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SEMINARIO
SOBRE SONIDO
Y NUEVAS
TECNOLOGÍAS
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La plataforma del Seminario sobre Sonido y Nuevas Tecnologías reúne una serie de presentaciones grabadas que exploran el cruce entre la creación musical y las herramientas tecnológicas contemporáneas. A través de contenidos accesibles en línea, se abordan temas como la creación musical digital, nuevas interfaces o instrumentos, y los cambios en la escucha y distribución en la era digital. Este espacio está pensado para músicos, investigadores, productores, estudiantes y personas interesadas en las posibilidades que ofrece la tecnología en el ámbito sonoro, fomentando la reflexión y el aprendizaje a través de materiales disponibles de forma abierta y flexible.
Es un seminario permanente dirigido por el Dr. Jorge Rodrigo Sigal y coordinado por el Mtro. Gerardo Meza que incluye estudiantes, invitados especiales y artistas de diferentes instituciones y países.
Contacto: rodrigo@cmmas.org
Este seminario cuenta con el apoyo y participación de investigador@s y alumn@s de las siguientes instituciones:
Escuela Nacional de Estudios Superiores, Morelia. UNAM, México
El Centro Mexicano para la Música y las Artes Sonoras
Facultad de Música de la UNAM, México
Universidad Austral de Valdivia, Chile
La Universidad Autónoma Metropolitana, México
La Universidad Autónoma de Tamaulipas, México
AGENDA DEL SEMINARIO INTERINSTITUCIONAL DE SONIDO, ARTE Y TECNOLOGÍA 2026
4 de marzo
Elliot Hernández (UNAM)
Implementación computacional de un prototipo taxonómico de análisis de gestos sonoros electroacústicos
El tema aborda el desarrollo de descriptores de alto nivel (MIR) capaces de analizar la morfología interna del gesto sonoro electroacústico, permitiendo aislar sus componentes fundamentales y caracterizarlos, sentando las bases para el entrenamiento de un sistema de Inteligencia Artificial como herramienta de asistencia compositiva de música electroacústica.
25 de marzo
Raúl Moller Jensen (UNAM)
Percepción de la elevación aparente del sonido: grabación y reproducción en sistemas de altavoces estereofónicos.
Luego de haber realizado una serie de experimentaciones tales como la grabación (microfonía), codificación y análisis de una serie de fuentes acústicas (instrumentos de música tradicional mexicana, coro y voz) dispuestos en diferentes ángulos de elevación y lateralización, es que comienzo a experimentar con su reproducción en un sistema de altavoces estereofónico para oportunamente realizar un experimento psicoacústico de localización del sonido. Hablaré, entonces, de los procedimientos experimentales llevados a cabo hasta el momento y de las primeras conjeturas obtenidas.
29 de abril
Irán Román (QMUL)
Advancing Multimodal Machine Perception Through Neural Dynamics and Music AI
Mi investigación integra tres perspectivas complementarias: percepción multimodal basada en aprendizaje automático, neurociencia teórica e inteligencia artificial aplicada a la música.
En percepción multimodal, desarrollo sistemas que procesan información auditiva, visual y espacial para comprender entornos complejos, desde el reconocimiento de acciones en primera persona en realidad aumentada hasta la localización espacial de eventos sonoros. Este trabajo aborda desafíos fundamentales en el aprendizaje entre modalidades (cross-modal learning) y en la comprensión de escenas en tiempo real.
En neurociencia teórica, investigo cómo la dinámica neuronal explica comportamientos periódicos, proponiendo que los sistemas cerebro-cuerpo encarnan físicamente la estructura temporal mediante resonancia y acoplamiento dinámico, en lugar de hacerlo a través de modelos predictivos. Este marco revela cómo el tempo motor espontáneo afecta la sincronización y cómo la retroalimentación retardada moldea el comportamiento anticipatorio en la coordinación rítmica.
En inteligencia artificial aplicada a la música, examino las capacidades perceptivas y de razonamiento de los modelos de lenguaje de gran escala, evidenciando brechas persistentes entre la comprensión simbólica y la comprensión acústica. Evalúo habilidades fundamentales de percepción musical y desarrollo conjuntos de datos de referencia (benchmarks) que ponen de manifiesto las limitaciones de los sistemas actuales para realmente “escuchar” en lugar de simplemente leer música. En conjunto, estas perspectivas amplían nuestra comprensión de los sistemas inteligentes capaces de percibir, razonar e interactuar con información multimedia temporal.
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