Separación de fuentes para pedagogía musical

Autores Felipe Andrés Gutierrez Naranjo Juan Felipe Castañeda Chaparro Randy Darrell Lancheros Molano Juan Sebastian Triana Pérez Directores

Andrea del Pilar Rueda Olarte

La herramienta Harmonics espera apoyar a la pedagogía musical al ofrecer un producto concreto, con el cual los interesados en aprender a tocar un instrumento puedan guiarse, durante sus sesiones de práctica.

Al entrenar un conjunto de modelos para la identificación y el aislamiento de las pistas singulares que componen a una canción, por medio del uso de TensorFlow y herramientas que permitan realizar la separación de fuentes auditivas, la aplicación Harmonics aspira a producir partituras genuinas, a través de un algoritmo de transcripción musical (para pianos, bajos, percusión y voz, específicamente), que los principiantes puedan visualizar, editar y descargar a su gusto, buscando que aquellos interesados en aprender cómo tocar estos instrumentos puedan estudiar a su propio ritmo.

Se consideraron tres métodos de separación de fuentes a aplicar, los cuales se juzgaron bajo la restricción de recibir una única canción como archivo de entrada, que ésta fuera moderadamente compleja (compuesta por un conjunto de instrumentos entre tres y seis) y que la cantidad de muestras aptas para realizar el entrenamiento serían sumamente escasas. El impacto, en su nivel más simple, se ve en la generación de partituras con un 76% (promedio) de similitud frente a las partituras originales, pero uno de los mayores componentes se ve dentro de la página web desarrollada, donde los usuarios son capaces de cargar múltiples canciones, junto a sus versiones editadas, preparando así el espacio para la creación de un gran repositorio de música. Adicionalmente, como trabajo futuro, se podría expandir la cantidad de instrumentos con los que Harmonics puede trabajar, para incluir instrumentos nacionales como la quena o el charango, y así promover la cultura colombiana.