postado em 05/12/2011 08:00
Ter um engenheiro de som virtual, que lista, analisa e permite buscar arquivos sonoros, seria de grande ajuda para músicos e produtores. Com foco nesse público, engenheiros de áudio da empresa Imagine Research, dos Estados Unidos, desenvolveram um sistema de inteligência artificial que entende e indexa sons arquivados no computador, podendo, ainda, sugerir combinações entre eles. A empresa afirma que a ferramenta, chamada MediaMinedTM, tem aplicações que vão desde composição de canções até tratamentos de saúde.Esse sistema usa três níveis de análise para processar os arquivos. Ele detecta as propriedades das ondas sonoras ; incluindo frequência, amplitude, ritmo e timbre de voz ;, aplica estatísticas para comparar as características desse som com a de outros materiais de áudio gravados e, em seguida, classifica cada arquivo de acordo com todos os aspectos observados. O software também detalha as partes presentes no arquivo, como quando há um solo de guitarra ou quando o vocalista canta à capela.
;O produto acrescenta ouvidos à computação em nuvem;, afirma o CEO da companhia, Jay LeBoeuf. ;Nós tornamos milhões de arquivos de mídia ;buscáveis;.; Entre as funções da ferramenta, está detectar se os vocais de uma música específica são femininos ou masculinos e ver se os acordes presentes no computador combinam entre si. ;Ele realmente age como um assistente de estúdio inteligente;, garante LeBoeuf.
O executivo assinala que a ferramenta oferece uma nova abordagem ao uso de sons em estúdios de efeitos especiais. ;Digamos que você está trabalhando em um filme e o diretor precisa de algumas explosões. A maneira básica de procurar essa informação em meio a terabytes de arquivos seria escrever o nome ;explosão; no campo de busca. O editor de som até encontraria a faixa com barulhos de explosão, mas não teria acesso a faixas com sons do ;big bang;, ;destruição nuclear;, ;bomba;, entre outros;, enumera o CEO. Com o MediaMinedTM, garante, é possível agrupar todos esses tipos de sons apenas devido à semelhança entre eles, sem levar em conta quando o material foi indexado ou qual o seu nome.