Después de que Apple descontinuara su aplicación Music Memos, preferida por los músicos para desarrollar ideas de canciones, una nueva startup llamada Tape It intervino para llenar el vacío con una aplicación que aprovechaba la inteligencia artificial para detectar automáticamente el instrumento y anotar la grabación. Ahora esa startup está dando el siguiente paso en su viaje para mejorar el proceso de grabación de audio con la introducción de un algoritmo automático de reducción de ruido con calidad de estudio, también impulsado por IA, que funciona con cualquier audio, no solo con el habla.
El eliminador de ruido de IA se lanzó esta semana como una aplicación web gratuita, con un plan para otorgar licencias de la tecnología a proveedores en el futuro. Posteriormente también se integrará en la aplicación insignia Tape It de la compañía, afirma la compañía.
Fundada en 2020 por los músicos y amigos Thomas Walther y Jan Nash, Tape It se centró inicialmente en una aplicación de grabación de iOS para músicos. Antes de crear Tape It, Walther había pasado tres años y medio en Spotify después de que adquiriera su startup de detección de audio Sonalytic. Mientras tanto, Nash es un cantante de ópera de formación clásica, que también es bajista e ingeniero. El dúo se inspiró originalmente para crear Tape It porque era algo que querían para ellos como compañeros de banda y que sería tan simple de usar como los Music Memos de Apple, pero que se haría más poderoso mediante el uso de IA.
La versión original de la aplicación podía detectar automáticamente el instrumento y luego anotar la grabación con una indicación visual para que fuera más fácil encontrar esas grabaciones buscando el ícono colorido. Los músicos también podrían agregar sus propios marcadores a los archivos, así como notas y fotografías para revisarlas más adelante.
Desde entonces, la aplicación ha ganado fuerza con alrededor de 10.000 usuarios activos mensuales, según la compañía.
Pero como Walther le dijo a TechCrunch en el momento del debut de Tape It en 2021, el equipo tenía como objetivo ampliar su uso de la IA con el tiempo.
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Eso llevó al último desarrollo de la startup: un eliminador de ruido impulsado por IA que han estado construyendo durante los últimos dos años. El desafío de las grabaciones, explica la empresa, es el ruido de fondo. Para reducir el ruido ambiental y las interferencias eléctricas, los músicos graban en estudios y aprovechan un software complejo. Tape It quiere ofrecer una alternativa más asequible utilizando IA. Su software elimina automáticamente ruidos como zumbidos y silbidos, no solo palabras habladas, con el objetivo de producir resultados con calidad de estudio en canciones, pistas de un solo instrumento y grabaciones de campo.
«Lo que desarrollamos es que creamos una versión automática del software de eliminación de ruido que se ha estado encontrando en los estudios de grabación profesionales durante los últimos 15 años», explica Walther.
Para verificar sus resultados, Tape It está publicando un estudio académico con una prueba de escucha científica que muestra la calidad del software al competir con los eliminadores de ruido líderes en la industria.
En un video, la compañía explica que si bien los sistemas de mejora del habla han avanzado significativamente, generalmente solo funcionan para el habla y distorsionan o corrompen las señales musicales. Mientras tanto, los sistemas de eliminación de ruido profesionales requieren el control manual de software complejo por parte de usuarios profesionales. La tecnología Tape It implica conectar un controlador de red neuronal a un algoritmo de reducción de ruido basado en procesamiento de señales. Esto permitió la eliminación automática de ruido de señales de audio generales, incluida la música. La empresa tiene previsto presentar su trabajo en la conferencia AES la próxima semana.
«La razón por la que la gente no ha automatizado esos [professional systems] «La razón es que tradicionalmente no se pueden colocar en una red neuronal… no se puede entrenar un sistema así», señala Walther. «De hecho, somos los primeros en entrenar un sistema de este tipo y es por eso que estamos muy entusiasmados con esta área más grande».
Agrega que lo más probable es que la comunidad académica esté menos interesada en el producto de eliminación de ruido en sí, sino más en cómo lograron que funcione de esta manera debido a las implicaciones que tiene para otras aplicaciones de software de estudio de automatización.
Aún así, el software de eliminación de ruido ya tiene algunos clientes potenciales interesados, incluido un gran proveedor de software de estudio y un gran fabricante de hardware. En esos casos, los precios empresariales estarán disponibles, pero para las empresas emergentes más pequeñas se ofrecerán planes menos costosos.
«Todo el mundo está entusiasmado con el hecho de que la IA sea creativa», dijo Walther al anunciar la noticia. “Estamos entusiasmados con la idea de que la IA resuelva problemas aburridos. Nos ocupamos del ruido de fondo, para que puedas concentrarte por completo en las partes creativas y escribir más canciones”, dijo.
Las tecnologías de inteligencia artificial no solo se utilizan para reducir el ruido de fondo para los músicos; por supuesto, otras empresas también están recurriendo a la inteligencia artificial para crear sonido con calidad de estudio para los podcasters. Por ejemplo, Podcastle lanzó este mes su Magic Dust AI, una herramienta de inteligencia artificial generativa que elimina el ruido de fondo y mejora su rango dinámico.
El equipo de cinco personas de Tape It tiene su sede en Berlín, Londres, Los Ángeles y Estocolmo, e incluye al diseñador y músico Christian Crusius, anteriormente de la consultora de diseño Fjord, que fue adquirida por Accenture. La mayor parte del trabajo sobre el software de eliminación de ruido fue realizada por Christian Steinmetz, investigador de doctorado en IA y audio.
La empresa continúa desarrollándose, después de haber rechazado anteriormente ofertas de financiación.
«Esta es una investigación fundamental y simplemente no sabíamos cuánto tiempo llevaría», explicó Walther sobre por qué tomaron este camino. «Pensamos que era un poco arriesgado conseguir un inversor que no fuera tan paciente. [they’d push you to ] simplemente tome un modelo de código abierto y siga adelante. Pero queríamos tener una ventaja tecnológica mayor”, dijo.
La compañía ahora está considerando recaudar fondos y está manteniendo esas conversaciones, dado el ritmo del mercado de la IA, pero aún no ha tomado ninguna decisión formal.