Inteligencia Artificial, así suena el futuro de la industria musical

Desde hace algunos años, la inteligencia artificial se ha utilizado en el mundo de los negocios musicales para automatizar el proceso de desarrollo, masterización y categorización de audio y también para crear experiencias personalizadas para los oyentes en apps de música en streaming.

En el futuro, la inteligencia artificial continuará desarrollándose todavía más para ofrecer más opciones dentro de la industria de la música.

En este artículo del blog queremos mostrarte cómo se presenta el futuro de la industria musical con la integración de tecnología que incluye inteligencia artificial.

Cuatro ejemplos de inteligencia artificial aplicados actualmente en la industria de la música

Mucha gente piensa que, cuando se combina inteligencia artificial con música, detrás hay una serie de robots o algoritmos creando música, pero ¿de qué otras maneras se puede aplicar ese tipo de tecnología en el campo de la música y que sea de utilidad para sellos discográficos o distribuidores? A continuación, te compartimos cuatro ejemplos.

1. Tecnología de etiquetado a través de inteligencia artificial y la categorización de catálogos musicales

Para poder encontrar y recomendar ciertas pistas de un catálogo musical, la biblioteca ha de estar bien categorizada, pero cuando tienes un catálogo amplio, es más fácil dejar canciones sin seleccionar o que no son aptas para sincronizar debido a algunas diferencias en los metadatos. Esto puede deberse a que haya varias personas trabajando en el etiquetado, barajando diferentes variantes o implementando catálogos externos con metadatos diferentes.

Es por eso que es necesario tener una estructura clara que se alinea a la persona encargada de la biblioteca y que recomienda música a los usuarios.

La categorización y el etiquetado no es la tarea más apasionante del mundo.

Plataformas SaaS de marca blanca como SonoSuite incluyen un servicio de Control de Calidad único que te permite ahorrar tiempo durante este proceso ya que revisa y aprueba todo el contenido -desde metadatos a la calidad de audio- que tú subas a diferentes DSPs, siempre asegurándose de que cumples los requisitos de cada uno de ellos.

Otra opción es el etiquetado automático con el que distribuidoras y sellos discográficos no necesitan pasar tiempo editando los metadatos manualmente para que sean detectados por el sistema. La inteligencia artificial lo hace por ellos.

La empresa tecnológica alemana Cyanite, por ejemplo, ofrece inteligencia artificial para buscar, analizar y etiquetar música fácilmente.

La idea es analizar música teniendo en cuenta redes neuronales. Para ello, se recopilan datos, procesan datos de audio y entrenan, testean y evalúan redes neuronales.

De esa manera, la inteligencia artificial extrae y clasifica los elementos esenciales de las canciones y añade esa información como etiquetas. Como resultado, la música de un catálogo puede ser fácilmente categorizada, optimizando las búsquedas y la sincronización.

Mientras que algunos profesionales de la música prefieren gestionar las etiquetas manualmente, ya que la inteligencia artificial todavía está en pleno desarrollo y no tiene la capacidad de razonar como un humano, esta tecnología sin duda facilita y agiliza el proceso de etiquetado.

2. La búsqueda por similitud

Grandes discográficas como Universal Music usan el conocido sistema de búsqueda por similitud, el cual se usa para encontrar pistas semejantes dentro de un catálogo.

Cuando tienes una canción en mente y buscas similares, el sistema de inteligencia artificial de búsqueda por similitud escucha la pista y busca temas similares dentro de un catálogo musical de un sello discográfico.

Este sistema funciona particularmente bien cuando se combina con el etiquetado a través de inteligencia artificial ya que el algoritmo sabe qué ha de buscar exactamente.

«Lo que más me gusta del etiquetado automático y la búsqueda por similitud a través de la inteligencia artificial es que consiguen que los procesos y flujos de trabajo sean mucho más rápidos sin la necesidad de quitar elementos humanos, sino más bien fortaleciéndolos.» – Jakob Höflich, Cofundador & director de marketing en Cyanite

3. Recomendaciones y música personalizada

Con tantas canciones que hay publicadas hoy en día, a veces es casi imposible encontrar la pista perfecta para, digamos, un evento o una producción específica, como una película, por ejemplo.

Esto se complica más cuando un sello discográfico o distribuidora tiene un catálogo musical extenso. Muchas canciones acaban por no aparecer en el radar del curador de una biblioteca.

Plataformas de música en streaming como Spotify, KKBox o JOOX y QQ Music de Tencent (canal integrado en SonoSuite) actualmente utilizan algoritmos para recomendar música a sus usuarios, ofreciéndoles playlists personalizadas, notificaciones dentro de la propia app y creando experiencias optimizadas para ellos.

La inteligencia artificial además sirve para mostrar el contenido (de pago) a la audiencia adecuada.

Las playlists que aparecen en estas plataformas de streaming se han creado teniendo en cuenta factores como la localización, qué tipo de canciones y artistas escucha el usuario y música similar. Existe incluso la posibilidad de crear una playlist personalizada dependiendo de su estado de ánimo.

No sólo los usuarios de las plataformas de música en streaming pueden disfrutar de música personalizada. También se pueden recomendar bandas sonoras a editores de vídeo o pistas para que DJs las pinchen en directo para animar al público.

4. Masterización musical

La gran mayoría de plataformas de música en streaming piden unos criterios a cumplir para poder distribuir música, como por ejemplo, tener una cierta calidad de sonido, pero la masterización siempre requiere tiempo, habilidad y buen par de orejas. Con el uso de inteligencia artificial para masterizar música es mucho más fácil poder cumplir esos requisitos.

La tecnología basada en inteligencia artificial se ha desarrollado de forma que es capaz de llevar a cabo técnicas de masterización y detectar, lo que es para muchos productores musicales, una pista de calidad.

La ventaja para los profesionales de la masterización musical es que la inteligencia artificial aplicada a la masterización va más allá de su campo laboral. También es mucho menos complejo que cuando lo realiza un experto en masterización.

¿De qué manera impactará la inteligencia artificial en la industria musical en el futuro?

Todas las opciones mencionadas más arriba probablemente acaben siendo cada vez más comunes dentro del sector de la música, pero en un futuro estarán incluso mejor desarrolladas para que así sea más fáciles de integrarlas.

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Estos son cuatro ejemplos sobre cómo la inteligencia artificial puede ser útil para distribuidoras musicales o sellos discográficos, pero existen muchos otros que pueden ser aplicados dentro de cualquier sector dentro del campo de la música. Un ejemplo de ello son los vídeos musicales generados a través de inteligencia artificial.

Sólo hay que pensar en cómo actualmente dispositivos como smartphones, smartwatches y pulseras fitness pueden detectar nuestro ritmo cardíaco, niveles de estrés, respiración, temperatura o voz.

De ahí que no sea imposible que la inteligencia artificial recomiende playlists y canciones basadas en un estado de ánimo o en una actividad.

Las apps de música en streaming pueden usar tecnología para recomendar automáticamente la música adecuada para cada momento, desde cuando haces ejercicio, te acuestas o necesitas escuchar algo más relajado para esos momentos de estrés.

La música irá de la mano de los datos o incluso creada a través de la inteligencia artificial. La cuestión será si seremos capaces de acogerla de la misma manera que lo hacemos ahora. Pase lo que pase en la industria musical en el futuro, una cosa está clara: todo esto está transcurriendo a la velocidad de la luz.