{"id":90781,"date":"2018-02-28T15:58:14","date_gmt":"2018-02-28T15:58:14","guid":{"rendered":"http:\/\/candas365.es\/noticias\/?p=90781"},"modified":"2018-02-28T15:58:14","modified_gmt":"2018-02-28T15:58:14","slug":"robots-que-cantan-en-verso-ayudan-a-clasificar-la-musica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/candas365.es\/noticias\/robots-que-cantan-en-verso-ayudan-a-clasificar-la-musica\/","title":{"rendered":"Robots que cantan en verso ayudan a clasificar la m\u00fasica"},"content":{"rendered":"<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-medium wp-image-90782\" src=\"https:\/\/candas365.es\/noticias\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/Robots-que-cantan-en-verso-ayudan-a-clasificar-la-musica_image_380-360x240.jpg\" alt=\"\" width=\"360\" height=\"240\" srcset=\"https:\/\/candas365.es\/noticias\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/Robots-que-cantan-en-verso-ayudan-a-clasificar-la-musica_image_380-360x240.jpg 360w, https:\/\/candas365.es\/noticias\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/Robots-que-cantan-en-verso-ayudan-a-clasificar-la-musica_image_380.jpg 570w\" sizes=\"(max-width: 360px) 100vw, 360px\" \/>Entre las l\u00edneas de trabajo del grupo de investigaci\u00f3n Rob\u00f3tica y Sistemas Aut\u00f3nomos (RSAIT) de la Facultad de Inform\u00e1tica de la Universidad del Pa\u00eds Vasco (UPV\/EHU) figura el estudio de la interacci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas o robots. Uno de sus principales proyectos es el denominado BertsoBot, \u201cen el que ponemos a los robots a cantar bertsos\u201d, comenta el l\u00edder del grupo, Basilio Sierra.<\/p>\n<p>El equipo trabaja en m\u00faltiples aspectos de ese proceso: la comprensi\u00f3n de la se\u00f1al de voz, la visi\u00f3n a trav\u00e9s del ordenador, la navegaci\u00f3n, la generaci\u00f3n de nuevas melod\u00edas musicales, etc. En este contexto, la investigadora Izaro Goienetxea se ha centrado en dos aspectos: la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de m\u00fasica y la clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de la m\u00fasica.<\/p>\n<p>Goienetxea recuerda que ya hay numerosos m\u00e9todos de generaci\u00f3n autom\u00e1tica de m\u00fasica, basados en modelos gramaticales o estad\u00edsticos, pero en ellas \u201chabr\u00eda que tener en cuenta la coherencia de las melod\u00edas, para generar melod\u00edas f\u00e1ciles de comprender, as\u00ed como la seguridad de que dentro de la melod\u00eda se repite alg\u00fan segmento, tanto en lo que respecta a las notas como en otros niveles m\u00e1s complejos de la melod\u00eda\u201d.<\/p>\n<p>La investigadora destaca la importancia que tiene tambi\u00e9n el \u00e1mbito de la clasificaci\u00f3n, ya que \u201cen Internet cada vez hay m\u00e1s m\u00fasica al alcance, y cada vez est\u00e1 adquiriendo m\u00e1s importancia el poder realizar la clasificaci\u00f3n de la m\u00fasica de forma autom\u00e1tica, y poder organizar grandes recopilaciones musicales\u201d.<\/p>\n<p>Ahora, en un art\u00edculo publicado por la revista PLOS ONE, el equipo ha presentado un m\u00e9todo para clasificar la m\u00fasica en funci\u00f3n del g\u00e9nero, basado en una forma nueva de representar la m\u00fasica lograda a trav\u00e9s de la agrupaci\u00f3n de melod\u00edas de bertsos (estrofas, en castellano) semejantes. Con este m\u00e9todo, \u201canalizamos una melod\u00eda, y determinamos a qu\u00e9 se parece, es decir, en qu\u00e9 g\u00e9nero podemos clasificarla\u201d, explica Goienetxea.<\/p>\n<p><strong>Generaci\u00f3n de nuevas melod\u00edas<\/strong><\/p>\n<p>Esos agrupamientos tambi\u00e9n son utilizados para generar de forma autom\u00e1tica nuevas melod\u00edas del estilo de las que forman ese conjunto. \u201cLas nuevas melod\u00edas son parecidas a las originales\u201d, concreta la investigadora. \u201cY si se incluye en el sistema m\u00e1s de un modelo musical, crear\u00e1 otra melod\u00eda nueva, una nueva versi\u00f3n, que ser\u00e1 una mezcla de los diferentes g\u00e9neros\u201d, a\u00f1ade Sierra.<\/p>\n<p>En el desarrollo de su trabajo, la investigadora se ha servido de un corpus o conjunto de melod\u00edas de bertsos. \u201cProponemos la forma en la que estis se pueden representar, y, posteriormente, c\u00f3mo clasificar esas melod\u00edas. En nuestro grupo hemos desarrollado el m\u00e9todo, que puede ser aplicado en cualquier otro tipo de corpus, o de m\u00fasica\u201d, declara Goienetxea.<\/p>\n<p>Seg\u00fan la investigadora, han conseguido generar de forma autom\u00e1tica melod\u00edas de bertsos, \u201cpero este m\u00e9todo puede servir para aplicaciones de musicoterapia, el aprendizaje de composici\u00f3n musical, o tambi\u00e9n en los programas de composici\u00f3n, entre otros\u201d.<\/p>\n<p>SINC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entre las l\u00edneas de trabajo del grupo de investigaci\u00f3n Rob\u00f3tica y Sistemas Aut\u00f3nomos (RSAIT) de la Facultad de Inform\u00e1tica de la Universidad del Pa\u00eds Vasco (UPV\/EHU) figura el estudio de la interacci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas o robots. 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