\nUn proyecto europeo ha desarrollado una tecnolog\u00eda que separa el sonido de los diferentes instrumentos que intervienen en una grabaci\u00f3n sonora de orquesta, lo que abre la posibilidad de escuchar la m\u00fasica de otra forma. <\/p>\n
La investigaci\u00f3n, que publica la revista Journal of Electrical and Computer Engineering y que ha sido coordinado por la Universidad Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona (Espa\u00f1a), ha permitido crear por primera vez una herramienta para evaluar la calidad de la separaci\u00f3n, que puede servir para otras investigaciones en este \u00e1mbito. <\/p>\n
El trabajo forma parte del proyecto PHENICX creado por la Comisi\u00f3n Europea, que tiene como prop\u00f3sito transformar la manera de escuchar la m\u00fasica cl\u00e1sica. <\/p>\n
Seg\u00fan explic\u00f3 Marius Miron, uno de los investigadores de la UPF, \u00abal poder separar el audio correspondiente a los distintos instrumentos se pueden implementar aplicaciones interesantes, por ejemplo, poder focalizar nuestra escucha en determinados instrumentos o recrear experiencias del concierto en realidad virtual\u00bb. <\/p>\n
Los autores proponen un m\u00e9todo de separaci\u00f3n de fuentes basado en una t\u00e9cnica de optimizaci\u00f3n convexa muy empleada, llamada Factorizaci\u00f3n de Matrices no Negativas (NMF, Non-negative Matrix Factorization). <\/p>\n
Seg\u00fan Miron, \u00abesta aproximaci\u00f3n mejora si tenemos las grabaciones de la pieza con m\u00faltiples micr\u00f3fonos, si sabemos qu\u00e9 instrumentos tocan en la pieza y si sabemos qu\u00e9 notas toca cada instrumento. De hecho, cuanto m\u00e1s informaci\u00f3n tengamos sobre la pieza m\u00e1s podemos restringir nuestro modelo y mejor podemos realizar la separaci\u00f3n\u00bb. <\/p>\n
Adem\u00e1s, los investigadores han hecho una simulaci\u00f3n de una grabaci\u00f3n real para tener control de los factores que normalmente intervienen, como la reverberaci\u00f3n, la posici\u00f3n de los micr\u00f3fonos en la sala o el n\u00famero de instrumentos en una secci\u00f3n de orquesta. <\/p>\n
\u00abAs\u00ed podemos dise\u00f1ar estrategias de evaluaci\u00f3n robustas analizando la forma en que todos estos par\u00e1metros influyen en la calidad de la separaci\u00f3n. <\/p>\n
Seg\u00fan nos consta, es la primera vez que se propone una base de datos de este tipo para este escenario: m\u00fasica de orquesta\u00bb, subray\u00f3 Miron. <\/p>\n
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