La Sede de la Universidad de Alicante en Torrevieja y el Instituto Municipal de Cultura “Joaquín Chapaprieta”, organizan el curso “Informática Musical”, una novedosa formación que pretende ofrecer una nueva vertiente laboral, ya sea investigadora o industrial. El curso consta de 15 horas distribuidas en cinco sesiones, impartidas en el Centro Cultural Virgen del Carmen, los días 15, 22 y 29 de noviembre, 13 y 20 de diciembre, en horario de 17:00 a 20:00 horas. Inscripciones en: https://web.ua.es/es/seus/torrevieja/
Los organizadores afirman que, hoy día, la música juega un papel muy relevante en la sociedad, ya sea como consumidor de música en plataformas de streaming o como aficionado o profesional de un instrumento. Actualmente, encontramos gran cantidad de desarrollos tecnológicos que trabajan con datos musicales, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario final. Así, el curso abordará aspectos conceptuales, técnicos y tareas como la clasificación de música, la transcripción musical por ordenador o la composición automática, integrando de forma natural las herramientas utilizadas, la inteligencia artificial y el procesado de señal.
Profesorado
Jorge Calvo Zaragoza: Ingeniero en Informática y Doctor por la Universidad de Alicante. Investigador postdoctoral en McGill University (Montreal, Canadá) y en la Universidad Politécnica de Valencia. Desde 2022, es Profesor Titular en la Universidad de Alicante. Su línea de investigación consiste en el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial especialmente enfocadas al ámbito musical. Dentro de esta temática, ha publicado más de 60 artículos en revistas de alto impacto y congresos internacionales de prestigio. Ha participado como investigador en 8 proyectos nacionales y 2 proyectos a nivel europeo. Actualmente es el Investigador Principal del proyecto “MultiScore: Transcripción Multimodal de Partituras Musicales”. Por su trayectoria investigadora, recibió en 2018 el premio nacional “Jóvenes Investigadores en Informática” concedido por la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA. Actualmente dirige 5 tesis doctorales, todas relacionadas con la Informática Musical.
José Javier Valero Mas: Ingeniero en Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche (2012) y Doctor en Informática por la Universidad de Alicante (2017), también cuenta con un máster en Tecnologías del Sonido y la Música por la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona (2013). Investigador postdoctoral en la Universidad de Alicante y la Universitat Pompeu Fabra. Sus intereses y líneas de investigación se centran en el procesado de señal, el aprendizaje automático y la aplicación de las mismas a tareas de extracción y recuperación de información musical. En términos de docencia, su experiencia se centra, principalmente, en asignaturas relacionadas con la síntesis digital de sonido y el aprendizaje automático. Ha sido miembro de algunos de centros de relevancia mundial en el campo de la Informática Musical: el Digital Audio Research Group del Dublin Institute of Technology (Dublín, Irlanda); el Music Technology Group de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona) y el Centre for Digital Music de la Queen Mary University of London (Londres, Reino Unido). Asimismo, ha participado activamente en conferencias científicas de este campo (International Society of Music Information Retrieval, Sound and Music Computing conference, International Workshop on Music and Machine Learning, etc.).
José Manuel Iñesta Quereda: Licenciado y doctor en Ciencias Físicas por la Universidad de Valencia. Trabajó en la empresa privada desarrollando aplicaciones informáticas para medicina y psicología. Se incorporó como profesor a la universidad Jaume I de Castellón en 1991 y luego a la de Alicante (desde 1998 hasta la actualidad) en la que es catedrático de universidad del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Es autor o editor de 12 libros, alrededor de 50 artículos en revistas nacionales e internacionales, unos 50 capítulos de libro y más de 100 ponencias presentadas en conferencias científicas. Ha participado en el desarrollo o dirección de unos 30 proyectos de investigación de ámbito tanto nacional como internacional en diversos campos, como las aplicaciones informáticas en medicina y psicología, el análisis de imágenes médicas, el empleo de técnicas de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático en música, medicina, robótica o bibliotecas digitales, entre otras líneas de trabajo. En la actualidad es coordinador del grupo de investigación en Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante. Sus principales líneas de investigación actuales son los algoritmos de clasificación y aprendizaje automático aplicados a las señales en general y a la música en particular, así como todos los ámbitos relacionados con el diseño sonoro y la música por computador.
