones.

Inteligencia Artificial ¿beneficio o riesgo para la sociedad?

En un nuevo artículo publicado, los investigadores de la ciencia de datos de la música -comandados por Sergio Oramas- probaron un enfoque de procesamiento natural del lenguaje que podría hallar cosas en los documentos históricos que los seres humanos han pasado por alto, lo que ayudaría a los científicos a descubrir nuevas hipótesis e identificar patrones interesantes en los datos disponibles.

“Como musicólogo, quiero explorar los contenidos de las enciclopedias más grandes, como The New Grove Dictionary o Wikipedia”, dice Oramas y agrega: “Hay mucho contenido que leer y muy poco tiempo de vida, pero las computadoras pueden ayudarnos”.

El trabajo de Oramas y colegas aplica el procesamiento automático lingüístico para grandes colecciones de textos relacionados con la música para descubrir nuevos hechos que están entrelíneas y entonces, poder medir el potencial del aprendizaje de máquinas en la investigación musicológica. El estudio usó una variedad de fuentes: Wikipedia, DBpedia y MusicBrainz, específicamente en el área del flamenco, la música renacentista y la música popular.

Usando el procesamiento del lenguaje natural, un método computacional para analizar el habla y los escritos de los seres humanos, los investigadores fueron capaces de identificar patrones interesantes en la historia de la música. “Los extrajimos directamente de los datos de los artistas de flamenco y renacentistas de mayor influencia, y descubrimos tendencias migratorias de los compositores entre las ciudades europeas en los siglos 15 y 16”, dijo Oramas.

También se analizó los textos de las revisiones hechas en Amazon y se hallaron interesantes hechos sobre la evolución de la música popular, como un positivismo extraordinario en el lenguaje usado en el año 2008. Curiosamente, los géneros musicales asociados tradicionalmente con diversas comunidades, como el Jazz y la música latina, tuvieron notables mejoras en la percepción positiva del público, mientras que otros géneros (en otros países) no tuvieron este resultado.

El estudio encontró también una fuerte correlación entre las vistas expresadas por otros usuarios en sus revisiones y la popularidad de álbumes que se lanzaron en ciertas décadas sobre ciertos géneros en particular, como el Pop en los años sesentas o el Reggae, a principios de los 80s. Aparentemente la época de oro del Reggae se debe a la popularidad de los álbumes de Bob Marley, quien parece haber contribuido en este rubro.

El trabajo de Oramas y colegas prueba que el análisis de las críticas musicales escritas durante ciertos períodos particulares de tiempo podría ayudar a los musicólogos a descubrir más sobre la evolución de los géneros e identificar momentos claves históricos. “En última instancia, nuestro mayor descubrimiento es la demostración de que el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a descubrir nuevas hipótesis musicológicas y así tener una visión más clara sobre lo que nos dicen los datos”, concluye Oramas.

En el futuro, se planea expandir esta investigación a otros tipos de contenido, audio, imágenes y datos recolectados en el Proyecto del Genoma Musical Pandora, la taxonomía más sofisticada de la información musical nunca antes recolectada.

La entrada Redes neuronales para descubrir conocimiento musical se publicó primero en unocero.

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