Resumen: Este artículo presenta un sistema automatizado innovador para la armonización de partituras orquestales que combina aprendizaje profundo por refuerzo y análisis espectral. Frente al reto de lograr cohesión de conjunto y equilibrio dinámico en arreglos orquestales, nuestro sistema HarmonyAI ajusta de forma dinámica progresiones armónicas y distribuciones instrumentales para maximizar la riqueza tímbrica y minimizar las frecuencias en conflicto. Mediante simulaciones rigurosas y evaluaciones algorítmicas se demuestra una mejora notable respecto a métodos tradicionales, facilitando flujos de trabajo de orquestación más eficientes y potenciando la creatividad musical.

Introducción: La orquestación ha sido históricamente una disciplina manual que exige amplios conocimientos musicales y experiencia. Equilibrar texturas sonoras y asegurar riqueza armónica en un ensemble diverso representa un desafío técnico y creativo. Las herramientas existentes ofrecen apoyo automatizado limitado, restringiendo la exploración creativa y conduciendo en ocasiones a resultados subóptimos. En este trabajo investigamos un enfoque impulsado por aprendizaje profundo por refuerzo para automatizar y optimizar la armonización de partituras, tomando como punto de partida prácticas contrapuntísticas del siglo XVIII adaptadas a un contexto orquestal moderno. Nuestro objetivo es aplicar técnicas alcanzables y comercialmente viables sin recurrir a conjeturas físicas avanzadas.

Trabajos relacionados: Las soluciones previas para análisis armónico y armonización automática se basan mayoritariamente en reglas expertas o modelos estadísticos como Hidden Markov Models. Estos enfoques funcionan en escenarios concretos pero presentan limitaciones a la hora de capturar la expresividad musical y la interacción armónica compleja de una orquesta. Métodos contemporáneos basados en GANs o Transformers ofrecen potencia generativa pero acarrean costes computacionales altos y escasa interpretabilidad. HarmonyAI se diferencia al combinar un análisis espectral interpretable con la capacidad adaptativa del aprendizaje por refuerzo, resultando en una solución más robusta y flexible.

Metodología propuesta: HarmonyAI consta de tres módulos principales: parseado y extracción de características espectrales, motor de armonización basado en aprendizaje por refuerzo y evaluación y refinamiento de la cohesión del ensemble. El módulo de parseado recibe archivos MIDI estándar con las líneas melódicas y genera una representación simbólica de notas, duraciones y marcas dinámicas. Paralelamente se aplica Transformada Rápida de Fourier FFT a frases melódicas para obtener huellas espectrales tiempo-frecuencia que revelan frecuencias dominantes, armónicos y posibles zonas de interferencia.

El motor de armonización utiliza un agente DRL entrenado con Proximal Policy Optimization PPO. El agente interactúa con un entorno orquestal simulado cuyo espacio de estado incorpora la frase melódica, la huella espectral y la progresión armónica actual. El espacio de acciones incluye selección de acordes a partir de una biblioteca de voicings apropiados para prácticas contrapuntísticas del siglo XVIII, asignación de voces a rangos instrumentales y ajustes dinámicos de velocidad por instrumento. La función de recompensa orienta al agente hacia soluciones que maximizan la cohesión armónica y la riqueza tímbrica.

Evaluación y refinamiento: La partitura armonizada se evalúa mediante métricas algorítmicas y modelos perceptuales simulados. El análisis espectral permite calcular indicadores como diferencias interaurales de nivel ILD y de tiempo ITD para predecir balance estéreo perceptual. Un modelo de escucha objetivo simplificado estima sonoridad percibida y estabilidad armónica. Un bucle de retroalimentación ajusta pesos en la función de recompensa para corregir desajustes armónicos detectados.

Implementación del aprendizaje por refuerzo: Se eligió PPO por su estabilidad y eficiencia en espacios de acción continuos y discretos mixtos. El espacio de estado es un vector de alta dimensionalidad que concatena datos melódicos, características espectrales, vector multi-hot de progresión armónica y asignaciones instrumentales, normalizado para estabilidad numérica. La arquitectura neuronal incluye capas convolucionales para procesar la huella espectral y capas densas para integrar información simbólica. El conjunto de entrenamiento consta de un gran número de archivos MIDI orquestales muestreados para cubrir la diversidad estilística requerida.

