Una inteligencia artificial 'aprende' cómo rescatar partituras antiguas

El ingeniero informático Adrián Roselló trabaja e investiga para que partituras de años remotos que se encuentran en archivos históricos de diferentes fuentes documentales se puedan recuperar en el presente y pervivan entre siglos, pasando del papel al mundo digital. En eso ha centrado su Trabajo de Fin de Máster (TFM), que recientemente ha sido uno de los premiados en los II Premios ValgrAI de Inteligencia Artificial.

Estos galardones premian a los mejores alumnos de los nueve másteres en IA de las Universidades Públicas Valencianas y el trabajó de Roselló —de la Universitat d’Alacant—, fue reconocido como Mejor Trabajo de Final de Máster. 

La investigación no surge, según relata el joven, ni por vocación histórica ni musical. Adrián Roselló estudió Ingeniería Informática y posteriormente apostó por un posgrado de Inteligencia Artificial. Forma parte del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos y el estudio surge de una serie de artículos que barajaba su grupo de investigación en la UA, siempre en relación con temas musicales.

El TFM premiado lleva por título «Técnicas de adaptación al dominio libre de origen para transcripción de partituras», y aborda cómo mejorar el proceso de transcripción automática de partituras musicales a formatos digitales. 

Para eso, la propuesta es ayudarse de técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Pero, antes, hay que crearlas y alimentar estos modelos. Esta investigación propone un «sistema basado en redes neuronales que adapta sus capacidades a diferentes tipos de partituras sin necesidad de grandes cantidades de datos previos».

Según explica el investigador, con este sistema «no hace falta un proceso manual para que el modelo sepa interpretar esos datos», lo que pasa actualmente con estas fuentes de difícil acceso —al ser históricas y antiguas— y que «es un coste inicial que entorpece poder incorporar nuevas colecciones» a bases y partituras ya digitalizadas. 

El objetivo es, como apunta, «facilitar la labor de los especialistas que trabajan con documentos musicales para poder centrar su atención en documentos de mayor conflicto e interés». «Lo habitual, en un archivo histórico que se quiere transcribir es que haya que ‘etiquetar’ una pequeña porción —el contenido semántico de esa parte—, que luego se entrega al modelo para que lo aplique al resto.

Con esta IA se podría omitir este primer paso y transcribir de forma masiva», ejemplifica. En la actualidad, si los datos introducidos son diferentes a los que se han ‘entrenado’ anteriormente, «se genera una brecha» en el sistema, aclara.

Las aplicaciones de esto son, «principalmente, para digitalizar u otras ámbitos en los que se requiere el reconocimiento de textos manuscritos; además de la indexación», añade. 

Tareas aún por resolver

Este modelo de IA aún está en desarrollo y queda trabajo para que sea aplicable en el día a día de musicólogos y demás investigadores —aún le queda por entrenar—, pero ha suscitado interés y se ha visto su «potencial» en dos congresos internaciones de Grecia y Estados Unidos, y «todos los resultados que ha dado han sido positivos» cuando se ha puesto a prueba.

Las partituras provienen de diferentes orígenes, como la catedral de Zaragoza, archivos históricos de Guatemala y fondos de música tradicional, en algunos casos son fuentes privadas y otras de libre acceso, detalla Adrián Roselló. 

Entre los aspectos a mejorar reconoce que están la identificación de cierto vocabulario o símbolos, para que no se genere esa brecha. «Es una cuestión que tiene cierta prevalencia en el campo, con importancia histórica y una tarea aún por resolver, por su considerable complejidad», relata.Además, no hay que olvidar que «aún existen documentos inéditos a los que no se ha accedido porque no hay suficientes medios», recuerda.

La relevancia cultural de esta labor es «grande», defiende el investigador. Y es que, muchas obras musicales antiguas son también inaccesibles «por el deterioro físico o la falta de estandarización en su escritura».

El método innovador que propone este TFM se llama «Adaptación al Dominio Libre de Origen (SFDA)» y en un futuro debería permitir trabajar con nuevas partituras, «incluso cuando tengan características muy diferentes a las originales, como estilos históricos o notaciones antiguas».

Por eso, el trabajo de este departamento de la Universitat d’Alacant supone «un paso significativo hacia la conservación y difusión de la música a nivel global», lo que ha hecho que la tesina de Adrián Roselló sea merecedora de uno de los premios que otorga ValgrAI.