Algoritmos para analizar el flamenco

El aumento de colecciones de flamenco en formato digital y la facilidad de acceso a través de internet exige el desarrollo de métodos de análisis y descripción computacionales para indexar y analizar el contenido musical de manera automática. Una tesis presentada por la doctoranda Nadine Kroher propone nuevos algoritmos para realizar esta labor enfocados a la música flamenca, que además permiten descubrir correlaciones interesantes y asimilar conocimientos sobre este género poco documentado.

La Music Information Retrieval (MIR) es un área de investigación multidisciplinar dedicada a la extracción automática de información musical desde grabaciones de audio y partituras. Sin embargo, la gran mayoría de las herramientas existentes se dirigen a la música clásica y la música popular occidental. Por ello, a menudo, no responden bien cuando se aplican a las tradiciones musicales no occidentales. Además, las características y los conceptos musicales específicos de una tradición musical pueden implicar nuevos desafíos computacionales, para los cuales no existen métodos adecuados.

El flamenco es un género musical centrado en la improvisación y la espontaneidad.

Esto ocurre especialmente con el flamenco, un género musical centrado en la improvisación y la espontaneidad. Por eso, esta tesis enfoca estas limitaciones y realiza una serie de contribuciones en forma de algoritmos novedosos, evaluaciones comparativas y estudios basados en datos, dirigidos a varias dimensiones musicales y que abarcan diversas parcelas de campos como ingeniería, matemática computacional, estadística, optimización y musicología computacional.

Estos algoritmos permiten extraer información musical de alto nivel de una grabación de flamenco. Uno de ellos encuentra patrones melódicos predefinidos entre miles de canciones. Otro es capaz de segmentar una grabación en secciones de voz, guitarra de acompañamiento, falseta y palmas.

Una particularidad del género, que influye enormemente en el trabajo presentado en esta tesis, es la ausencia de partituras para el cante flamenco. En consecuencia, los métodos computacionales deben basarse únicamente en el análisis de grabaciones o de transcripciones extraídas automáticamente, lo que genera una colección de nuevos problemas computacionales.

Otro aspecto clave del flamenco es la presencia de patrones melódicos recurrentes, que están sujetos a variación y ornamentación durante su interpretación. Desde la perspectiva computacional, esta tesis identifica y aborda tres tareas relacionadas con esta característica: la clasificación por melodía, la búsqueda de secuencias melódicas y la extracción de patrones melódicos.

De forma paralela se ha desarrollado un sistema capaz de identificar al cantaor que aparece en un fichero de video. Este trabajo está basado en los últimos avances en reconocimiento facial. Para ello, en primer lugar, se detectan las caras en el video. A continuación, se analiza el movimiento de la boca para determinar si la cara pertenece al cantaor (y no a otra persona en el escenario). Y, finalmente, se compara ese rostro con otras imágenes ya archivadas para identificar el cantaor.

Estas nuevas herramientas permiten que aficionados exploren grandes colecciones de grabaciones usando conceptos musicales como la melodía o la instrumentación. Además, son fundamentales para estudios musicológicos, ya que el análisis automático permite el estudio del flamenco basado en datos de miles de grabaciones.

El código fuente de los algoritmos está disponible en ‘open source’ para que futuros trabajos puedan valerse de ellos en sus investigaciones. Además, desde el proyecto COFLA (Computación y Flamenco) se está trabajando en la creación de aplicaciones a nivel de usuario. La primera, que visualiza aspectos de la variación melódica en el cante flamenco, ya está disponible en la web de COFLA.

La autora del trabajo, Nadine Kroher, nació en Alemania y realizó sus estudios de Ingeniería Eléctrica y de Sonido en Graz, Austria. Su primer contacto con el flamenco fue trabajando como ingeniera de sonido, grabando varios discos de flamenco. Tras realizar un máster en Sound and Music Computing en la Universidad Pompeu Fabra empezó su doctorado en Matemáticas en la Universidad de Sevilla.