Diseño de la función de recompensa: La recompensa total combina factores clave. Recompensa de cohesión armónica Rhc utiliza una métrica de consonancia inspirada en la jerarquía de Krumhansl-Schmuckler y tiene mayor peso para favorecer soluciones tonalmente estables. Recompensa de balance espectral Rsb mide la distribución de energía a través de bandas de frecuencia para evitar acumulaciones que generen sonidos turbios o estridentes. Recompensa de rango dinámico Rdr penaliza fluctuaciones excesivas y busca una distribución equilibrada de sonoridad. Los coeficientes se ajustan dinámicamente durante el entrenamiento para facilitar convergencia hacia soluciones musicales deseadas.

Resultados experimentales y evaluación: Se comparó HarmonyAI con orquestadores humanos expertos y herramientas de armonización existentes en un conjunto de pruebas representativo. Las métricas objetivas Rhc, Rsb y Rdr se analizaron estadísticamente mediante ANOVA para verificar diferencias significativas. Además se midió eficiencia computacional en tiempo de procesamiento por frase y complejidad de memoria del modelo. Los resultados indican mejoras cuantificables en cohesión armónica y balance espectral, con tiempos de procesamiento prácticos que permiten integración en flujos de trabajo de producción musical.

Discusión y trabajo futuro: HarmonyAI muestra el potencial del binomio DRL y análisis espectral para automatizar y optimizar la armonización orquestal. Entre las mejoras futuras se plantea integrar modelos acústicos más sofisticados para simular el comportamiento físico de instrumentos en salas reales, extender el sistema a formas musicales más complejas y estilos diversos, y permitir retroalimentación directa del usuario para afinar preferencias a través de una interfaz interactiva. Además se desarrollará una API modular para que la tecnología pueda integrarse en soluciones existentes del sector.

Aplicaciones prácticas: Este tipo de tecnología resulta útil para compositores de bandas sonoras, educadores en orquestación y desarrolladores de herramientas musicales. Q2BSTUDIO puede ayudar a integrar HarmonyAI en pipelines productivos mediante servicios de software a medida y desarrollo de aplicaciones a medida adaptadas a las necesidades de estudios, productoras y plataformas educativas. Si su proyecto requiere incorporar capacidades avanzadas de inteligencia artificial contamos con experiencia en soluciones de IA para empresas y agentes IA desplegables en entornos de producción.

Servicios y posicionamiento de Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos desarrollo de software a medida, integración con servicios cloud AWS y Azure, soluciones de inteligencia de negocio con Power BI y arquitecturas de agentes IA para automatización. Nuestra experiencia en ciberseguridad y pentesting garantiza despliegues confiables y protegidos, mientras que los servicios de inteligencia de negocio facilitan la toma de decisiones basada en datos.

Verificación y reproducibilidad: Para garantizar reproducibilidad se documentaron los procedimientos de entrenamiento, la arquitectura y las métricas utilizadas. Se proponen protocolos para evaluación subjetiva mediante paneles de oyentes y pruebas A B que complementan las métricas algorítmicas. El sistema admite ajustes de estilos mediante bibliotecas de voicings y parámetros de recompensa, permitiendo personalización según preferencias históricas o de producción.

Conclusiones: La aplicación de análisis espectral combinada con aprendizaje profundo por refuerzo ofrece una vía robusta para automatizar la armonización orquestal manteniendo criterios musicales interpretables y adaptativos. HarmonyAI facilita flujos de trabajo más eficientes, mejora la calidad de arreglos y abre nuevas posibilidades creativas. Q2BSTUDIO está preparado para acompañar la adopción de estas tecnologías mediante soluciones a medida, servicios cloud y estrategias de inteligencia de negocio que maximicen el valor para organizaciones y estudios musicales.

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