Hace unos dos meses, hablando sobre que he vuelto a «jugar» con la música, escribí un artículo sobre Hydrogen, una caja de ritmos sobre la que no mentía al decir que me parecía interesante. Tampoco mentía cuando decía que «Apple está por encima del resto cuando hablamos de software para la música«, y en el caso de Linux la diferencia aún es mayor. Sé que puedo recibir críticas de los más fanáticos al escribir este artículo, pero, sintiéndolo mucho, los usuarios de Linux no tenemos nada comparable a GarageBand.

Esta entrada no va sobre hablar bien de Apple, aunque también lo haré, sino para todos aquellos compañeros de Linux, incluso de blogs, que aseguran que Audacity o Ardour son comparables a ese GarageBand que yo sí he usado durante más de 10 años. Pues, sencillamente, va a ser que no. A continuación voy a mencionar el software que más comparan con el DAW de Apple, a decir por qué no son lo mismo y a intentar zanjar de una vez por todas esto que, como músico aficionado, nunca he entendido.

Podemos hacerlo todo sin salir de GarageBand. Con las «alternativas», no

Vamos a empezar hablando de Audacity. Es gratis, tiene muchos efectos e incluso se puede editar MIDI, pero ¿y sus loops? ¿y sus efectos para guitarra? ¿Vamos a comparar el editor MIDI con el de Apple? No sé si reír o llorar, en parte por cómo suena uno y como suena el otro y en parte por lo sencillo que es en uno y lo complicado que es el otro. No, Audacity no es GarageBand.

Seguimos con software como Ardour y Reaper. En teoría, ninguno de los dos es gratis, aunque en Linux no me he encontrado con ninguna limitación. GarageBand es gratis desde hace 7-8 años al comprar un Mac/iPhone/iPad. Ambos nos permiten grabar y editar y tienen mejor pinta que Audacity, pero las mismas carencias. Nos pueden servir para proyectos sencillos, pero no si necesitamos añadir y editar pistas MIDI con los mejores sonidos.

Alguno estará pensando «LMMS. Ese sí, ¿no?». Tampoco. LMMS es una buena opción para el que quiere mezclar, pero, para empezar, hay que buscarse la vida para encontrar los samples, loops y demás. Por otra parte, ¿habéis encontrado el botón para grabar? Yo tampoco. Así que, aunque tiene muy buen diseño, si no sirve para grabar y editar ondas, que aunque esto último puede hacerlo, no es nada preciso, no es comparable con GarageBand.

Por supuesto, el software que se centra en el MIDI tampoco es comparable a GarageBand, y aquí podemos mencionar Rosegarden. El software de Apple es mucho más.

La cuestión: gratuito, intuitivo y todo en uno

Más que yo no lo siente nadie. Mi iMac es de 2009 y no sé si volveré a tener otro sólo pensando en la música. Ahora uso casi siempre Linux, y ni puedo acercarme a lo que hace el GarageBand. De hecho, la versión del iPad/iPhone ya tiene algo importante que no tiene el software para Linux: la biblioteca de sonidos y un editor MIDI muy fácil de usar con el que podemos editar guitarras, bajos, teclados, pianos, sonidos de viento, de cuerda, etc, y el sonido es brutal. Mención especial para la batería, que yo tengo una caja de ritmos muy buena y no la necesito porque me resulta más fácil usar el editor del iPad.

Siguiendo con la batería, existen los «Drummers», lo que son baterías que tocarán según le indiquemos, todo improvisando. ¿Qué software para Linux tiene drummers? Y es que con un solo GarageBand tenemos (o para llegar a lo que nos ofrece, necesitamos):

• Ardour o Reaper. Con estos secuenciadores puede resultar «sencillo» subir y bajar el volumen con una línea, e indicarles dónde tiene que sonar (aunque no estoy seguro de esto último).
• Rosegarden o LMMS. Con estos programas editaríamos el MIDI, pero el sonido no tiene nada que ver con lo que ofrece Apple, que parece real.
• Audacity. Si queremos mezclar y que suene bien lo grabado y el MIDI, a lo mejor necesitamos Audacity para mezclarlo todo, o exportar el MIDI a WAV y meterlo en Ardour/Reaper. Sí podemos necesitarlo para añadir algunos efectos a las ondas.
• Hydrogen. Me gusta esta caja de ritmos, pero el sonido también deja mucho que desear. Lo bueno es que se pueden encontrar kits… si los buscas.

«Change my mind»

Pero bueno, que no soy un tío totalitario que cree que lo sabe todo sobre todo, ni mucho menos. Me puedo equivocar, y a lo mejor vosotros conocéis un software para Linux que sí se acerque o incluso supere al GarageBand. Así que termino este artículo esperando que me digáis que no tengo razón y por qué. Y si tengo suerte, que me digáis una buena alternativa, que, sinceramente, lo agradecería.

