El ordenador aprende flamenco

Hasta ahora, el ordenador no aprend¨ªa flamenco. El grupo de investigaci¨®n Tecnolog¨ªa Electr¨®nica e Inform¨¢tica Industrial de la Universidad de Sevilla, dirigido por Carlos Le¨®n, ha conseguido ense?ar algo de este arte a una inteligencia artificial, todo un reto ya que se trata de una m¨²sica caracterizada, precisamente, por la falta de regularidad.

El mismo cante de la misma persona var¨ªa cada vez que se entona y no hay partituras, lo que hace m¨¢s dif¨ªcil catalogarlo. Para conseguirlo, se ha recurrido a la identificaci¨®n de patrones m¨ªnimos, como si fueran mol¨¦culas del sonido, y a la aplicaci¨®n de mayor cantidad de informaci¨®n y potencia de c¨¢lculo. En ton¨¢s y fandangos han logrado una eficacia que roza el 100%. Quedan un centenar de palos por delante, pero en el camino se ha obtenido experiencia que se puede utilizar para interpretar electrocardiogramas (ning¨²n latido es id¨¦ntico a otro) o el comportamiento de los usuarios de un servicio el¨¦ctrico.

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Al frente del trabajo ha estado Javier Mora Merch¨¢n, quien ha culminado su investigaci¨®n en la tesis An¨¢lisis de cadenas derivadas de modelos desconocidos. Aplicaci¨®n del an¨¢lisis al cante flamenco. Sus directores, Carlos Le¨®n y Joaqu¨ªn Mora, destacan que, aunque se aparta de la l¨ªnea industrial de la investigaci¨®n del grupo, sus aplicaciones son muy relevantes para otros campos caracterizados por la ausencia de patrones.

Para limitar la investigaci¨®n, Javier Mora se centr¨® en dos familias de palos: las ton¨¢s, de las que estudi¨® deblas y martinetes, y los fandangos de Huelva. Para la clasificaci¨®n contaron con la colaboraci¨®n de los artistas Eduardo Garrocho, Mario Garrido y Roc¨ªo M¨¢rquez, que adem¨¢s de cantaora es investigadora y doctora en Flamenco. Con su arte y las entrevistas a expertos, Joaqu¨ªn Mora gener¨® un cuerpo b¨¢sico de datos con el que elaborar los modelos.

Otro de los inconvenientes es la ausencia de partituras convencionales, que permiten reproducir las piezas a quien las lea. Para la investigaci¨®n", explica Javier Mora, "hemos trabajado sobre partituras, pero s¨®lo como representaci¨®n simb¨®lica de algunos datos de las piezas que analizamos. Lamentablemente nuestras partituras no permiten esa conversi¨®n de nuevo a cante ya que son simplificaciones de todos los fen¨®menos que ocurren durante la interpretaci¨®n de un cante flamenco. De ah¨ª que afirmemos que no es posible crear un pentagrama completo objetivo que refleje todos los aspectos cantados en el flamenco".

Adem¨¢s, los sistemas utilizados para otros g¨¦neros tampoco funcionan. Los clasificadores musicales se basan en las 12 notas de un piano, pero el cante jondo utiliza escalas diferentes. Por otra parte, los ritmos en la m¨²sica occidental a la que estamos acostumbrados son regulares y b¨¢sicos, pero en el arte de Mairena, Menese y tantos otros son complejos y forman parte de la capacidad expresiva.

Con estas caracter¨ªsticas singulares del flamenco, los sistemas inform¨¢ticos, que funcionan buscando patrones que se repiten a lo largo de la m¨²sica, se perd¨ªan en la infinita variedad de los cantes. ¡°La soluci¨®n ha sido analizar los pocos elementos comunes, submotivos que se parecen, y aplicar m¨¢s informaci¨®n y m¨¢s potencia de c¨¢lculo. Hemos tenido que desarrollar herramientas exprofeso. Aplicarlas en la m¨²sica pop o cl¨¢sica ser¨ªa como matar moscas a ca?onazos, pero en el flamenco no hay otra opci¨®n porque las herramientas convencionales no funcionan¡±, explica el autor de la investigaci¨®n.

Ahora quedan varias posibilidades de desarrollo de este trabajo: aplicar lo aprendido en otros ¨¢mbitos con sistemas tan complejos como el cante jondo, clasificar y almacenar con criterios cient¨ªficos los cantes de este patrimonio mundial o transferir los conocimientos y ense?ar a las personas, como se ha hecho con los computadores, a entender este arte. "Ense?ar a un ordenador a realizar una tarea es una forma de estudiar dicha tarea. Hemos puesto un especial hincapi¨¦ en que ese conocimiento pueda servir para que las personas puedan aprender de las conclusiones extra¨ªdas por las m¨¢quinas a apreciar lo intangible", concluye el investigador.