Un grupo de investigadores de la Universidad de Aalto ha creado DeepBeat, un algoritmo con más talento que cualquier MC del escenario actual, ya que es capaz de analizar una base de datos compuesta por letras de canciones de rap populares, seleccionando las mejores líneas en razón de la métrica de sus rimas, para crear una nueva melodía que supera técnicamente a las originales de donde tomó las bases.
La base para la creación del algoritmo de DeepBeat, según reporta Technology Review, fue la emulación del proceso de pensamiento humano al momento de improvisar un rap, partiendo de un tema en específico para elaborar una letra a partir de ello. Lo que llevo a los investigadores a crear primero una “red neuronal” con la deconstrucción del proceso de creación de estas canciones.
Construir un buen rap temático es algo complicado y la mente a veces puede ser relativamente limitada, como muestra de ello basta recordar ese video viral con el buen MC Dinero:
Ahora, en contraste, tenemos la letra de una canción de rap sobre la temática del amor que se generó a partir del algoritmo de DeepBeat, instalado en la computadora sobre la que se corrieron las pruebas con la base de datos, compuesta por 10,000 canciones de 100 artistas distintos, que relata la investigación:
Obviamente las “canciones” generadas por DeepBeat no cuentan con música y melodía, únicamente la letra, sin embargo es material suficiente para comprobar su eficacia en un campo específico. Al analizar la densidad de las rimas creadas por este algoritmo, se encontró que su promedio superó por mucho a lo logrado por los raperos originales, particularmente por su buen manejo de las rimas asonantes:
Ahora bien, DeepBeat no es perfecto, y las letras que genera, a pesar de tener buena métrica y alta densidad de rimas, en realidad no poseen una historia muy coherente o conectada, como la mayoría de las canciones de rap actuales.
