{"id":5172,"date":"2020-08-26T07:13:00","date_gmt":"2020-08-26T05:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=5172"},"modified":"2020-08-26T07:50:15","modified_gmt":"2020-08-26T05:50:15","slug":"predicen-la-popularidad-de-canciones-mediante-inteligencia-artificial-upm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/predicen-la-popularidad-de-canciones-mediante-inteligencia-artificial-upm\/","title":{"rendered":"Predicen la popularidad de canciones mediante inteligencia artificial &#8211; UPM"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"750\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/predicen-popularidad-de-canciones-mediante-inteligencia-artificial-upm.jpg\" alt=\"Predicen la popularidad de canciones mediante inteligencia artificial - UPM\" class=\"wp-image-5170\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Investigadores de la UPM han desarrollado un sistema capaz de predecir con precisi\u00f3n la popularidad de canciones actuales en base a t\u00e9cnicas y algoritmos de inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el contexto actual en el que las plataformas digitales incrementan d\u00eda a d\u00eda su oferta de contenidos multimedia, un equipo de investigadores perteneciente al\u00a0<a href=\"http:\/\/www.gatv.ssr.upm.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Grupo de Aplicaciones de Telecomunicaciones Visuales<\/a>\u00a0de la\u00a0<a href=\"http:\/\/www.upm.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid<\/a>\u00a0(UPM) ha desarrollado un sistema capaz de predecir con alta precisi\u00f3n la popularidad de una canci\u00f3n mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial (IA). En particular, el sistema implementado analiza diversos par\u00e1metros tanto musicales \ua7f7como el timbre o la progresi\u00f3n arm\u00f3nica\ua7f7 c\u00f3mo ling\u00fc\u00edsticos, analizando las letras mediante t\u00e9cnicas de procesamiento natural del lenguaje. Adem\u00e1s de estos par\u00e1metros, el nuevo sistema incluye datos relacionados con el autor, como su popularidad en redes sociales y plataformas digitales. Los resultados son prometedores y se espera que, en un futuro cercano, este tipo de algoritmos se pueda incluir en las principales plataformas de contenido musical.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El continuo crecimiento del contenido multimedia en plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, o Deezer, est\u00e1 fomentando la investigaci\u00f3n y el desarrollo de sistemas inteligentes que sean capaces de analizar autom\u00e1ticamente dicho contenido para poder realizar eficientemente tareas de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, esenciales en sistemas de recomendaci\u00f3n, monitorizaci\u00f3n de contenido multimedia o incluso de detecci\u00f3n de similitud para proteger los derechos de autor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En particular, existe una rama de investigaci\u00f3n destinada al procesamiento de la m\u00fasica conocida como MIR, por sus siglas en ingl\u00e9s (<em>Music Information Retrieva<\/em>l) que estudia, analiza e implementa t\u00e9cnicas de IA aplicadas directamente a contenidos musicales. As\u00ed, en los \u00faltimos a\u00f1os, la industria de la m\u00fasica est\u00e1 incorporando estos sistemas a sus productos en muchas de sus etapas: desde la fase de grabaci\u00f3n y masterizado de obras musicales, hasta la fase final de experiencia de usuario mediante la implementaci\u00f3n de sistemas de recomendaci\u00f3n basados tanto en la similitud de contenidos como en las preferencias de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dentro de las muchas aplicaciones que se estudian en la rama de MIR, existe un campo que investiga y analiza la inferencia de la popularidad mediante IA con el objetivo de conocer qu\u00e9 par\u00e1metros hacen que un tema musical se coloque en los primeros puestos de las principales listas de \u00e9xitos del mundo. Entre los muchos factores que residen en dicho an\u00e1lisis, destacan: el timbre, la estructura arm\u00f3nica de la obra, el ritmo o la letra, en caso de tenerla. Sin embargo, tambi\u00e9n existen otros factores no intr\u00ednsecos a la obra musical que deben tenerse en cuenta y que est\u00e1n relacionados con el movimiento social y cultural del momento o, incluso, con la propia influencia del artista en los medios de comunicaci\u00f3n y en las redes sociales. Gracias a las t\u00e9cnicas de IA se facilita, en gran medida, la extracci\u00f3n autom\u00e1tica de muchos de los par\u00e1metros mencionados consiguiendo algoritmos cada vez m\u00e1s precisos para resolver esta tarea. Esto puede ayudar a artistas, productores y otras entidades dentro de la industria musical en la toma de decisiones a la hora de subir una obra musical a una determinada plataforma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sistema desarrollado por los investigadores de la UPM en este trabajo forma parte de este campo de estudio. En particular, el nuevo sistema utiliza tres fuentes diferentes de informaci\u00f3n para predecir el valor de popularidad: la se\u00f1al de audio, la letra en caso de estar disponible, y un conjunto de datos relacionados con el autor, como su popularidad en la plataforma deseada, o el n\u00famero de seguidores que tiene.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el caso de la se\u00f1al de audio de la obra musical, se extraen un conjunto de par\u00e1metros relacionados con el timbre, el ritmo y la progresi\u00f3n arm\u00f3nica, utilizando distintas t\u00e9cnicas de procesamiento de audio. Por otro lado, en relaci\u00f3n con el an\u00e1lisis de letras, se realiza un estudio estilogr\u00e1fico de la misma mediante t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje que son independientes del idioma de esta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para realizar la inferencia de la popularidad, se introducen los par\u00e1metros mencionados anteriormente en lo que se conoce como un sistema de Aprendizaje Profundo (Deep Learning, en ingl\u00e9s) que aprende relaciones entre los datos de entrada y devuelve como salida un valor entre 0 y 100, indicando el nivel de popularidad de la obra. En la arquitectura propuesta, dicho sistema de AP se ha denominado HitMusicNet enfatizando al objetivo del mismo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gracias al continuo desarrollo de la tecnolog\u00eda, cada vez son m\u00e1s las aplicaciones que se pueden beneficiar de sistemas m\u00e1s objetivos para la toma de decisiones y para la medida de calidad de experiencia de usuario. En el caso de la predicci\u00f3n de la popularidad, seg\u00fan explica el investigador de la UPM David Mart\u00edn Guti\u00e9rrez: \u201clos resultados obtenidos por el sistema propuesto son prometedores y se espera que, en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, este tipo de algoritmos se pueda incluir en las principales plataformas de contenido musical, con el objetivo de mejorar su eficiencia, sin repercutir en la experiencia del usuario y del artista o productor.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Martin-Gutierrez D; Penaloza, GH; Belmonte-Hernandez, A; Garcia, FA. \u00a0<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/9007339\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>A Multimodal End-to-End Deep Learning Architecture for Music Popularity Prediction<\/em><\/a>\u00a0IEEE ACCESS 8, 39361-39374, 2020 DOI: 10.1109\/ACCESS.2020.2976033.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right wp-block-paragraph\"><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/www.upm.es\/UPM\/SalaPrensa\/Noticias?id=ed17481dd4083710VgnVCM10000009c7648a____&amp;fmt=detail&amp;prefmt=articulo\">https:\/\/www.upm.es<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de la UPM han desarrollado un sistema capaz de predecir con precisi\u00f3n la popularidad de canciones actuales en base a t\u00e9cnicas y algoritmos de inteligencia artificial. 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