LyrAIcs es una mezcla de los populares Spotify y Shazam, pero a la española. Su valor diferencial está en el análisis automatizado de las letras de canciones. La app analiza las letras de las canciones desde un punto de vista semántico utilizando inteligencia artificial para mejorar de manera considerable la recomendación de playlists y las posibilidades para el usuario.
Hasta ahora, los recomendadores de música se han basado en factores como el género musical, las preferencias de los usuarios o el propio sonido de las canciones. Pero no se tenía en cuenta el contenido. En este sentido, LyrAIcs supone un avance ya que permite detectar similitudes semánticas entre canciones para ofrecer recomendaciones más precisas. Además, pone a disposición de terceros una API para que puedan explotarse sus algoritmos y modelos de lenguaje, así como un sandbox para que los usuarios puedan explorar esta tecnología, mezclando canciones de diferentes épocas, géneros y períodos.
El proyecto, desarrollado en el seno del Center for the Governance of Change de IE University, está liderado por Elena González-Blanco, cofundadora y CEO de Clidrive, y Salvador Ros, director del Laboratorio de Innovación en Humanidades Digitales de la UNED. Aunque su origen fue otro tipo de melodía: la poesía. La iniciativa Postdata se inició hace seis años y se enfocó en el análisis de poesía utilizando procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial para automatizar las estrofas y versos de los poemas. El proyecto consiguió resultados que fueron más allá de las expectativas iniciales y recibió financiación adicional de la Comisión Europea para llevar sus resultados al mercado, lo que dio nacimiento a LyrAIcs.
«A pesar de que el español es la segunda lengua más escuchada en el ámbito musical, apenas hay tecnología específica para analizarla, y los algoritmos existentes de IA no están suficientemente entrenados para entender el español», explica Elena González-Blanco, que además de ser CEO de Clidrive también es doctora en Filología Hispánica. Por ello el equipo de LyrAIcs ha entrenado un sistema de algoritmos durante más de 200 horas, consiguiendo crear seis modelos de lenguaje específicamente diseñados para entender y analizar las letras de canciones en español.
Los nuevos paradigmas de la IA que han eclosionado hace unos meses, como Chat GPT, han hecho que LyrAIcs haya podido maximizar sus resultados basándose en los LLMs (Large Language Models) y que hayan surgido compañías pioneras en sus sectores como la propia Clidrive de González-Blanco, que basa todos sus procedimientos y sus servicios en este conjunto de tecnologías.
