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Enregistrement W196455693

POLYPHONIC EMBOUCHURE ON AN INTRICATELY EXPRESSIVE MUSICAL KEYBOARD FORMED BY AN ARRAY OF WATER JETS

2009· article· en· W196455693 sur OpenAlexaff
Steve Mann, Ryan Janzen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphonyMusicalComputer scienceKey (lock)Context (archaeology)Human–computer interactionComputer musicJet (fluid)Musical instrumentAcousticsPianoViolinInterface (matter)Electroacoustic musicSpeech recognitionPhysicsEngineeringAerospace engineeringArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Touching, diverting, restricting, or obstructing water jets constitutes a new type of user-interface for immersive multimedia environments such as totally acoustic, totally electronic, or hybrid musical instruments. The result is a richly expressive input device. In the context of a musical instrument, this device is called a hydraulophone. Developments in the rich expressivity of the hydraulophone are presented, as a new type of embouchure control. This paper presents a new concept called “finger-jet embouchure” in which each “key ” (water jet) on the instrument is governed by fluid-dynamics, rather than by solid key motion. The direct coupling between a musician’s finger and physical sound production in the liquid (which can be detected by underwater microphones and fed into a computer, thus creating a hyperacoustic user-interface) leads to highly expressive performance styles. By designing each note to be associated with one water-jet “mouth ” on the instrument, we give the performer an ability to fluidly interleave the dynamics of many notes simultaneously, producing a phenomenon named “polyphonic embouchure”. The result is the ability to perform richly expressive music, whether on an acoustic hydraulophone, or on an enhanced hydraulophone with sound pickups for hyperacoustic computer performances. 1.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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