¿Cómo tiene que ser? Pues como he explicado:

• Secuenciador que me permita grabar, subir y bajar el volumen, mover el lado en el que sonará, editar las ondas y añadirles efectos.
• Lleno de efectos para el audio, si puede ser con efectos de guitarra (aunque es cierto que yo no lo necesito, pero puede venir bien para corregir un sonido mal elegido).
• Buen editor MIDI que no me haga perder el tiempo, tan sencillo de editar como Hydrogen con la batería, pero también para otros instrumentos. Y con buen sonido.
• Loops y efectos para hacer canciones en un rato y que YouTube no me pida derechos de autor, o sencillamente para divertirme.
• Que sea intuitivo, repito que no me gusta perder el tiempo.

Con lo anterior creo que me conformaría. Sin olvidar que la curva de aprendizaje no sea grande, ¿conocéis algo así?

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Microsoft dio a conocer recientemente mediante una publicación la implementación del subsistema eBPF para Windows que le permite ejecutar controladores arbitrarios que se ejecutan en el nivel del kernel del sistema operativo.

eBPF proporciona un intérprete de código de bytes integrado en el kernel para crear controladores de red cargados de espacio de usuario, control de acceso y monitoreo del sistema. eBPF se ha incluido en el kernel de Linux desde la versión 3.18 y le permite procesar paquetes de red entrantes/salientes, reenviar paquetes, controlar el ancho de banda, interceptar llamadas al sistema, controlar el acceso y realizar el seguimiento.

A través de la compilación JIT, el código de bytes se traduce en instrucciones de máquina sobre la marcha y se ejecuta con el rendimiento del código compilado. EBPF para Windows es de código abierto bajo la licencia MIT.

Hoy nos complace anunciar un nuevo proyecto de código abierto de Microsoft para que eBPF funcione en Windows 10 y Windows Server 2016 y versiones posteriores. El proyecto ebpf-for-windows tiene como objetivo permitir a los desarrolladores utilizar cadenas de herramientas eBPF familiares e interfaces de programación de aplicaciones (API) sobre las versiones existentes de Windows. Basado en el trabajo de otros, este proyecto toma varios proyectos de código abierto eBPF existentes y agrega el «pegamento» para que se ejecuten en Windows.

eBPF para Windows se puede utilizar con herramientas eBPF existentes y proporciona una API genérica que se utiliza para aplicaciones eBPF en Linux.

En particular, el proyecto le permite compilar código escrito en C en código de bytes eBPF utilizando el compilador eBPF estándar basado en Clang y ejecutar controladores eBPF ya creados para Linux en la parte superior del kernel de Windows, lo que proporciona una capa de compatibilidad especial y admite la API Libbpf estándar para compatibilidad con aplicaciones que interactúan con programas eBPF.

Esto incluye capas intermedias que proporcionan enlaces similares a Linux para XDP (eXpress Data Path) y enlaces de socket que resumen el acceso a la pila de red de Windows y a los controladores de red. Los planes apuntan a proporcionar compatibilidad completa a nivel de fuente con controladores eBPF genéricos de Linux.

La diferencia clave en la implementación de eBPF para Windows es el uso de un verificador de código de bytes alternativo, propuesto originalmente por empleados e investigadores de VMware de universidades canadienses e israelíes.

El verificador se inicia en un proceso aislado separado en el espacio del usuario y se utiliza antes de la ejecución de los programas BPF para detectar errores y bloquear posibles actividades maliciosas.

Para la validación, eBPF para Windows utiliza el método de análisis estático de interpretación abstracta, que, en comparación con el verificador eBPF para Linux, demuestra una tasa de falsos positivos más baja, admite análisis de bucle y proporciona una buena escalabilidad. El método tiene en cuenta muchos patrones de ejecución típicos obtenidos del análisis de programas eBPF existentes.

eBPF es una tecnología conocida pero revolucionaria que proporciona capacidad de programación, extensibilidad y agilidad. eBPF se ha aplicado a casos de uso como la protección contra la denegación de servicio y la observabilidad.

Con el tiempo, se ha construido un ecosistema significativo de herramientas, productos y experiencia en torno a eBPF. Aunque el soporte para eBPF se implementó por primera vez en el kernel de Linux, ha habido un interés creciente en permitir que eBPF se use en otros sistemas operativos y también para extender los servicios en modo de usuario y demonios además del kernel.

