Connecting Free Improvisation Performance and Drumming Gestures Through Digital Wearables
Notice bibliographique
Résumé
High-level improvising musicians master idiosyncratic gesture vocabularies that allow them to express themselves in unique ways. The full use of such vocabularies is nevertheless challenged when improvisers incorporate electronics in their performances. To control electronic sounds and effects, they typically use commercial interfaces whose physicality is likely to limit their freedom of movement. Based on Jim Black's descriptions of his ideal digital musical instrument, embodied improvisation gestures, and stage performance constraints, we develop the concept of a modular wearable MIDI interface to closely meet the needs of professional improvisers, rather than proposing a new generic instrument that would require substantial practice to adapt improvisational techniques already acquired. Our research draws upon different bodies of knowledge, from theoretical principles on collaboration and embodiment to wearable interface design, in order to create a digital vest called Track It, Zip It (TIZI) that features two innovative on-body sensors. Allowing for sound control, these sensors are seamlessly integrated with Black's improvisational gesture vocabulary. We then detail the design process of three TIZI prototypes structured by the outcomes of a performance test with Black, a public performance by a novice improviser during the 2017 International Guthman Musical Instrument Competition, and measurements of sensor responses. After commenting on the strengths and weaknesses of the final TIZI prototype, we discuss how our interdisciplinary and collective process involving a world-class improviser at the very center of the design process can provide recommendations to designers who wish to create interfaces better adapted to high-level performers. Finally, we present our goals for the future creation of a wireless version of the vest for a female body based on Diana Policarpo's artistic vision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».