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Aunque últimamente ya no escribo, sí que sigo escuchando música. Me estaba guardando una anotación para cuando acabara los exámenes. El problema es que no sabía cuál era la canción tan chula que escuché mientras hacía el trabajo de PL2 y tampoco tenía tiempo de buscarla. Mi nuevo iPod Shuffle es un buen cacharro, muy ligero y cómodo de usar pero sin una pantalla donde mirar el nombre de una canción que te guste.
Pero ayer de vuelta a Lucena me saltó el random a esa canción de Etta James que tanto me gustaba y que había traspapelado entre una colección que sigue creciendo, y pude por fin saber cuál era. Pero antes quizás será mejor presentar a Etta James para aquellos que no la conozcan:

Jamesetta Hawkins (Los Ángeles, 25 de enero de 1938), Etta James, cantante estadounidense de soul y rhythm and blues. Vocalista de vida extraordinariamente problemática, su presencia ha sido, no obstante, permanente a lo largo de los últimos cincuenta años, percibiéndose únicamente una profundización en su voz, que aunque ha ganado en rudeza no ha perdido la capacidad de siempre de expresar el dolor y la pasión.

Etta James canta habitualmente de forma desgarrada, elevando el volumen de la voz hasta los límites con el puro grito sin control; en directo, su histrionismo la lleva a bordear el ámbito de lo obsceno.

Ficha de Etta James en Lastfm

Una voz prodigiosa y un sabor a funk de los 70 que tanto me gusta es lo que me llamó la atención de You Gime Me What I Want (Enlace Spotify), un tema de esos que hacen mover tu pie y tu cuello mientras lo escuchas. Esta canción es quizás la más animada del disco Come A Little Closer (Enlace Spotify), un disco que recomiendo para todos los apasionados de los 70 y de la buena música en general.

Enlaces relacionados

• Etta James en Wikipedia (inglés)
• Etta James en Spotify

Muy interesante conferencia la que tuvo lugar ayer en el edificio rojo de Biología y que dio el Music Technology Group, un grupo de desarrolladores de software de tecnología musical situado en Barcelona.
Con el título de Aplicaciones informáticas para la música: Sistemas de recomendación musical y procesado de voz cantada la conferencia estuvo dividida en dos charlas de dos de los miembros del grupo de investigación.

Sistemas de recomendación musical

Me gusta mucho la música y además soy usuario activo de comunidades como lastfm o Spotify, por lo que la charla que Emilia Gómez dio sobre técnicas para recomendar música a través del análisis y relación de canciones me pareció una gran ocasión de conocer el funcionamiento interno de los sistemas de recomendación de estos servicios web. No sabía que había grupos dedicados a este tipo de campos aquí en España, ni que la recomendación musical conllevaba tantos cálculos, aunque también he de reconocer que las recomendaciones que hace lastfm o Spotify o Pandora (cuando lo usaba) no me convencen, pues los gustos musicales de los usuarios en la mayoría de los casos no responden a relaciones de géneros y mucho menos de los instrumentos utilizados en las canciones.
Aun así merece mucho la pena hacer un repaso a los métodos de análisis de canciones presentados por Emilia Gómez, aunque primero sería necesario definir cuáles son los requerimientos de una buena recomendación musical. Éstos, aunque en principio evidentes, deben ser enumerados para tener siempre presente las metas que se quieren conseguir con el desarrollo de las aplicaciones. Se pueden resumir en:

• Que la recomendación sea relevante, esto es, que reconozca música relacionada con la música que normalmente escuchas.
• Que sea novedosa, es decir, que no siempre sea la misma música, pues esto puede llegar a aburrir al usuario
• Que sea transparente y explique por qué se está recomendando esa canción, lo que viene a decir que el usuario debe saber cuál es la relación que existe entre esa canción y la que se está tomando como modelo.

Al ser una tarea muy complicada la de recomendar música de manera automática, el problema se ha abarcado desde varios frentes, usando varias técnicas y a menudo combinándolas entre ellas para conseguir una mejor eficiencia y exactitud.

