Investigadores de la Universidad de Waterloo, Canadá, han desarrollado un sistema que permite generar letras de canciones con el estilo de un cantante particular. El enfoque, esbozado en un artículo en arXiv, usa un autocodificador variacional (VAE por sus siglas en inglés), y un clasificador CNN que se entrena para predecir el artista que se desea a partir de espectrogramas MEL de sus clips de música.
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“La motivación de este proyecto parte de un interés personal“, dice Olga Vechtomova, una de las investigadoras que llevó a cabo el estudio . “la música es una de mis pasiones y tenía curiosidad sobre si una máquina puede generar líneas que pueden sonar como la letra de mis artistas favoritos. Mientras trabajaba con modelos generativos de textos, mi grupo de investigación encontró que una red neuronal puede generar algunas líneas impresionantes de texto. El paso siguiente (y natural), fue explorar si la máquina podía aprender la “esencia” del estilo de las letras de un cantante en particular, incluyendo la selección de palabras, temas y estructura de las oraciones, para generar nuevas letras que sonasen como el artista en cuestión”.

El sistema desarrollado por Vechtomova y sus colegas se basa en un modelo de red neuronal denominado autocodificador variacional (VAE), el cual puede aprender a reconstruir las líneas originales de texto. En su estudio, los investigadores entrenaron su modelo para generar un número de letras de música diversas, nuevas y coherentes.
En una serie de evaluaciones …