[Español] Esta investigación propone el uso de herramientas tecnológicas como asistencia a la composición musical, con el fin de confrontar y complementar la escucha del compositor mediante la escucha de máquina. En esta tarea se implementa el aprendizaje supervisado, desde un sistema informático, con el propósito de encontrar similitudes tímbricas entre grabaciones de sonidos urbanos. Posteriormente, dichos sonidos serán organizados desde la escucha del compositor de manera estratégica para la composición musical.
Durante la investigación, se desprenden etapas vinculadas a procesos de: segmentación, identificación tímbrica y comparación espectral de estos materiales sonoros. Por tanto, se exploran posibilidades de escucha y segmentación del sonido, desde humano/máquina. Además de labores de identificación de sonidos mediante la herramienta de comparación y análisis CSpectra2021, desarrollada para este trabajo. Esta herramienta lleva a cabo procesos de análisis de los sonidos, extracción de características acústicas, recolección de datos de esos análisis y comparación de los arreglos numéricos. Todas estas funciones son ejecutadas, con el fin de encontrar similitudes espectrales entre los materiales sonoros. Estas similitudes espectrales, serán identificadas y agrupadas para ser categorizadas desde el ámbito perceptual de la escucha del compositor.
Desde esta escucha subjetiva, se organizan los materiales sonoros obtenidos para aportar diferentes estrategias de composición. Los estudios de caso que compilan todos los procesos anteriores, partirán de las tres piezas musicales desarrolladas a lo largo de esta investigación.
[English] This research proposes the use of technological tools to assist musical composition to confront and complement composer's listening through machine listening. For this task, supervised learning is implemented, from a computer system, to find timbral similarities between urban sound recordings. Subsequently, these sounds will be organized, from the composer's listening, in a strategic way for the musical composition.
During the investigation, stages related to processes of segmentation, timbral identification and spectral comparison of these sound materials emerged. Therefore, the possibilities of listening and sound segmentation were explored, from human/machine in addition to the identification of sounds through the comparison and analysis of the tool CSpectra2021, developed for this work. This tool performs processes of sound analysis, extraction of acoustic features, data collection of these analyses, and comparison of numerical arrays. All these functions are performed, to find spectral similarities between sound materials.
These spectral similarities will be identified and grouped for categorization from the
perceptual domain of the composer's listening. From this subjective listening, the obtained sound materials are organized to provide different compositional
strategies. The case studies that compile all the previous processes will start from the three musical pieces developed throughout this investigation.