Después de la verificación, el código de bytes se pasa al intérprete de nivel de kernel, o se pasa a través del compilador JIT, seguido de la ejecución del código de máquina resultante con derechos de kernel. Para aislar los controladores de eBPF a nivel de kernel, se utiliza el mecanismo HVCI (integridad de código reforzada por HyperVisor), que utiliza herramientas de virtualización para proteger los procesos en el kernel y garantiza que la integridad del código ejecutado esté firmado digitalmente.

Una limitación de HVCI es la capacidad de verificar solo los programas eBPF interpretados y la imposibilidad de usarlos junto con JIT (tiene una opción: rendimiento o protección adicional).

Finalmente si estás interesado en conocer más al respecto, puedes consultar el siguiente enlace.

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IBM dio a conocer recientemente su nuevo proyecto llamado «CodeNet» el cual tiene como objetivo proporcionar a los investigadores un conjunto de datos para experimentar con el uso de técnicas de aprendizaje automático para crear traductores de un lenguaje de programación a otro, así como generadores y analizadores de código.

CodeNet incluye una colección de 14 millones de ejemplos de código que resuelven 4053 problemas de programación comunes. En total, la colección contiene alrededor de 500 millones de líneas de código y cubre 55 lenguajes de programación, tanto lenguajes modernos como C++, Java, Python y Go, como heredados, incluidos COBOL, Pascal y FORTRAN.

«El software se está comiendo el mundo», escribió el famoso empresario estadounidense Marc Andreessen en 2011. Un avance rápido hasta el día de hoy: el software se encuentra en servicios financieros y atención médica, teléfonos inteligentes y hogares inteligentes. Incluso los automóviles ahora tienen más de 100 millones de líneas de código.

Los desarrollos del proyecto se distribuyen bajo la licencia Apache 2.0 y se prevé que los conjuntos de datos se distribuyan en forma de dominio público.

Los ejemplos están anotados e implementan algoritmos idénticos en diferentes lenguajes de programación. Se supone que el conjunto propuesto ayudará a entrenar sistemas de aprendizaje automático y desarrollar innovaciones en el campo de la traducción y el análisis automático de código, por analogía con la forma en que la base de datos ImageNet de imágenes anotadas ayudó al desarrollo de sistemas de reconocimiento de imágenes y visión artificial. Varios concursos de programación se mencionan como una de las principales fuentes de formación de colecciones.

Project CodeNet específicamente puede impulsar la innovación algorítmica para extraer este contexto con modelos secuencia a secuencia, al igual que lo que hemos aplicado en los lenguajes humanos, para hacer una mella más significativa en la comprensión de la máquina del código en lugar del procesamiento de la máquina del código.

A diferencia de los traductores tradicionales basados ​​en reglas de traducción, los sistemas de aprendizaje automático pueden capturar y tener en cuenta el contexto del uso del código. Al convertir de un lenguaje de programación a otro, el contexto es tan importante como al traducir de un lenguaje humano a otro. Es la falta de conciencia contextual lo que evita que el código se convierta de lenguajes heredados como COBOL.

La presencia de una gran base de implementaciones de algoritmos en varios lenguajes ayudará a crear sistemas universales de aprendizaje automático que, en lugar de traducción en vivo entre lenguajes específicos, manipulen una representación más abstracta del código, independiente de lenguajes de programación específicos.

Dicho sistema se puede utilizar como un traductor que traduce el código transmitido en cualquiera de los idiomas admitidos a su representación abstracta interna, a partir de la cual se puede generar código en muchos idiomas.

Incluyendo el sistema podrá realizar transformaciones bidireccionales. Por ejemplo, los bancos y las agencias gubernamentales continúan utilizando proyectos COBOL heredados. Un traductor de aprendizaje automático puede convertir el código COBOL a la representación de Java y, opcionalmente, traducir un fragmento de Java de nuevo al código COBOL.

Además de la traducción entre idiomas, se mencionan áreas de aplicación de CodeNet como la creación de sistemas de búsqueda de códigos inteligentes y la automatización de la detección de clones, así como el desarrollo de optimizadores y sistemas para la corrección automática de códigos.

En particular, los ejemplos presentados en CodeNet se proporcionan con metadatos que describen los resultados de las pruebas de rendimiento, el tamaño del programa resultante, el consumo de memoria y el estado que permite distinguir el código correcto del código con errores (para distinguir el código correcto del código incorrecto, ejemplos con errores se incluyen especialmente en la colección, cuya participación es del 29,5%).

Un sistema de aprendizaje automático puede tener en cuenta estos metadatos para generar el código más óptimo o para detectar regresiones en el código analizado (el sistema puede entender que el algoritmo no está implementado de manera óptima en el código transmitido o contiene errores).

Finalmente si estás interesado en conocer más al respecto sobre CodeNet, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.

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