El Auto-Tune es un procesador de audio creado por Antares Audio Technologies, y más concretamente por Andy Hildebrand -ingeniero trabajador de la empresa petrolera estadounidense Exxon- para usos vocales e instrumentales. Hildebrand aplicó a la música su modelo matemático para predecir si en la subcorteza terrestre había petróleo a partir de una serie de receptores que analizaban las vibraciones del subsuelo provocadas por explosiones controladas. Tras ello, decidió aplicar esa misma tecnología a un objetivo personal de hacer cantar bien a un amigo suyo. Refinó pues su algoritmo usado en los receptores para refinar voces sin tener que acelerarlas (lo cual subiría el tono) o decelerarlas (bajaría el tono).
El Auto-Tune es usado para enmascarar inexactitudes y errores en la voz, por lo que ha permitido a muchos artistas producir grabaciones con afinación mucho más precisa.
La primera artista oficialmente en usarlo fue Cher en su tema “Believe” del año 1998. Sus productores no quisieron desvelar su uso para que la cantante no fuera criticada y pero otros que conocían el auto-tune, detectaron que escogiendo un nivel concreto de tolerancia, este efecto no solo corregía la desafinación sino también provocaba un efecto robot que es el que tantos artistas han aplicado a su voz con un fin artístico.
El Auto-Tune ha sido pues usado por la gran mayoría de estudios de grabación para afinar a la perfección pero también como un recurso artístico con el que obtener efectos y sonidos interesantes. Su buena salud tras 25 años es debido sobre todo gracias al género urban y más concretamente al «Trap”, subgénero musical del hip-hop caracterizado por mezclar rap con música electrónica y por el uso de este efecto en la voz como un instrumento más. Y es que así sonarían artistas famosos del género como Rosalía que suelen hacer uso de este efecto sin él.
En Grupo Motiva, tenemos un amplio catálogo de artistas que usan este efecto de forma artística. ¡Contáctanos y te los incorporamos a tus canales contratados dentro de tu hilo musical!
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