Análisis de la tecnología en la generación de música mediante Inteligencia Artificial

Abstract

[ES] Desde siempre se han atribuido capacidades y habilidades creativas al ser humano, como son la pintura o la música. Sin embargo, con el auge de modelos que imitan el aprendizaje se está empezando a poner en duda esta originalidad. La barrera de lo que se considera una obra única, inspirada o copiada es cada vez más estrecha y empieza cuestionarse la inventiva del ser humano. Es innegable que la Inteligencia Artificial está adquiriendo un papel principal en la sociedad en los últimos años. Si bien sus técnicas están planteadas desde hace décadas, es ahora con el incremento de la capacidad de cómputo y la reducción de costes de almacenamiento cuando se puede poner a prueba las investigaciones del pasado y experimentar con grandes volúmenes de datos. Uno de los problemas más atractivos para las discográficas y productoras es la composición de música de calidad mediante modelos que pueda llegar a ser confundida con una obra de un gran artista. Las aplicaciones de esto son múltiples y puede suponer la siguiente revolución en la industria musical. Por ello, este trabajo pretende realizar un estudio del estado del arte de la tecnología en la generación de música, realizar un análisis de las distintas empresas del mercado que están construyendo herramientas para conseguirlo, plantear posibles problemas legales, casos de uso y hacer experimentación práctica con el fin de aportar luz a lo que posiblemente sea el nuevo paradigma creativo de la humanidad.

[EN] Creative abilities and skills have always been attributed to human beings, such as painting or music. However, with the rise of models that imitate learning, this originality is beginning to be questioned. The barrier of what is considered a unique, inspired or copied work is getting narrower and the inventiveness of human beings is beginning to be questioned.

It is undeniable that Artificial Intelligence is acquiring a major role in society in recent years. Although its techniques have been around for decades, it is now with the increase in computational capacity and the reduction of storage costs that past research can be put to the test and experiment with large volumes of data.

One of the most attractive problems for record labels and production companies is the composition of quality music using models that could be mistaken for the work of a great artist. The applications of this are multiple and can be the next revolution in the music industry.

Therefore, this paper aims to conduct a study of the state of the art of technology in the generation of music, an analysis of the various companies in the market that are building tools to achieve it, raise potential legal issues, use cases and make practical experimentation in order to shed light on what is possibly the new creative paradigm of humanity.