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11 agosto 2020

Más allá del Auto-Tune: de la prospección petrolífera a revolucionar la música pop y a la Inteligencia Artificial

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Un nombre que ya engrosa la lista de celebridades fallecidas este 2020 es el de Florian Schneider, cofundador de Kraftwerk, banda pionera en la exploración de la música electrónica para el gran público. Sonidos tecno como el de Kraftwerk son los que tradicionalmente asociamos al uso de la tecnología digital en la música. Y sin embargo, nos engañaríamos si creyéramos que la manipulación electrónica no es algo ampliamente extendido a todos los géneros de la música pop. En particular, desde hace décadas la industria de la producción musical hace un uso intensivo de lo que fue un secreto a voces: el Auto-Tune, una herramienta de corrección de la entonación que mejora las interpretaciones de los vocalistas, que utilizan incluso quienes la critican, y que tiene su curioso origen en la tecnología para buscar petróleo.

A mediados de los años 70 el ingeniero Andy Hildebrand se doctoraba en una peculiar materia, el análisis matemático de las poblaciones del gorgojo de la alfalfa, una plaga agrícola. Pero por entonces ya se revelaba la diversidad de sus intereses: había participado en el desarrollo de sistemas de navegación anteriores al GPS, y con su tesis bajo el brazo aterrizó en la industria petrolífera de Texas para buscar hidrocarburos bajo tierra por el estudio de las ondas sísmicas.

El sonido propio del siglo XXI

Su manejo de algoritmos matemáticos, su experiencia con el procesamiento de señales acústicas y su larga pasión por la música se conjuraron un día de 1995, cuando durante un almuerzo con un grupo de colegas, Hildebrand preguntó qué era lo que debía inventarse. Una mujer allí presente, medio en broma, le pidió un aparato que le permitiera cantar sin desafinar. Por entonces, Hildebrand había hecho fortuna con sus modelos sísmicos, pero ya había dejado la geofísica para volcarse en la tecnología de procesamiento de señales musicales. Cinco años antes había fundado Antares Audio Technology, centrada en otros proyectos. Pero varios meses después de aquel almuerzo, el ingeniero pensó de repente que podía aplicar su conocimiento para lograr lo que aquella mujer deseaba: corregir la entonación al cantar, un fin para el que aún no existía ninguna tecnología disponible.

Andy Hildebrand. Crédito: Antares Audio Technologies

Así, en 1997 nació Auto-Tune, originalmente una máquina, hoy generalmente un plug-in en las estaciones de audio digital. Fue un éxito inmediato. Los productores musicales comenzaron rápidamente a sacarle partido para evitar las innumerables grabaciones que hasta entonces se requerían, cortando y pegando hasta obtener la versión final perfecta de una canción; pasándola por el Auto-Tune, el sistema colocaba cada sílaba exactamente en su nota. La herramienta de Hildebrand ha sido calificada como la mayor innovación del pop en los últimos 20 años, o incluso como el sonido propio del siglo XXI.

El secreto de Cher y su Believe

El Auto-Tune dejó de ser un secreto cuando su uso se pervirtió, con resultados insólitos; en 1998 la cantante Cher publicaba Believe, un hit mundial que dejaba a quienes lo escuchaban preguntándose: ¿cómo hacen eso? Las voces robotizadas no eran una novedad en la música; los propios Kraftwerk habían popularizado el procesamiento de la voz a través del vocoder, un sintetizador inventado ya en 1938, en tiempos analógicos. Pero el efecto en las vocalizaciones de Cher era algo diferente y totalmente nuevo. Pese a ello, los productores trataron de ocultar el secreto, alegando que habían utilizado un tipo de vocoder. 

