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Google anunció el lanzamiento beta en Japón de la función de generación musical de Gemini usando el modelo Lyria 3 de DeepMind, capaz de crear canciones de alta calidad en segundos.
Lyria 3 mejora la generación de audio con creación automática de letras, controles creativos más precisos sobre estilo, voces y tempo, y un mayor realismo y complejidad musical.
Gemini admite dos modos de creación: texto a música para género, estado de ánimo o recuerdos, y foto/vídeo a música usando el contexto visual para componer canciones.
Desde la perspectiva de la cadena de señal, Lyria 3 se percibe menos como un generador de novedades y más como un motor de composición estrictamente acotado y optimizado para la coherencia en formatos cortos. El cambio notable no es solo la síntesis lírica superpuesta al audio, sino el acoplamiento más estrecho entre la intención semántica y el resultado tímbrico. En comparación con sistemas anteriores de música generativa que tendían a difuminar transitorios o a colapsar el detalle armónico bajo arreglos densos, Google presenta Lyria 3 como un modelo que enfatiza la estructura musical interna —fraseo, contorno dinámico y presencia vocal—, lo que sugiere un entrenamiento con mayores priors sobre la forma de la canción en lugar de la mera plausibilidad de la forma de onda. Esto encaja con la trayectoria más amplia de DeepMind: menos texturas inquietantes, un equilibrio de medios más predecible y menos artefactos de fase que los audiófilos suelen asociar con el audio neuronal temprano.
Donde la narrativa de Google se aparta de parte del comentario de la industria es en su insistencia en que el sistema no persigue una fidelidad de “obra maestra”. Ese encuadre contrasta con la forma en que plataformas competidoras promocionan un realismo cada vez mayor, pero explica varias decisiones de diseño: abstracción deliberada cuando aparecen nombres de artistas en las indicaciones, filtros que contrastan los resultados con obras conocidas y la inserción obligatoria de identificadores inaudibles. Desde el punto de vista de la ingeniería de audio, SynthID resulta especialmente interesante porque opera por debajo de los umbrales perceptivos sin degradar de forma audible el ruido de fondo ni la imagen estéreo, situándose más cerca del marcado de agua profesional para radiodifusión que del DRM de consumo. El resultado es una herramienta que prioriza la trazabilidad y el juego expresivo por encima de la reproducción de referencia, un enfoque que puede frustrar a los puristas, pero que traza una línea clara entre un cuaderno creativo y una herramienta de producción final.
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