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27 de mayo a las 11.30 h, en el auditorio del campus de la Ciutadella

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Arte y Espiritualidad. Jornadas sobre arte y espiritualidad en la obra de Picasso, Tàpies y Miró

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Xavier Amatriain (Barcelona, 1973), reconocido ingeniero de telecomunicaciones y experto en IA, ha desarrollado gran parte de su trayectoria profesional en Silicon Valley (EE.UU.) y es el actual vicepresidente de producto y estrategia en IA en Google. El próximo martes, 21 de mayo, hará una ponencia en el acto de los 25 años del Departamento de Ingeniería de la UPF, donde se doctoró en 2005.

Atrás El flamenco estrena un nuevo sistema de transcripción automática

El flamenco estrena un nuevo sistema de transcripción automática

Un avance tecnológico para este arte, declarado por la UNESCO Patrimonio Cultural Inmaterial de la Humanidad en 2010 y elaborado dentro del proyecto CANTE por Nadine Kroher y Emilia Gómez, miembros del Grupo de Investigación en Tecnología Musical.

12.04.2016

 

El flamenco es un arte declarado por la UNESCO Patrimonio Cultural Inmaterial de la Humanidad en el 2010. Un género musical del que se ha ido incrementado el número de entusiastas en todo el mundo,  lo que ha motivado el desarrollo de métodos de estudio y de difusión.

En el flamenco, las voces son el elemento central ya que este género evolucionó a partir de una tradición de canto a capela, y se acompaña de guitarra, percusión (palmadas) y danza. De aquí que, cuando se han aplicado las técnicas de recuperación de información musical en el flamenco, el principal foco de atención ha sido desarrollar algoritmos con el objetivo de analizar la voz cantada.

La transmisión de las tradiciones y las técnicas de este género han ido pasando de generación en generación. En el flamenco es habitual la improvisación y la tradición oral está escasamente documentada. Así pues, los estudios existentes se basan en transcripciones manuales que han tenido que hacer frente a las vicisitudes propias del género, tales como complejas progresiones melódicas, entonación, inexactitudes, un alto grado de ornamentación y el acompañamiento de la guitarra.

Las transcripciones automáticas son esenciales para poder trabajar posteriormente con las técnicas de recuperación de información musical (Musical Information Retrieval, MIR), como la caracterización de la similitud melódica y el reconocimiento de estilo, la identificación del canto y la recuperación del patrón de la melodía

CANTE, una nueva tecnología del canto y de dominio público

En un trabajo publicado en IEEE / ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, llevado a cabo por Nadine Kroher y Emilia Gómez, del Grupo de Investigación en Tecnología Musical (MTG) del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, se presenta un nuevo sistema de transcripción automática del canto en las grabaciones musicales polifónicas, orientado al caso particular del cante flamenco.

Se trata del proyecto CANTE, dentro del proyecto internacional COFLA (Computational Analisis of  Flamenco Music). Como explican Kroher y Gómez, "tanto el nuevo sistema generado como los datos que hemos utilizado para hacer la evaluación, son de dominio público (software de acceso abierto) y en línea,  para fomentar la reproducibilidad de la investigación".

En su artículo, las autoras exploran las limitaciones del estado actual de los sistemas de transcripción del canto y proponen una solución específica para el flamenco. La tecnología desarrollada en esta investigación permite extraer la melodía predominante, a pesar del acompañamiento de la guitarra de fondo, a la vez que se proponen un conjunto de funciones de detección para segmentar el tono de la voz cantante en notas discretas que permiten ser anotadas y etiquetadas. En definitiva, se presenta por primera vez un método más exacto que supera las técnicas de transcripción existentes hasta ahora. 

Trabajo de referencia:

Nadine Kroher, Emilia Gómez (2016), "Automatic Transcription of Flamenco Singing From Polyphonic Music Recordings",  IEEE / ACM Transaction on Audio, Speech, and Language  Processing , volumen. 24, Nº 5, pp. 901-913, mayo.

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