OpenBMAT: a new open dataset for music detection with loudness annotations

Last week we announced the publication of OpenBMAT, an open dataset for the tasks of music detection and relative music loudness estimation. The dataset contains 27.4 hours of audio from 8 different TV program types at 4 different countries, cross-annotated by 3 people using 6 different classes. It has been published as a dataset paper at Transaction of the International Society for Music Information Retrieval, the open journal of ISMIR. This research has been carried out as a collaboration between the MTG and BMAT in the context of the industrial Doctorates program of the Catalan Government.

For more information you can read the related news at MTG web site: https://www.upf.edu/web/mtg/home/-/asset_publisher/sWCQhjdDLWwE/content/id/227864284/maximized#.XXZ_IZMzab8

 

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Help us in our study on perceived emotions of pop/rock music by English, Spanish, German, and Mandarin speakers

En castellano debajo! 

Juan Sebastian Gómez-Cañón, one of the PhD students working with me at the Music Information Research Lab of the MTG, is leading a study on the relation between the emotions perceived in pop and rock music and the language the listener speaks. To participate, please visit the following links depending on your mother tongue: English, Spanish, German, and Mandarin. In case that none of these languages is native to you, you can still participate by filling the English version (it takes around 20-25 minutes to complete it). Please follow the instructions carefully to guarantee your comprehension, correctness, and overall enjoyment! You can stop at any time and continue later as long as you keep the volume at the same level.

At the end of this survey and as a small thank you for your time, we will provide your Music Sophistication Index, which measures your ability to engage with music, as defined by Müllensiefen et al. (2014). The results of this research will also be available to you in our project website.

Thank you!

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Juan Gómez-Canón, con el  cual trabajo en el laboratorio de Music Information Research del MTG (Universitat Pompeu Fabra, Barcelona) está llevando a cabo un estudio sobre la relación entre las emociones percibidas en música pop/rock y el lenguaje. Agradeceríamos mucho vuestra participación rellenando un formulario que requiere entre 20-25 minutos y que se basa, fundamentalmente, en escuchar música e indicar la emoción percibida en cada caso. El formulario está disponible en Inglés, Español, Alemán y Mandarín (en caso que vuestra lengua materna no sea ninguna de esas podéis participar usando la versión en inglés). Es importante seguir las instrucciones cuidadosamente para garantizar la correcta comprensión de los ítems planteados. Podéis parar en cualquier momento y continuar después, siempre y cuando se mantenga el mismo volumen al escuchar la música .

Al final de esta encuesta y como una pequeña muestra de agradecimiento por vuestro tiempo, os entregaremos vuestro Music Sophistication Index, que mide la habilidad de involucrarse con la música, tal y como se definió en Müllensiefen et al. (2014). Los resultados de esta investigación también estarán disponibles para la página web del proyecto.

 

¡Muchas gracias!

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Women in AI: mitigating the gender bias

Last Friday March 8th I was invited to speak at a lunch event of the European Commission intended to provide a scientific perspective to the challenges of gender equality. I gave a talk titled “Women in Artificial Intelligence: mitigating the gender bias”, that is summarized here.

In this context today my colleague Ana Freire and I are launching the divinAI initative to monitor the presence of women in AI events. Please come to our HACKFEST event in Barcelona in June 1st! 

 

Hackathon.png

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El papel que juega la intuición en la interpretación musical

Una investigación realizada por Álvaro Sarasúa, Julián Urban y una servidora en el Grupo de Investigación en Tecnología Musical, dentro del proyecto europeo Phenicx,  describe las ventajas de usabilidad de un sistema personalizado que aprovecha la intuición de los usuarios al interpretar música.

 

Intuición que por cierto no tienen aún los sistemas automáticos a los que tenemos que entrenar desde 0.

Podéis leer la noticia en la web de la Universitat Pompeu Fabra. 

 

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27/02/2019 · 14:53

El dilema de la tecnología ética – The dilemma of ethical technologies

Article in Spanish about ethics of technology written by Esther Paniagua in the context of the HUMAINT winter school that took place this month at JRC Seville. The article is also available online.

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A new paper on Frontiers journal on Music Conducting

I am very happy to publish this work with Alvaro Sarasúa and Julián Urbano on Frontiers in Digital Humanities about Music Conducting.

