Una investigación realizada por SonoSuite y el Grupo de Tecnología Musical de la Universitat Pompeu Fabra implementa la detección automatizada de los problemas más comunes relacionados con la calidad de audio de los contenidos para la distribución de música.

Ofrecer contenidos que cumplan las normas de calidad de la industria musical es crucial para los distribuidores digitales. Esto es tan importante que algunas músicas que podrían llegar a SonoSuite nunca podría ser distribuida por problemas de Control de Calidad. Es decir, creaciones con altas posibilidades de no ser escuchadas nunca. Música que se perderá para siempre.

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

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

Una investigación realizada por miembros del Grupo de Tecnología Musical de la Universitat Pompeu Fabra y Sonosuite analiza y da solución a esta cuestión. 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 146 Convención AES celebrada en Dublín, recogiendo un gran interés por parte de la audiencia.

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

Los investigadores han desarrollado y adaptado un conjunto de algoritmos para la detección de los problemas mencionados. En el artículo se ofrece una explicación desarrollada de estos procesos adaptados a estos problemas. Todos los algoritmos están disponibles públicamente en Essentia (https://essentia.upf.edu), una biblioteca Creative Commons de código abierto 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 independientes, sellos y distribuidores de todo el mundo. He aquí una lista con los resultados de esta evaluación. Para más información sobre estos resultados, consulte el artículo.

Resultados de la evaluación de los algoritmos propuestos para los problemas más comunes relativos al Control de Calidad de Audio con 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 se ajustan bien a la percepción humana de la calidad de audio. Eso significa que estas herramientas son de gran ayuda para los profesionales del control de calidad, pero no pueden sustituir su trabajo , ya que no son lo suficientemente potentes como para construir un sistema totalmente autónomo capaz de discernir entre archivos de audio válidos e inválidos.

La 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 Grupo de Tecnología Musical de la Pompeu Fabra- Pablo Alonso-Jiménez, Xavier Serra y Dmitry Bogdanov y de SonoSuite- Luis Joglar-Ongay. Esta investigación ha recibido financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), entidad pública dependiente del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad.

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

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