Un estudiante de la UNTREF expondrá su proyecto en las JAAS
Leonardo Pepino presentará un software que separa fuentes musicales en las Jornadas de Acústica, Audio y Sonido que se realizarán esta semana.
13-08-2018
A partir de su investigación sobre la inteligencia artificial aplicada al sonido, Leonardo Pepino, tesista de la carrera de Ingeniería de Sonido, desarrolló un software capaz de separar los componentes de una canción. Esto es, uno envía una canción y el software devuelve las pistas separadas de la voz y los distintos instrumentos.
Pepino presentará su proyecto esta semana en las Jornadas de Acústica, Audio y Sonido, un evento donde investigadores, emprendedores y estudiantes se reunirán para reflexionar sobre el entorno acústico, el ruido, y las tecnologías de sonido, entre otros temas. “Mi participación en las JAAS va a ser una exposición donde voy a contar los avances de la investigación, mostrar ejemplos de la tecnología que desarrollé y contar un poco todo el contexto”, destacó el tesista en Estación UNTREF.
Inteligencia artificial para la separación de fuentes musicales
Tanto la inteligencia artificial, como las redes neuronales artificiales, son modelos inspirados en el funcionamiento de las neuronas y del cerebro. Se les dice “redes neuronales” porque asimilan conocimientos a partir de un ejemplo, al igual que los humanos.
Pepino explicó que se llama machine learning a los algoritmos que permiten que una computadora “aprenda” a partir de una serie de datos que se le proporcionan. En el caso de su software, el estudiante tuvo que introducir diferentes tipos de instrumentos para que el sistema aprenda cómo suenan separados y pueda reconocerlos en una canción.
En síntesis, se trata de un desarrollo que permite separar los instrumentos de una pieza mediante la técnica de inteligencia artificial. El tesista explicó que implementó una forma de despanear el estéreo, que puede servir para separar instrumentos que estén ya divididos en la imagen estéreo. Además, contó que está desarrollando un software que sería como un “photoshop del audio”: permite usar varias técnicas para separar fuentes de manera interactiva, ya que no se puede utilizar la misma para todos los casos porque no siempre funciona.
