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Google crea un robot capaz de componer música a partir de descripciones

Google crea un robot capaz de componer música a partir de descripciones

El nombre de este desarrollo es MusicLM, pero la empresa ya confirmó que no se lanzará públicamente por el momento.

NOTICIAS: MARTORELL OFFICE

Google también tiene importantes desarrollos relacionados a la Inteligencia Artificial (IA) generativa y el ejemplo más reciente de ello es MusicLM , un robot capaz de crear piezas musicales a partir de indicaciones en texto o incluso a partir de una melodía silbada o tarareada.

De acuerdo con un artículo académico escrito por la empresa, este sistema fue entrenado por datos de 280,000 horas de música para aprender a generar canciones coherentes de “complejidad significativa”.

Un punto relevante es que las canciones que genera esta IA pueden pasar como las de un artista humano con conceptos básicos de composición musical, además de que no son fragmentos repetidos en bucle, sino canciones que llegan a ser concluyentes en su melodía.

Según los investigadores de Google, MusicLM es capaz de generar música a partir de descripciones que son largas o un poco confusas o bien basarse en conceptos o momentos, como “hora de correr” y “hora de meditar”.

También se le puede ingresar una historia o narrativa melódica para adecuarse a la banda sonora de una película o incluso generar una interpretación musical de un cuadro. En el sitio web, Google describió la obra Danza, de Henri Matisse, y la tecnología dio como resultado una melodía basada en percusiones y ritmos simples.

Si bien se trata de una tecnología sorprendente, todavía tiene algunas fallas, como el hecho de que las muestras tienen una calidad distorsionada, algo que ha sido descrito como “un efecto secundario en el proceso de entrenamiento”.

Con relación a la generación de voces, las “letras” que genera son todas en inglés y en la mayoría de ocasiones generan resultados de fusiones incomprensibles, algo que en México puede describirse con el término “washawashear”.

Cabe mencionar que esta no es la única tecnología capaz de generar música a partir de una Inteligencia Artificial. También existen otras plataformas como Riffusion, Dance Diffusion o Jukebox, desarrollada por OpenAI; no obstante, todas padecen de no poder producir composiciones complejas o de alta fidelidad.

Por otra parte, los desarrolladores de Google admitieron que a pesar de ser un desarrollo que entusiasme, plantea problemas éticos, como incorporar material protegido por derechos de autor en la información de entrenamiento, es decir, que este recurso cometa plagio.

Durante sus pruebas, Google descubrió que alrededor del 1% de la música creada por el sistema se basaba completamente de las canciones con las que había sido entrenado. “Reconocemos el riesgo de posible apropiación indebida de contenido creativo asociado con el caso de uso”.

Hasta el momento, la empresa fue clara respecto a que no tienen planes de lanzar modelos públicos de la tecnología, debido a dichas problemáticas, pero resaltó que seguirán con la investigación para la construcción de un sistema de IA más confiable.

Esta postura también la han asumido con otro tipo de productos. Por ejemplo, un buscador basado en IA, al estilo de ChatGPT, para optimizar los resultados que obtienen los usuarios. En ese caso, la compañía ha decidido no utilizarlo por los problemas de desinformación y sesgos que representa.





Fuente de la noticia: expansion.mx/

Google también tiene importantes desarrollos relacionados a la Inteligencia Artificial (IA) generativa y el ejemplo más reciente de ello es MusicLM , un robot capaz de crear piezas musicales a partir de indicaciones en texto o incluso a partir de una melodía silbada o tarareada.

De acuerdo con un artículo académico escrito por la empresa, este sistema fue entrenado por datos de 280,000 horas de música para aprender a generar canciones coherentes de “complejidad significativa”.

Un punto relevante es que las canciones que genera esta IA pueden pasar como las de un artista humano con conceptos básicos de composición musical, además de que no son fragmentos repetidos en bucle, sino canciones que llegan a ser concluyentes en su melodía.

Según los investigadores de Google, MusicLM es capaz de generar música a partir de descripciones que son largas o un poco confusas o bien basarse en conceptos o momentos, como “hora de correr” y “hora de meditar”.

También se le puede ingresar una historia o narrativa melódica para adecuarse a la banda sonora de una película o incluso generar una interpretación musical de un cuadro. En el sitio web, Google describió la obra Danza, de Henri Matisse, y la tecnología dio como resultado una melodía basada en percusiones y ritmos simples.

Si bien se trata de una tecnología sorprendente, todavía tiene algunas fallas, como el hecho de que las muestras tienen una calidad distorsionada, algo que ha sido descrito como “un efecto secundario en el proceso de entrenamiento”.

Con relación a la generación de voces, las “letras” que genera son todas en inglés y en la mayoría de ocasiones generan resultados de fusiones incomprensibles, algo que en México puede describirse con el término “washawashear”.

Cabe mencionar que esta no es la única tecnología capaz de generar música a partir de una Inteligencia Artificial. También existen otras plataformas como Riffusion, Dance Diffusion o Jukebox, desarrollada por OpenAI; no obstante, todas padecen de no poder producir composiciones complejas o de alta fidelidad.

Por otra parte, los desarrolladores de Google admitieron que a pesar de ser un desarrollo que entusiasme, plantea problemas éticos, como incorporar material protegido por derechos de autor en la información de entrenamiento, es decir, que este recurso cometa plagio.

Durante sus pruebas, Google descubrió que alrededor del 1% de la música creada por el sistema se basaba completamente de las canciones con las que había sido entrenado. “Reconocemos el riesgo de posible apropiación indebida de contenido creativo asociado con el caso de uso”.

Hasta el momento, la empresa fue clara respecto a que no tienen planes de lanzar modelos públicos de la tecnología, debido a dichas problemáticas, pero resaltó que seguirán con la investigación para la construcción de un sistema de IA más confiable.

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