Investigadores del Departamento de Tecnología de la Información del St. Thomas’ College of Engineering & Technology han llevado a cabo un notable estudio para clasificar géneros musicales mediante técnicas de aprendizaje automático utilizando el conocido dataset GTZAN. Este conjunto de datos, compuesto por 1.000 pistas de audio de 30 segundos asociadas a diez géneros distintos, ofrece una base robusta para este tipo de análisis.
Para afinar el proceso de clasificación, el equipo implementó diversas técnicas y modelos, incluidos Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest y Artificial Neural Networks (ANN). De entre estos, el modelo de ANN, desarrollado a través de Keras, sobresalió al alcanzar una precisión de validación del 92.44%. Esta elevada precisión se logró tras analizar características clave del audio como el espectro roll-off, el centroide espectral y las coefficients MFCC.
El avance en la precisión de los modelos no solo fue suficiente para clasificar con eficiencia géneros como Blues, Clásica, Jazz, Hip Hop y Country, sino que también abre las puertas a futuras implementaciones que contemplen los diez géneros del DATOS GTZAN. Una innovadora propuesta para futuros estudios es integrar redes de memoria a largo plazo (LSTM) y métodos de ensamblaje. Además, los investigadores están interesados en desarrollar una aplicación web para facilitar la clasificación de géneros y la generación de playlists personalizadas en tiempo real, enfocándose en la mejora de los sistemas de recomendación musical y la curación de contenido.
Todo esto se sitúa en un contexto donde la diversidad de géneros musicales se ha disparado en el siglo XXI. Con las plataformas digitales como Spotify y SoundCloud haciendo uso de estas tecnologías, la tarea de clasificar y recomendar música se ha vuelto esencial para gestionar la vasta cantidad de música que se pone a disposición de los oyentes. Los modelos de aprendizaje automático permiten la detección precisa de patrones en los datos de audio, categorizando la música de manera más eficaz y enriqueciendo la experiencia de descubrimiento musical para los usuarios.
En conclusión, este trabajo no solo destaca la viabilidad de utilizar redes neuronales para la clasificación de géneros musicales sino que también subraya el papel crucial que el aprendizaje de máquinas tiene hoy en el ámbito de la tecnología y la música. Este tipo de investigaciones no solo tienen potencial para mejorar la tecnología de clasificación, sino que también contribuyen al avance del conocimiento en el procesamiento y recuperación de información musical, prometiendo aplicaciones cada vez más afinadas y personales en el consumo de música.