Aproximaciones para la recomendación automática:

• Filtraje cooperativo: Una comunidad de usuarios combinan las evaluaciones de la información. Esto tiene la ventaja de que es la comunidad la que hace el trabajo por ti, pero tiene el problema de la existencia de vandalismo (pueden ver las etiquetas asignadas a Paris Hilton en lastfm para comprenderlo)
• Anotación manual: Si no quieres vandalismo siempre tienes la opción de ser tú mismo el que crea el contenido y las relaciones. Esto es lo que llevan haciendo muchos años la gente de allMusic, un sitio para información musical realmente bueno. El problema de este método es básicamente el coste, pues necesitas subcontratar a gente que etiquete el contenido.
• Búsqueda en la web: Siempre se puede echar mano a la gran cantidad de información que ya hay en la web al respecto, sin embargo esto conlleva el construir analizadores semánticos que realmente comprendan las relaciones entre los artistas, que extraigan la información relevante para relacionarlos.
• Descripción automática del contenido: Se basa en extraer parámetros a través de la señal de sonido, tales como el timbre (instrumentos), ritmo, estructura…

Esta última aproximación es la que este grupo de investigación ha intentado abordar con la aplicación Ella, un software que detecta los instrumentos en los temas por el análisis de frecuencias de la señal de sonido, aunque también puede detectar los ritmos de los temas (muy útil para los dj que podrían usar estas opciones para buscar mezclas de manera automática), su compás, incluso los acordes de las canciones.

Procesado de voz cantada

La segunda charla de la conferencia la dio Jordi Bonada y en ella se nos mostró una serie de programas dedicados al procesamiento de la voz cantada. Después de una breve introducción de los aspetos básicos de producción de la voz (pulmones, cuerdas vocales, conducto vocal) Jordi estuvo enseñándonos algunos ejemplos de programas que había en el mercado y sus aplicaciones:

• SingingTutor: Un tutor de canto para karaoke desarrollado para Yamaha (es como un singstar pero en plan profesional).
• También Bluesonic, un programa diseñado para hacer los castings online de Operación Triunfo.
• Muy interesante un Impersonador para karaoke, Elvis, un programa que convierte la voz de un usuario amateur de karaoke en la de un profesional. Básicamente consiste en una capa de audio que se superpone sobre la capa de la persona que canta.
• También nos enseñó todo tipo de efectos, como crear coros a partir de una voz principal o transformar voces masculinas en femeninas en tiempo real.
• Por último algunos ejemplos de software de síntesis de voz cantada, esto es, programas que cantan sin la necesidad de una grabación de entrada. En japón llevan algún tiempo ya y son toda una revolución. Nada más mirar los más de 1300 vídeos sobre Hatsune Miku, mi primera cantante, una de las cantantes virtuales de la serie Vocaloid, para darse cuenta del impacto que este tipo de programas está teniendo en Japón.

En resumen, una conferencia muy muy densa y con muchas muestras de lo que hace el Music Technology Group, aunque creo que queda mucho por investigar si quieren conseguir sistemas de recomendación que de verdad acierten con los gustos musicales de la gente y también mucho por hacer para conseguir voces que sean idénticas a la voz cantada natural.

“The Thrill is Gone” es un blues escrita por Rick Darnell y Roy Hawkins en (1951) y popularizada por B. B. King en (1970). La canción fue grabada en un principio por Hawkins para quien se convirtió en un sencillo de segunda fila. B. B. King grabo su versión en junio de (1969) para su álbum Completely Well, del mismo año. La calidad de la producción y el uso de instrumentos de cuerda marco la diferencia tanto con el original como con el material anterior de B. B. King. Cuando apareció el sencillo en diciembre de (1969), la canción se convirtió en el meyor éxito de su carrera y en su canción emblema. La grabación de B. B. King le supuso un Grammy por la Mejor Interpretación R&B Vocal Masculina y aparte un premio Grammy Salón de la Fama en (1998). La versión de King obtuvo el puesto 183 en la lista de 500 mejores canciones de todos los tiempos de la revista Rolling Stone. B. B. King ha incluido otras versiones memorables en sus álbumes Live in Cook County Jail (1971), Bobby Bland and B. B. King Together Again…Live (1976), y Live at San Quentin (1991).

Extraído de la entrada de The Thrill Is gone de la Wikipedia

Aunque la versión más famosa pueda ser la de B.B King, a mí la que realmente me pone la piel de gallina es la de Luther Allison, un guitarrista de blues de Chicago que escuché por primera vez en un recopilatorio de blues que me regalaron MrWolf y Nkn por mi cumpleaños. Esta versión de 11 minutos es imprescindible para los amantes del buen blues, y por eso creo que era necesario darlo a conocer desde este blog.
Como hace semanas vengo disfrutando de Spotify y veo muy útil su sistema de urls para las canciones, aprovecho para enlazar la primera canción. Puedes escuchar la canción directamente desde Spotify o con el reproductor de goear de siempre: