A Comprehensive Review of Sensors and Instrumentation Methods in Devices for Musical Expression
Notice bibliographique
Résumé
Digital Musical Instruments (DMIs) are musical instruments typically composed of a control surface where user interaction is measured by sensors whose values are mapped to sound synthesis algorithms. These instruments have gained interest among skilled musicians and performers in the last decades leading to artistic practices including musical performance, interactive installations and dance. The creation of DMIs typically involves several areas, among them: arts, design and engineering. The balance between these areas is an essential task in DMI design so that the resulting instruments are aesthetically appealing, robust, and allow responsive, accurate and repeatable sensing. In this paper, we review the use of sensors in the DMI community as manifested in the proceedings of the International Conference on New Interfaces for Musical Expression (NIME 2009-2013). Focusing on the sensor technologies and signal conditioning techniques used by the NIME community. Although it has been claimed that specifications for artistic tools are harder than those for military applications, this study raises a paradox showing that in most of the cases, DMIs are based on a few basic sensors types and unsophisticated engineering solutions, not taking advantage of more advanced sensing, instrumentation and signal processing techniques that could dramatically improve their response. We aim to raise awareness of limitations of any engineering solution and to assert the benefits of advanced electronics instrumentation design in DMIs. For this, we propose the use of specialized sensors such as strain gages, advanced conditioning circuits and signal processing tools such as sensor fusion. We believe that careful electronic instrumentation design may lead to more responsive instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».