El rápido avance de la Inteligencia Artificial y, en particular, del Machine Learning está transformando de manera profunda el ámbito de la ingeniería de audio y acústica. Tecnologías como el reconocimiento automático de sonido, el análisis musical, la separación de fuentes, la mejora de audio o los sistemas inteligentes de recomendación forman hoy parte de aplicaciones reales en la industria musical, audiovisual, de telecomunicaciones y en la investigación científica. En este contexto, resulta esencial que los estudiantes de ingeniería, informática y tecnologías musicales adquieran una formación sólida que combine fundamentos teóricos con experiencia práctica en el uso de herramientas actuales.

El Programa Intensivo Combinado (BIP) “Machine Learning for Audio and Acoustic Engineering” nace con el objetivo de ofrecer una formación especializada, internacional y aplicada en este campo emergente. El programa integra técnicas clásicas de procesado de señal con modelos modernos de aprendizaje automático y profundo, abordando todo el flujo de trabajo de los sistemas inteligentes de audio: desde la adquisición y anotación de datos, el análisis tiempo-frecuencia y la extracción de características, hasta el diseño, entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning y deep learning.

La estructura del BIP combina una fase virtual, centrada en la adquisición de conocimientos teóricos y habilidades prácticas en Python, con una fase presencial basada en aprendizaje por proyectos. Durante la movilidad física, los estudiantes trabajan en equipos internacionales para resolver problemas reales de Music Information Retrieval y procesado de audio, fomentando tanto la autonomía técnica como la colaboración intercultural.

Este programa responde a la creciente demanda de perfiles capaces de aplicar inteligencia artificial a señales acústicas y musicales, y refuerza la dimensión europea de la formación mediante la cooperación entre universidades de reconocido prestigio. De este modo, el BIP contribuye a mejorar la empleabilidad, la capacidad investigadora y la preparación profesional de los participantes en un área estratégica para la innovación tecnológica actual.