Desde hace unos años, las empresas musicales utilizan la tecnología de IA para automatizar el proceso de desarrollo, masterización y categorización del audio y para crear experiencias personalizadas para los oyentes en las aplicaciones de streaming.

En el futuro, la tecnología de IA seguirá desarrollándose para ofrecer más opciones a la industria musical.

En esta entrada de blog, compartimos nuestras ideas sobre el futuro de la música con la tecnología de IA.

Cuatro ejemplos de tecnología de IA en la industria musical actual

Mucha gente piensa en robots o algoritmos que hacen música cuando combinan IA y música, pero ¿cuáles son las otras aplicaciones de la tecnología de IA en la industria musical que pueden utilizar actualmente las discográficas y distribuidoras de música? Compartimos con usted cuatro ejemplos.

1. Etiquetado y categorización de catálogos

Para encontrar determinadas canciones y recomendar la música perfecta de un catálogo musical, la biblioteca debe estar bien categorizada. Pero cuando se trata de un catálogo grande, las posibilidades de que no se recojan o sincronicen las canciones por diferencias en los metadatos, son bastante altas.

Esto puede deberse a que varias personas trabajen en el etiquetado, tengan interpretaciones distintas o implementen catálogos externos con metadatos diferentes. Por eso se necesita una estructura clara basada en la misma metodología que la persona que conserva la biblioteca y recomienda música a los usuarios.

Para la mayoría de los profesionales que trabajan en empresas de distribución musical y sellos discográficos, clasificar y etiquetar canciones no es su trabajo favorito.

Las soluciones SaaS de marca blanca como SonoSuite ofrecen un servicio de control de calidad único que básicamente le ahorra tiempo al comprobar y aprobar el contenido que carga -desde los metadatos hasta la calidad del audio- a los DSP para garantizar que cumple las directrices de cada servicio.

Otra opción que muchos utilizan es el etiquetado automático, con el que no tienes que gestionar las etiquetas manualmente al añadir metadatos a las canciones que subes a las plataformas de streaming. En ese caso, la IA hace el etiquetado por ti.

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

La idea es analizar la música con redes neuronales. Para ello, basta con recopilar datos, preprocesar los datos de audio y entrenar, probar y evaluar la red neuronal.

De este modo, la IA aprende automáticamente a extraer y clasificar los elementos esenciales de las canciones y añade estos nuevos datos a las canciones en forma de etiquetas. Como resultado, la música dentro de un catálogo puede clasificarse fácilmente, optimizando las solicitudes de búsqueda y la sincronización.

Aunque muchos profesionales del negocio de la música prefieren comprobar las etiquetas manualmente, dado que la tecnología de IA aún no está extendida y no piensa como un humano -mientras que el curador en su mayoría sí lo es-, para muchos el etiquetado con IA es una gran alternativa, ya que facilita y agiliza mucho el proceso.

2. Búsqueda de similitudes

Las grandes discográficas, como Universal Music, ya utilizan la búsqueda por similitud para encontrar temas de un catálogo que suenen parecido.

Cuando tienes una canción en mente y buscas algo similar, la función de búsqueda de similitudes de IA escucha la canción y busca automáticamente similitudes en las canciones del catálogo que ofrece un sello discográfico o un distribuidor de música.

Funciona especialmente bien en combinación con el etiquetado AI, porque el algoritmo sabe lo que debe buscar.

"Lo que me encanta del etiquetado automático y de la búsqueda de similitudes basada en IA es que agiliza mucho los procesos y flujos de trabajo existentes sin eliminar el elemento humano, sino reforzándolo." - Jakob Höflich, cofundador y director de marketing de Cyanite.

3. Recomendaciones y música personalizada

Con tantas canciones ya publicadas y las nuevas que surgen cada día, puede resultar una tarea imposible encontrar el tema perfecto para -digamos- un momento determinado, una producción mediática como una película o un evento.

Esto es aún más difícil cuando una discográfica o distribuidora tiene un gran catálogo musical. Siempre hay canciones potenciales que nunca entran en el radar del comisario.

Fuente: Cianita.

Servicios de streaming como Spotify, KKBox y las aplicaciones respaldadas por la empresa asiática Tencent (canal integrado en SonoSuite) JOOX y QQ Music ya utilizan algoritmos para recomendar música a los usuarios, ofrecer listas de reproducción personalizadas, notificaciones dentro de la aplicación y crear una experiencia optimizada.

La tecnología de IA también ayuda a hacer llegar el contenido de pago (patrocinado) adecuado al público objetivo adecuado.

Las listas de reproducción que aparecen en estos servicios de streaming se basan en factores como la ubicación, las canciones y artistas que más reproduce el usuario y la música similar. Incluso es posible elegir una lista de reproducción personalizada en función del estado de ánimo del usuario.

Sin embargo, los usuarios de aplicaciones de streaming no son los únicos que pueden disfrutar y beneficiarse de la música personalizada. Piensa en recomendar bandas sonoras a editores de vídeo o piezas de audio específicas a DJ que las utilizan durante un directo para captar el ambiente del público.

4. Masterización musical

La mayoría de las plataformas de streaming exigen que se cumplan determinados criterios musicales, como por ejemplo la calidad del sonido, para proceder a su distribución.

Pero la masterización musical siempre requiere mucho tiempo, experiencia y un buen par de oídos. El uso de la tecnología de IA para la masterización musical puede ayudar a cumplir fácilmente los criterios requeridos.

La tecnología de IA se ha formado en técnicas de masterización y en lo que la mayoría de los productores musicales perciben como buena calidad.

La buena noticia adicional es que, para la mayoría de los expertos en masterización musical profesional, la tecnología de IA para masterización también se está utilizando para otros grupos de destinatarios distintos de los suyos. También es menos complejo que el trabajo de un experto en masterización humano.

¿Qué depara la tecnología de la IA para el futuro de la industria musical?

De cara al futuro, es probable que la industria musical adopte plenamente todas las opciones mencionadas. En el futuro, esta tecnología se perfeccionará aún más para integrarse con facilidad.

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Estos son sólo los cuatro ejemplos más importantes y más relevantes para los distribuidores de música y las discográficas, pero hay muchas otras formas de aplicar la tecnología de IA en la industria musical. Pensemos, por ejemplo, en los vídeos musicales generados por IA.

Basta pensar en cómo nuestros smartphones, smartwatches y pulseras de fitness ya son capaces de leer nuestro ritmo cardíaco y respiratorio, nuestros niveles de estrés, nuestra temperatura y nuestra voz. No es impensable que la IA pueda utilizarse para recomendar listas de reproducción y canciones en función de nuestro estado de ánimo o de la actividad que estemos realizando.

Las aplicaciones de streaming de música pueden proporcionar automáticamente la música adecuada cuando la tecnología envía una alerta diciendo que estás haciendo ejercicio, despertándote, yéndote a dormir o que estás estresado y necesitas música tranquila para relajarte.

La música estará más basada en datos o incluso generada por datos (música generada por IA), y la pregunta es si nos parecerá lo mismo escucharla. Pase lo que pase con la industria musical en el futuro, una cosa está clara: está sucediendo a un ritmo vertiginoso.

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