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'SpectroMap¡, un algoritmo español para combatir el plagio musical

Es capaz de analizar un fragmento de audio, separar las frecuencias más destacadas, analizar el sonido y de crear un mapa sonoro que se transforma en un valor numérico

EFE Logroño

Profesores de las universidades Internacional de La Rioja y Valencia han creado «SpectroMap», un algoritmo que mide de forma precisa las similitudes entre canciones, con lo que puede convertirse en una herramienta eficaz en la lucha contra el plagio en la industria musical y, a la vez, puede tener aplicaciones creativas, para construir melodías.

Así lo ha explicado a Efe Brian Martínez, profesor de Música e Investigación Musical de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), que desarrolla este proyecto junto a los investigadores Aarón López-García y Vicente Liern, ambos de la Universidad de Valencia, especialistas en Computación Científica y en Matemáticas para la Empresa, respectivamente.

Ya han presentado su proyecto y el primer diseño del algoritmo en un congreso internacional de música y matemática, aunque «SpectroMap» todavía necesita más desarrollo, ha aclarado el profesor de UNIR.

La creación de este algoritmo parte de la idea de que «la música es creatividad, sí, pero también matemáticas y racionalidad», asegura y, de hecho «hay creaciones musicales desde hace siglos que utilizan procedimientos matemáticos».

Con esa idea, hace ya más de tres años avanzaron en el proyecto de medir «de forma objetiva» las similitudes entre canciones «algo que parece totalmente subjetivo»; así, avanzaron para crear un algoritmo que mide patrones dentro de las canciones, clasifica estilos o mide similitudes melódicas, entre otras características.

«El concepto base es crear un procedimiento objetivo para comparar canciones y qué grado de similitud tienen», detalla Martínez.

Ya existe tecnología que va en esta línea, incluso de uso popular, reconoce, pero han buscado desarrollar un algoritmo más completo, que sea capaz de analizar un fragmento de audio, separe las frecuencias más destacadas, analice el sonido, filtre toda la información aportada y sea capaz de crear «un mapa sonoro» que se transforma en «un valor numérico».

En la presentación inicial del proyecto ya han aportado un trabajo práctico con tres canciones, de Adele, Bruno Mars y John Legend, aunque solo han trabajado con versiones de sus temas que circulan por internet interpretadas por otros artistas.