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Enregistrement W3193501594 · doi:10.1017/s135577182100008x

<i>Live 4 Life</i>: A spatial performance tool to play the ephemeral and improvise with space and playback speeds

2021· article· en· W3193501594 sur OpenAlexaff
Christophe Lengelé

Notice bibliographique

RevueOrganised Sound · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceImprovisationTemporalityContext (archaeology)Human–computer interactionArticulation (sociology)Ephemeral keySpace (punctuation)LoudspeakerMultimediaAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes my own way to improvise with space using a computer-based tool implemented in SuperCollider. The objective of this spatial performance tool is to have an ergonomic spatio-temporal and spectral control over numerous sound objects in real time, in order to alternate between spatialised polyrhythms and textures. After a brief review of spatial audio context, the spatial performance tool is summarised and detailed here by focusing on one of the core parameters: the playback speeds, which can act both on rhythm and space and enable among others the spatio-temporal articulation of the performance. As well as discussing the word ‘comprovisation’ and my conception of human–computer improvisation, the possibilities and approach of the tool in terms of improvisation and controllerism are illustrated through the use and combination of different controllers (computer keyboard, tactile interfaces, force touch sensors). Whereas some controllers are more dedicated to the selection and triggering of streams of spatialised sound events, others have their own mappings and ways of acting on some parameters (depending on the temporality of the sounds: playing or future events).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,008

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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