Seminario de Informática ‘Mirian Andrés’. Emulando amplificadores y pedales de guitarra eléctrica con inteligencia artificial

Durante este seminario se presentarán los resultados de mi trabajo fin de grado (curso 2023/2024) centrado en el uso de inteligencia artificial (IA) desplegada sobre una Raspberry Pi 5. El objetivo del proyecto fue replicar, con alta fidelidad y en tiempo real, los efectos de distorsión y amplificación, característicos de pedales de distorsión/overdrive y amplificadores de guitarra eléctrica.

El modelo de IA y la aplicación de procesamiento en tiempo real se implementaron a partir del trabajo original de Alec Wright et al. [1] y de las contribuciones de la comunidad, como las de Keith Bloemer (también conocido por el alias GuitarML).

Al revisar el estado del arte de la comunidad de entusiastas de machine learning aplicado al mundo de la guitarra eléctrica (sorprendentemente amplia), se observó que las redes neuronales convolucionales como WaveNet solían limitarse a aplicaciones de escritorio, mientras que los modelos LSTM, más ligeros, se habían logrado desplegar en Raspberry Pi 4 a modo de prototipo de pedal digital. La principal contribución de este proyecto fue corroborar que un modelo como el propuesto es capaz de ejecutarse en tiempo real sobre hardware de baja potencia, como la Raspberry Pi 5, algo que hasta ahora no se había intentado.

En esta charla exploraremos el estado del arte de la inteligencia artificial en el mundo de la producción musical (concretamente en el ámbito del rock), las bases teóricas de WaveNet y su relación con el text-to-speech, así como el proceso de implementación, diseño y despliegue del pedal desarrollado. También hablaremos de la trayectoria mediática que ha tenido el proyecto, así como del trabajo futuro de investigación y emprendimiento que plantea.

Finalmente, haremos una demostración en vivo de la aplicación, comparando la inferencia del modelo con los efectos de guitarra originales.