Hasta que la verdad salió a la luz. El Auto-Tune dispone de un regulador de la velocidad de transición entre las notas, del cero (instantáneo) al diez (más lento). En lugar de aplicar la dosis justa para suavizar las transiciones, los productores de Believe bajaron el mando al cero, consiguiendo esos saltos instantáneos de una nota a otra que daban a la voz esa cualidad artificiosamente cristalina. Como toda buena idea tiene después su legión de imitadores, el uso extremo del Auto-Tune se popularizó tanto que llegó a utilizarse, según el propio Hildebrand, hasta en una llamada musulmana a la oración. Incluso quienes lo han denostado, como el rapero Jay-Z o la cantante Christina Aguilera, también lo han utilizado. En 2010 la revista Time incluyó el Auto-Tune en su lista de los 50 peores inventos. Y pese a ello, se dice que hoy se emplea en el 99% de la música pop actual.

Hoy el uso del Auto-Tune sigue más vivo que nunca. Y para algunos expertos, tampoco ha dicho su última palabra: “La gente todavía encuentra nuevas cosas que hacer con una guitarra eléctrica, que ha estado con nosotros durante 70 años o así, mucho más tiempo que el Auto-Tune”, apunta a OpenMind el experto en música y sonido Yanto Browning, profesor de la Universidad de Tecnología de Queensland; “creo que es muy peligroso decir que cualquier tecnología está creativamente agotada”. “No sé qué futuro le espera a la tecnología de corrección y seguimiento de entonación, pero desde luego esto no impide a los músicos encontrar nuevas e interesantes aplicaciones para este tipo de herramientas de procesamiento de señales”, añade Browning.

La Inteligencia Artificial, el futuro del Auto-Tune

Aunque hoy existen competidores del Auto-Tune, el futuro de estas tecnologías podría apuntar a donde tantas otras: la Inteligencia Artificial (IA). En el Departamento de Ingeniería de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Indiana, el equipo dirigido por Minje Kim trabaja en una alternativa al Auto-Tune que emplea redes neuronales de aprendizaje automático para corregir la entonación. Según expone Kim a OpenMind, el Auto-Tune necesita el control del usuario para enviar la nota a su frecuencia correcta. “Nuestro sistema de aprendizaje automático se entrena de forma supervisada con datos de interpretación de canto de alta calidad, pero una vez entrenado, no necesita supervisión para realizar el autotuning”, resume. “Depende de la decisión de la IA, por lo que todo el proceso es automático”.

El uso del Auto-Tune sigue más vivo que nunca. Crédito: Antares Audio Technologies

Además, este Deep Autotuner ofrece una flexibilidad de la que el Auto-Tune carece, según explica a OpenMind la estudiante de doctorado de Kim y responsable del sistema, Sanna Wager. “A menudo la frecuencia medida de una nota es diferente del tono que percibimos”, dice. Esta sutileza escapa al Auto-Tune, mientras que el modelo propuesto “incorpora psicoacústica, y aprende patrones de entonación musical directamente de ejemplos de canto afinado del mundo real”. Por otra parte, añade Wager, el Auto-Tune trata las notas de forma discreta según la escala musical occidental de 12 semitonos, como las teclas de un piano, por lo que “puede ser musicalmente limitante”; en cambio, el Deep Autotuner crea un rango continuo de frecuencias como el de la voz humana. Esto permite además que pueda entrenarse para “otras culturas musicales como la música india clásica, que divide la octava en más subdivisiones”.

Pese a todo, y aunque la IA cada vez está más presente también en ámbitos creativos como la música, esto no implica que vaya a deshumanizarla, una acusación frecuente entre los detractores del Auto-Tune. “Creemos que los sistemas de IA pueden extenderse a otros muchos usos para atraer a más aficionados a la música, que puedan disfrutar de crear e interpretar música sin que les abrumen las cuestiones técnicas”, precisa Kim. Pero por encima de todo ello, añade: “Creemos también que la música es una sofisticada actividad humana que la IA no puede igualar fácilmente en términos de calidad”. Tanto los músicos como los ingenieros de sonido continuarán siendo, concluye, irreemplazables. 

Javier Yanes

@yanes68

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