Llevando la IA a la creación musical en Bela

Crear música con tecnología siempre ha sido parte de la expresión humana. A medida que avanzamos, nuevas herramientas y plataformas hacen que sea más fácil para músicos y desarrolladores combinar sonido con tecnología innovadora. Una de esas plataformas es Bela, una herramienta potente que ayuda a la gente a crear música y otros proyectos de audio.

En los últimos años, ha aumentado el interés por usar inteligencia artificial (IA) en la creación musical. La IA puede ayudar a crear sonidos, patrones e incluso interpretar gestos. Sin embargo, usar estas tecnologías avanzadas en dispositivos pequeños, como Bela, presenta sus propios desafíos. Este artículo describe un método para facilitar el uso de modelos de aprendizaje profundo en la plataforma Bela, permitiendo que más personas experimenten con la música y la tecnología.

#El desafío de usar IA en la música

Cuando se intenta ejecutar modelos de IA en dispositivos pequeños, los desarrolladores a menudo enfrentan obstáculos significativos. Estos dispositivos suelen tener un poder de procesamiento y memoria limitados. Esto significa que los modelos de IA normales, que pueden requerir muchos recursos, no funcionan bien. Además, las tareas deben realizarse En tiempo real, lo que significa que deben responder a las entradas del usuario sin demora.

Debido a estas limitaciones, muchos usuarios potenciales se rinden al desplegar IA en la creación musical. Las guías disponibles para usar tales modelos en plataformas como Bela suelen ser complicadas, lo que dificulta que los no expertos comiencen.

#La plataforma Bela

Bela es una plataforma diseñada específicamente para crear proyectos de audio. Permite a los usuarios grabar, procesar y manipular sonido en tiempo real. Al proporcionar un entorno de baja latencia, que significa que hay poca demora entre la entrada y la salida, Bela apoya proyectos interactivos que requieren retroalimentación inmediata.

Bela admite múltiples entradas y salidas, lo que la hace genial para capturar audio de varias fuentes. También deja espacio para la creatividad, ya que los desarrolladores pueden crear sus propias aplicaciones, desde simples generadores de sonido hasta instalaciones complejas.

#Introduciendo la pipeline

Para ayudar a los usuarios a desplegar modelos de IA en Bela más fácilmente, se ha creado una nueva pipeline. Esta pipeline consiste en una serie de pasos que guían a los usuarios a través de la grabación de datos, el Entrenamiento de modelos de IA y la ejecución de esos modelos en Bela. Cada paso está diseñado para hacer el proceso más fluido y eficiente.

#Paso 1: Grabación de datos

El primer paso es recopilar datos de varios sensores. Esto puede incluir micrófonos, sensores piezoeléctricos y otras entradas digitales. Usando varias placas Bela, los usuarios pueden grabar muchos canales de datos a la vez. Esto ayuda a capturar una amplia gama de señales de audio que se pueden usar para entrenar modelos de IA.

Una vez que se graban los datos, se envían a una computadora host para su procesamiento. Este paso implica alinear las señales de diferentes placas y convertirlas en un formato que los modelos de IA puedan usar fácilmente.

#Paso 2: Entrenamiento del modelo de IA

Después de que se han recopilado y procesado los datos, el siguiente paso es entrenar el modelo de IA. Aquí es donde ocurre la verdadera magia. Usando herramientas como PyTorch, los usuarios pueden crear modelos que aprenden de los datos que recopilaron.

Una vez entrenado, el modelo se exporta a un formato que Bela entiende, típicamente como un modelo TensorFlow Lite. Esto lo hace compatible con la plataforma Bela y listo para ejecutarse en tiempo real.

#Paso 3: Compilación cruzada del código

Ahora que el modelo está listo, los usuarios deben preparar el código para ejecutarlo en Bela. Debido a las limitaciones de Bela, a menudo es necesario compilar el código en una máquina más potente. Esto significa que el código se escribe y se compila en una computadora portátil o de escritorio antes de transferirse a Bela.

Se usa un contenedor Docker para simplificar este proceso. Docker permite a los usuarios empaquetar el software y sus componentes necesarios juntos, facilitando su ejecución en diferentes máquinas. En este caso, el código compilado se puede transferir directamente a la plataforma Bela, donde está listo para ejecutarse.

#Paso 4: Ejecución del modelo en tiempo real

Con todo configurado, es hora de ejecutar el modelo en tiempo real. Aquí es donde todo se une. El modelo de IA procesa las señales de audio entrantes y genera una salida casi al instante. Para asegurar que este proceso funcione sin problemas, es esencial seguir las mejores prácticas en codificación.

La gestión de la asignación de memoria debe hacerse con cuidado, ya que asignar memoria durante el procesamiento de audio puede causar retrasos. En su lugar, toda la memoria debe preasignarse antes de que comience el procesamiento de audio.

Además, las tareas que requieren cálculos significativos, como la inferencia del modelo de IA, deben manejarse en un hilo separado. Esto permite que el hilo principal de audio continúe procesando audio sin titubeos, reduciendo el riesgo de caídas.

#Beneficios de la pipeline

La pipeline descrita en este artículo ofrece varios beneficios para músicos y desarrolladores:

1. Simplifica el proceso: El conjunto de pasos claros facilita que los no expertos empiecen a usar IA en sus proyectos.

2. Reduce tiempos de espera: Compilar en una máquina más rápida significa que los usuarios pasan menos tiempo esperando que su código se compile.

3. Fomenta la experimentación: Con un acceso más fácil a las capacidades de IA, más personas pueden probar nuevas ideas y crear experiencias de audio únicas.

4. Rendimiento en tiempo real: Gracias a prácticas de codificación optimizadas, los usuarios pueden disfrutar de aplicaciones de audio responsivas sin demoras.

#Conclusión

A medida que la tecnología sigue desarrollándose, la intersección de la música y la IA presenta oportunidades emocionantes para la creatividad. Plataformas como Bela abren puertas para músicos y desarrolladores por igual. Al proporcionar una pipeline simplificada para usar modelos de aprendizaje profundo en Bela, más personas pueden sumergirse en el mundo de la IA embebida.

Este enfoque no solo lo hace más accesible, sino que también fomenta la experimentación y la innovación. Con las herramientas y procesos adecuados en su lugar, el mundo de la interacción de audio en tiempo real seguirá creciendo. Los músicos ahora pueden explorar nuevas avenidas de creatividad, fusionando sonido con tecnología avanzada para producir algo verdaderamente especial. Esto es solo el comienzo, y el futuro se ve brillante para aquellos dispuestos a experimentar y empujar los límites de la creación musical.