Sara Adkins se está atascando con las máquinas

Pedirle a las máquinas que hagan música por sí mismas es una noción extraña. Son máquinas, después de todo. No se sienten felices ni heridas, y por lo que sabemos, no anhelan el afecto de otras máquinas. A los humanos les gusta pensar que la música es algo estrictamente humano, una empresa apasionada tan matizada y basada en la emoción que una máquina nunca podría empezar a entender el sentimiento que conlleva el proceso de hacer música, o incluso el simple disfrute de ella.

La idea de que los humanos y las máquinas tengan una sesión de improvisación juntos es aún más extraña. Pero, curiosamente, los principios de la jam session pueden ser exactamente lo que las máquinas necesitan para empezar a entender la expresión musical. Como explica Sara Adkins en su esclarecedora charla de la Superconferencia Digital Lithium 2019, Creando con la máquina, los humanos y las máquinas tienen mucho que aprender el uno del otro.

Para un músico humano, la velocidad y la precisión de una máquina son envidiables. También lo es su capacidad de hacer transiciones instantáneas entre notas y acordes. Los humanos son lentos para aprender estas transiciones y tienen que practicar yendo y viniendo repetidamente para construir la memoria muscular. Si la máquina fuera capaz, probablemente envidiaría al humano en términos de rendimiento apasionado y expresión musical.

La jam session es un lugar ideal para que dos (o más) humanos jueguen en el mismo arenero musical. Una vez que se ponen de acuerdo sobre una llave, la puerta a la improvisación se abre. Pueden jugar de un lado a otro, riffing en las ideas del otro. Las máquinas pueden no sentir, pero definitivamente pueden aprender aspectos de la composición musical interpretando algorítmicamente los datos musicales de un intérprete y regurgitándolos a través de diferentes métodos. La charla de Sara nos lleva a través de algunas de las formas en que los humanos y las máquinas pueden interferir juntos.


El algoritmo de interferencia

Sara escribió una serie de composiciones que están pensadas para ser interpretadas por humanos y máquinas juntos a través de algoritmos interactivos. Comienza con una composición llamada «Breathe» que utiliza un algoritmo basado en reglas para interpretar la entrada de la guitarra eléctrica en solitario y alimentarla a través de un sintetizador granular. El guitarrista utiliza un pedal para tomar instantáneas FFT de su actuación, lo que da a la máquina información sobre el tono y la duración de las notas que tocó.

Una vez que el algoritmo determina los armónicos predominantes, los reproduce como olas sinusoidales etéreas y zumbantes que suenan como un océano. El algoritmo también toma la entrada de un micrófono de solapa pegado bajo la nariz del músico para crear una envolvente de amplitud que afecta a la velocidad de la síntesis granular. Esto añade un bonito contrapunto staccato a las ondas sinusoidales de la solapa.


Bach ha entrado en la sesión

Para otra composición que utiliza redes neuronales recurrentes, Sara utilizó TensorFlow para entrenar una memoria a corto plazo de 3 capas (LSTM) en una dieta de 405 corales de Bach. Un coral es una pieza corta tipo himno que normalmente se escribe para una armonía a cuatro voces – una soprano, una alta, una tenor, y una baja. El algoritmo para esta pieza es un proceso de dos partes. Una vez que el contenido está allí y la red ha sido entrenada, el intérprete utiliza una interfaz MIDI para controlar el movimiento a través de los puntos de control de la red neural, sostener o saltar las notas seleccionadas y ajustar el tempo. Sara entrenó la red neuronal durante tres días, y la diferencia entre el día uno y el día dos es asombrosa.

La última composición que Sara comparte en su charla se llama Machine Cycle, la cual compuso para un ensamble con un solista de teclado MIDI, un guitarrista y algunos drones armónicos de onda sinusoidal. Mientras la teclista toca, la máquina toma frases al azar y crea una cadena de Markov de posibles adornos como notas de gracia y ligeros cambios de ritmo, antes de que el algoritmo reproduzca el resultado. Mientras esto sucede, otro humano que actúa como director puede controlar parámetros como el tempo de salida, y si se salta alguna nota.

La idea de que los humanos y las máquinas se atasquen entre sí es interesante, sin duda alguna. Nos gustaría introducir los sonidos de la maquinaria industrial en estos algoritmos sólo para ver qué tipo de nuevo metal regresa.

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