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Enregistrement W2060580294 · doi:10.1109/pacrim.2013.6625512

The Wiikembe — performer designed lamellophone hyperinstrument for idiomatic musical-DSP interaction

2013· article· en· W2060580294 sur OpenAlexaff
Shawn Trail, George Tzanetakis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureComputer scienceInterface (matter)ArduinoDigital signal processingGuitarHuman–computer interactionMusical instrumentGesture recognitionMusicalMultimediaSpeech recognitionEmbedded systemComputer hardwareArtificial intelligenceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wiikembe is an augmented Likembe from Zaire, believed to be 100+ years old. A Wiimote affords 3D gesture sensing for musical-HCI. An Arduino interface offers explicit control over DSP functions. Puredata (Pd) scales, converts, and routes control data into Ableton Live. A contact mic is used to acquire a direct audio signal from the Likembe. The audio inputs into a conventional computer audio interface and routed into Live which handles event sequencing, DSP, and audio bussing. The result is a compact and intuitive, robust lamellophone hyperinstrument. The Wiikembe extends the sonic possibilities of the acoustic Likembe without compromising traditional sound production methods or performance techniques. We chose specific sensors and their placement based on constraints regarding the instrument's construction, playing techniques, the author's idiosyncratic compositional approach and sound design requirements. The Wiikembe leverages and combines inherent performance gestures with analogous embedded gestural sensing to achieve unprecedented intimate musical-DSP interaction. Specific gesture recognition techniques and mapping strategies have been standardized using easily sourced and implementable, low-cost components. This work is in efforts to establish an implementable pitched-percussion hyperinstrument framework for experimentation and pedagogy with minimal engineering requirements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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