Un estudio realizado por SonoSuite y el Music Technology Group de la Universitat Pompeu Fabra aplica la detección automatizada a los problemas más comunes relacionados con la calidad del contenido de audio para la distribución musical.

Ofrecer contenidos que cumplan con los estándares de calidad de la industria musical es crucial para los distribuidores digitales. Esto es tan importante que parte de la música que podría llegar a SonoSuite nunca podría ser distribuida debido a problemas de Control de Calidad. Es decir, creaciones con altas probabilidades de no ser escuchadas nunca. Música que se perderá para siempre.

Para garantizar que la música no contenga defectos de audio, es importante contar con un buen servicio de Control de Calidad (CC). El CC manual es un método muy eficaz y ampliamente utilizado, pero consume mucho tiempo y recursos. Por eso se necesita la automatización y eso se puede lograr con algoritmos.

Nota: El Diccionario Collins define los algoritmos como una serie de pasos matemáticos, especialmente en un programa informático, que le darán la respuesta a un tipo particular de problema o pregunta.

Una investigación realizada por miembros del Music Technology Group de la Universitat Pompeu Fabra y Sonosuite analiza y da solución a este problema. El artículo, titulado Detección automática de problemas de audio para el control de calidad en la distribución de música digital ha sido presentado en la 146ª Convención de la AES celebrada en Dublín, generando gran interés entre la audiencia.

Según se describió en el evento, este trabajo describe las principales necesidades a resolver junto con la implementación de algoritmos de procesamiento de señales digitales y heurísticas perceptuales para mejorar el flujo de trabajo del CC. Los problemas más comunes detectados por nuestro equipo de Control de Calidad están relacionados con silencio excesivo al principio de la pista o silencio insuficiente al final, problemas y artefactos generados en el proceso de copia a dispositivos de almacenamiento como CDs o discos duros, ruido, problemas de sonoridad y saturación.

Los investigadores han desarrollado y adaptado un conjunto de algoritmos para la detección de los problemas mencionados. En el artículo se puede encontrar una explicación detallada de estos procesos adaptados a estas cuestiones. Todos los algoritmos están disponibles públicamente en Essentia (https://essentia.upf.edu), una biblioteca de código abierto Creative Commons para el análisis de audio y la recuperación de información musical basada en audio, también disponible bajo licencias comerciales.

Los algoritmos resultantes han sido evaluados con más de 300.000 pistas recibidas por SonoSuite, un software de distribución de música de marca blanca que trabaja con una amplia gama de artistas, sellos y distribuidores independientes de todo el mundo. Aquí una lista con los resultados de esta evaluación. Una discusión más profunda de estos resultados se puede encontrar en el artículo.

Resultados de la evaluación de los algoritmos propuestos para los problemas más comunes relacionados con el Control de Calidad de Audio en la colección de música de SonoSuite.

El estudio arroja una reflexión muy interesante: Aunque los algoritmos propuestos son capaces de detectar problemas de audio comunes, queda abierta la cuestión de si están bien alineados con la percepción humana de la calidad de audio. Esto significa que estas herramientas son de gran ayuda para los profesionales de control de calidad, pero no pueden reemplazar su trabajo ya que no son lo suficientemente potentes como para construir un sistema completamente autónomo capaz de discernir entre archivos de audio válidos e inválidos.

Detección automática de problemas de audio para el control de calidad en la distribución de música digital es el resultado de una investigación colaborativa realizada por miembros del Music Technology Group de la Pompeu Fabra - Pablo Alonso-Jiménez, Xavier Serra y Dmitry Bogdanov - y SonoSuite - Luis Joglar-Ongay. Esta investigación ha recibido financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), una entidad pública adscrita al Ministerio de Economía, Industria y Competitividad de España.

La presentación de este trabajo en la convención AES celebrada en Dublín la semana pasada fue muy bien recibida por los asistentes. Se generaron discusiones muy interesantes sobre el trabajo, los próximos pasos para mejorar la investigación y las posibilidades de adaptar el trabajo a campos cercanos como el control de calidad de grabaciones de voz para el reconocimiento de voz. Los autores están muy contentos con las posibilidades que este trabajo puede abrir y la atención recibida por parte de sus colegas investigadores.