The paper, titled “Mapping by Observation: Building a User-Tailored Conducting System From Spontaneous Movements” presents a music interaction system based on the conductor-orchestra metaphor, where the orchestra is considered as an instrument controlled by the movements of the conductor. In the system we proposed the user can control tempo and dynamics and it adapts its mapping to the user by observing spontaneous conducting movements on top of a fixed music. In this respect, we analyze the tendency of people to anticipate or fall behind the beat and the gestures mapped to loudness. The system was evaluated with 24 participants in a discover-by-playing scenario.
Our work was developed in the context of the PHENICX and CASAS research projects and opens interesting directions for creating more intuitive and expressive DMIs, particularly in public installations.
You can access the open publication here.
fdigh-06-00003-g003

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Entrevista en el mundo sobre inteligencia artificial

Entrevista en el mundo por Silvia Moreno sobre la inteligencia artificial y el impacto que está y tendrá en el futuro en las personas

https://www.elmundo.es/papel/lideres/201 8/09/25/5ba81ccb268e3eee488b462d.html   

 

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A los seres humanos siempre nos quedará la creatividad, una máquina no puede crear ¿mito o realidad?

Un artículo muy interesante de Esther Paniagua sobre la creatividad computacional donde comento que un algoritmo de generación de sonido o música puede ser creativo por sí mismo y generar material musical interesante, complementando la creatividad humana. El artículo incluye muchos ejemplos interesantes de arte creado por algoritmos y de opiniones sobre si las máquinas pueden crear. Pues sí, es una realidad!

https://www.xataka.com/robotica-e-ia/a-seres-humanos-siempre-nos-quedara-creatividad-maquina-no-puede-crear-mito-realidad 

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Saltando como locos de una canción a otra

Así se titula el reportaje de Joseba Elola que se publicó el 29 de Noviembre en el monográfico de música del País semanal, en donde refleja nuestra conversación telefónica donde intenté explicar de manera clara cómo funcionan los sistemas de recomendación musical:

Estos sistemas de recomendación procesan datos editoriales de las canciones como sus títulos o los nombres de los artistas; datos del sonido, como el timbre de la voz, los patrones rítmicos o la escala; e información de los usuarios que han escuchado esa música: si a alguien a quien le gusta Leonard Cohen también le gusta Rufus Wainwright, el algoritmo lo identifica y manda una canción del segundo a aquel que está escuchando al primero. Así lo explica Emilia Gómez, ingeniera de telecomunicaciones especializada en los sistemas de recuperación de la información musical (en inglés, music information retrieval) y presidenta de International Society of Music Information Retrieval (ISMIR), comunidad académica que investiga las tecnologías de recomendación —y con la que colaboran Spotify, Apple o Amazon Music—.

Analizando los instrumentos que suenan, el timbre, la melodía, el ritmo, la estructura de la canción, las voces y el estilo, se confecciona un modelo de los gustos de cada persona, advierte Gómez en conversación telefónica desde Sevilla. “Estos sistemas son cada vez más complejos”, dice, “y las bases de datos, más grandes”. De modo que la tecnología es cada vez más precisa, mejor. 

Esa es la parte buena de la ecuación. La mala, que el predominio de las listas cocinadas por las plataformas acabe por uniformizar lo que escuchamos. “Cuanta más gente hay en las plataformas, mejor funcionan los algoritmos”, manifiesta Gómez. “Mejor, sobre todo, si te gusta lo que a la mayoría. Los que escuchan propuestas raras o minoritarias verán que esa música no se recomienda porque no hay mucha gente que la escuche. Así, se reproduce el sistema que teníamos en la antigüedad, cuando solo un tipo de música se hacía popular, la que te recomendaba la radio”.

No es sólo importante que éstos algoritmos pueden uniformizar  lo que escuchamos, lo cual está relacionado con el denominado efecto “larga cola” en el que siempre se recomienda un pequeño repertorio. Un efecto aún más desconocido es la especialización excesiva del gusto musical que se deriva de la personalización, y que pueden crear éste tipo de algoritmos basados en similitud. En el proyecto HUMAINT estamos estudiando éste efecto, que se conoce como ¨filtro burbuja“, dentro del análisis del impacto de la inteligencia artificial en las personas.

 

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Nuevo MOOC Cante Flamenco Tech

Me alegra poder anunciar un nuevo MOOC abierto y gratuito que empezará el próximo martes 23 de Octubre. Se llama Cante Flamenco Tech, y presenta una introducción al cante flamenco a través de la tecnología.

En éste MOOC he colaborado con la cantaora y profesora Alba Guerrero y con Sonia Rodríguez, y estamos muy orgullosas del resultado.

Es un curso abierto y gratuito, en la plataforma Miríadax, que dura 4 semanas y empieza el próximo martes. ¡Animaros! La inscripción está disponible aquí.

 

 

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