Analizando música con BERT: un nuevo enfoque

La música está compuesta por muchas partes, y entender estas partes puede ayudarnos a analizar y apreciar la música mejor. Los investigadores han estado buscando formas efectivas de representar la música usando números, lo que puede ayudar a las máquinas a entender los elementos musicales. En el mundo de la música simbólica, esfuerzos pasados han explorado cómo estas representaciones basadas en números mejoran el rendimiento en diferentes tareas relacionadas con la música. Este artículo habla sobre un nuevo examen de las representaciones musicales a partir de un modelo de lenguaje llamado BERT, enfocándose en datos musicales a nivel de compás.

#¿Qué es BERT?

BERT es una herramienta diseñada originalmente para el procesamiento de lenguaje natural. Ayuda a entender el contexto de las palabras en las oraciones. La misma idea se puede aplicar a la música. Así como el lenguaje se puede descomponer en palabras y oraciones, la música se puede entender en unidades más pequeñas como notas y compases. Al crear números que representen estos elementos, podemos analizar la música de manera más detallada.

#¿Por qué enfocarse en la música a nivel de compás?

El análisis musical a nivel de compás examina la música en segmentos llamados compases, que son grupos de pulsos que forman una medida. Cada compás puede incluir varias notas y acordes. Enfocarse en los compases permite un examen detallado de rasgos musicales, como similitudes entre piezas de música, la extracción de acordes y una comprensión general de la estructura musical.

#¿Cómo funcionan las incrustaciones de BERT?

Cuando usamos BERT con datos musicales, examinamos de cerca las representaciones basadas en números creadas por el modelo. Estas representaciones pueden mostrar diferentes tipos de información de la música, dependiendo de cómo se ha entrenado el modelo y qué partes del modelo se utilizan. Al ajustar los métodos de entrenamiento, podemos ver qué tan bien BERT captura características musicales esenciales.

#Preparación de datos para el análisis musical

Para estudiar las representaciones musicales, los investigadores utilizaron un gran conjunto de archivos MIDI llamado Lakh MIDI Dataset. Este conjunto de datos contiene una colección diversa de 176,581 piezas musicales de varios géneros. Cada archivo MIDI se puede convertir en una representación única llamada REMI+, que permite una mejor expresión de múltiples pistas musicales.

A través de esta preparación, los investigadores recopilan millones de segmentos (compases) de los archivos MIDI. El siguiente paso es desarrollar modelos basados en BERT que puedan procesar estos segmentos de manera efectiva.

#Entrenando los modelos de BERT

En el entrenamiento de estos modelos basados en BERT, se utiliza una técnica llamada modelado de lenguaje enmascarado. Esto implica ocultar algunas partes de los datos de entrada y tratar de adivinar lo que estaba oculto. Al hacer esto, el modelo aprende a reconocer patrones y características en los datos musicales.

Se desarrollaron tres variaciones del modelo BERT para este análisis musical:

1. BERT-aug: Este modelo utiliza técnicas de aumento de datos para desplazar ligeramente los tonos y las velocidades en la música, manteniendo intacta la esencia original de la música.
2. BERT-neighbor: Este modelo busca piezas musicales similares al determinar relaciones entre compases.
3. BERT-dropout: En este modelo, la misma entrada se alimenta al sistema dos veces, creando dos representaciones diferentes. Esto agrega una capa de variación aleatoria y ayuda en el aprendizaje de mejores características.

Todos estos modelos fueron entrenados usando una función de pérdida especial que les ayuda a aprender mejor al comparar segmentos musicales similares y disímiles.

#Evaluando las representaciones musicales

Para entender qué tan bien están funcionando los modelos BERT en la captura de características musicales, los investigadores evalúan su rendimiento en diferentes tareas. Aquí hay algunas áreas clave de evaluación:

#Extracción de acordes

Esto implica identificar los acordes que se tocan en cada compás. Los acordes son fundamentales para la música, y poder extraerlos permite una comprensión más profunda de la pieza.

#Patrones rítmicos

Los patrones rítmicos se refieren a elementos rítmicos en la música. Evaluar qué tan bien los modelos pueden identificar estos patrones da una idea de las cualidades rítmicas de la música.

#Identificación de instrumentos

Cada compás puede contener diferentes instrumentos. Identificar qué instrumentos están presentes ayuda a entender la textura y el arreglo de la música.

#Análisis del tempo

El tempo, o velocidad de la música, puede ser crucial para determinar su estilo. Evaluar el tempo ayuda a categorizar la música en diferentes géneros y estados de ánimo.

#Velocidad media y duración

Entender qué tan fuertes son las notas (velocidad media) y cuánto tiempo duran (duración media) proporciona un contexto adicional sobre la sensación y la estructura de la música.

#Agrupamiento de canciones

Esta parte se enfoca en agrupar canciones similares juntas según sus características musicales. Esto puede ayudar a identificar tendencias y similitudes en diferentes piezas de música.

#Resultados del análisis

Después de realizar estas evaluaciones, los investigadores encontraron que cada modelo tenía sus fortalezas y debilidades. Por ejemplo, el modelo BERT original se desempeñó bien en la extracción de acordes, mientras que el modelo BERT-aug tuvo problemas con la velocidad debido a su estrategia de modificación de datos.

Curiosamente, el modelo BERT-neighbor mostró promesa en agrupar canciones, indicando su utilidad en la captura de temas musicales. Los hallazgos mostraron que la capa del modelo utilizada también impactó significativamente en el rendimiento, con algunas capas siendo mejores para capturar ciertas características que otras.

#Conclusión

El trabajo alrededor del uso de BERT para el análisis musical a nivel de compás muestra un gran potencial para mejorar nuestra comprensión de la música. Al examinar los distintos modelos y sus habilidades para extraer información musical, podemos crear mejores herramientas para el análisis musical. Estos hallazgos pueden allanar el camino para más aplicaciones en campos relacionados con la música, como sistemas de recomendación musical, herramientas automáticas de extracción de acordes y conocimientos más profundos sobre la estructura musical.

Este análisis destaca la importancia de aprovechar modelos avanzados como BERT para tareas fuera del análisis textual tradicional. La capacidad de codificar y analizar datos musicales de manera efectiva abre nuevas puertas para la investigación y la aplicación en el mundo de la música. La exploración continua de cómo se pueden adaptar y mejorar estos modelos seguirá contribuyendo con valiosos conocimientos sobre las complejidades de la representación musical.