Jorge Calvo Zaragoza
Carrera:
Jorge Calvo Zaragoza es doctor en Aplicaciones de la Informática por la Universidad de Alicante, donde es Catedrático del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Reconocido como uno de los mayores expertos mundiales en Optical Music Recognition (OMR), lidera investigaciones que aplican inteligencia artificial y aprendizaje profundo a la lectura automática, transcripción y preservación de partituras musicales, especialmente manuscritos históricos. Ha liderado proyectos como PolifonIA, en colaboración con la Biblioteca Nacional de España, y ha participado en el proyecto europeo Repertorium para la recuperación de más de 4.000 piezas de canto gregoriano. En 2018 recibió el Premio de la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA por su investigación en reconocimiento óptico de música.
- 15 de junio de 2026
- Vivir mejor
La música que nadie había
oído en cuatrocientos años
El 26 de octubre de 2024, en el Auditorio de la Diputación de Alicante, sonaron notas que no habían sido escuchadas desde el siglo XVII. La obra se llamaba «Que altiva se desvanece», pertenecía a un manuscrito del compositor Juan de Serqueira, y había permanecido durante siglos en un archivo, ilegible para la mayoría, inaccesible para casi todos.
Hasta que una máquina aprendió a leerla.
Esa máquina —o más exactamente, ese sistema de inteligencia artificial desarrollado por el equipo de Jorge Calvo en la Universidad de Alicante— no interpretó la música. La transcribió. Leyó la imagen digitalizada de la partitura manuscrita, reconoció sus símbolos, convirtió esas manchas de tinta en información musical y la devolvió al mundo en un formato que los músicos pudieron interpretar.
Era la primera vez que esa obra volvía a sonar. Y no habría sido posible sin IA.
Enseñar a los ordenadores a leer partituras
Cuando Jorge Calvo empezó a trabajar en este campo, la pregunta que lo guiaba era aparentemente simple: ¿puede un ordenador aprender a leer una partitura? Al igual que existen sistemas de reconocimiento óptico de texto, su investigación consiste en hacer algo análogo con las partituras: que el ordenador sepa extraer la información musical que contienen. Mediante técnicas de inteligencia artificial, los sistemas aprenden cuáles son las notas, lo que significan y, con el número de ejemplos necesario, van aprendiendo a interpretarlas.
El problema es más complejo de lo que parece. Una partitura no es solo texto: es un sistema simbólico visual con una gramática propia, donde la posición de cada elemento en el espacio determina su significado. Y cuando esa partitura es un manuscrito histórico —escrito a mano, con tinta desgastada, sobre papel envejecido, con notaciones que han cambiado a lo largo de los siglos— la dificultad se multiplica.
La idea es que con estos sistemas se haga accesible el patrimonio musical que permanece en catedrales o archivos históricos y que nunca se ha digitalizado: si el ordenador puede interpretar las partituras, podría procesar un gran número de ellas, algo que un ser humano tardaría muchos años en conseguir.
Cuatro mil cantos gregorianos que vuelven a la vida
Uno de los proyectos más ambiciosos en los que ha trabajado el equipo de Alicante forma parte del consorcio europeo Repertorium. Investigadores de la Universidad de Alicante han desarrollado una herramienta de IA para transcribir más de 4.000 piezas de canto gregoriano que no han visto la luz durante más de mil años, a partir de 400.000 imágenes procedentes del archivo del Taller de Paleografía Musical de la Abadía de Solesmes, en Francia.
Los cantos catalogados serán publicados en bibliotecas digitales para difundir contenido hasta ahora accesible tan solo a un reducido número de expertos. Música que vivía encerrada en pergaminos medievales, que solo podían descifrar unos pocos especialistas con décadas de formación, puesta al alcance de cualquier persona, en cualquier parte del mundo, con una búsqueda digital.
Es una transformación del acceso al patrimonio cultural comparable a lo que supuso la imprenta para los libros. O Google Books para la literatura. Solo que con música. Y con siglos de retraso que la IA está empezando a recuperar.
De la partitura al concierto
Lo que hace especialmente poderosa la investigación de Jorge Calvo es que no termina en el ordenador. Termina en un escenario. El proyecto PolifonIA, en colaboración con la Biblioteca Nacional de España, ha desarrollado la herramienta MuRET para automatizar transcripciones a partir de imágenes digitalizadas de partituras históricas, permitiendo que músicos reales puedan interpretar obras que de otro modo seguirían siendo invisibles.
El desarrollo de PolifonIA habilita la transformación digital de los procesos y servicios de las bibliotecas digitales españolas con respecto a sus fondos musicales, permitiendo búsquedas por contenido a gran escala, la detección de obras repetidas o citadas, la transposición automática e incluso la reproducción mediante síntesis, lo que permitirá por primera vez que las personas puedan disfrutar del patrimonio musical al que hasta ahora no tenían un acceso real.
La inteligencia artificial, en manos de Jorge Calvo, no compone música ni reemplaza a los músicos. Hace algo más discreto y más profundo: rompe las barreras que separaban el presente de un pasado musical enorme, rico y mayoritariamente silenciado. Y cada partitura que aprende a leer es una voz que vuelve. Una obra que regresa. Un fragmento de humanidad que estaba perdido y que, gracias a la ciencia, suena de nuevo.
- 15 de junio de 2026
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