A framework and tools for mapping of digital musical instruments
Notice bibliographique
Résumé
Digital musical instruments (DMIs) are typically composed of an interface using some type of sensor technology, and real-time media synthesis algorithms running on a digital computer.The connections between various input signals from performer interaction and the parameters of synthesis must be artificially associated -this mapping of gesture to sound or other media defines the behaviour of the system as a whole.Mapping design is a challenging and sometimes frustrating process.In this dissertation, the design and implementation of an open-source, cross-platform software library and several related tools for supporting the mapping task are presented.These tools are designed to provide discovery and interconnection between parts of DMIs and other interactive systems, and to achieve compatibility through translation and transformation of data representations rather than imposing representation standards.The control parameters of software and hardware devices compliant with libmapper can be freely interconnected without requiring any intended mutual compatibility.Among the unique features presented is support for mapping between systems that include entities with multiple instances with dynamic lifetimes, systems which would usually require bespoke programming.A formalization of the problem is described, and several examples of real-world applications are outlined.Finally, two use-cases for the mapping tools are presented in-depth: the development of the T-Stick digital musical instrument, and the design and use of prosthetic musical instruments for interactive dance/music performance. SommaireLes instruments de musiques numriques (IMN) comprennent gnralement ces lments: une interface qui comporte certaines technologies de captation, et des algorithmes de synthse qu'un ordinateur calcule en temps rel.Les connexions entre les signaux engendrs par l'interprte et les diffrents paramtres de synthse doivent tre tablies artificiellement.Cette correspondance entre le geste et le son, ce *mappage*, dfinit le comportement du systme.La conception de tels mappages est un processus exigeant, voire parfois frustrant.Cette thse prsente la conception et l'implmentation d'un ensemble d'outils logiciels qui servent faciliter l'laboration de mappages.La pice centrale de cette collection est une bibliothque multiplateforme code source libre appele libmapper.Ces outils permettent la dtection et l'interconnexion des diffrentes parties d'IMN ou d'autres systmes interactifs.Ils visent assurer la compatibilit par la traduction et la transformation des reprsentations de donnes plutt que par l'imposition de standards.Les paramtres de contrle des dispositifs logiciels ou matriels qui se conforment libmapper peuvent tre interconnects librement sans qu'une compatibilit mutuelle ne soit prvue.La possibilit d'tablir des mappages entre des systmes qui incluent des entits, qui leur tour comportent de multiples *instances* dure de vie dynamique, constitue l'une des fonctions uniques qui sont prsentes.Ce problme, qui devrait normalement ncessiter une programmation sur mesure, est dcrit, formalis et illustr par des exemples concrets.Finalement, deux cas o ces outils de mappage ont t utiliss sont analyss en profondeur: le dveloppement du T-Stick, un instrument de musique numrique, ainsi que la conception et l'utilisation d'instruments de musiques prosthtiques pour la danse interactive.contributed to the library and surrounding toolset: Mark Zadel for the SuperCollider language bindings, Vijay Rudraraju, Aaron Krajeski, and Jonathan Wilansky on graphical user interfaces, Jrome Nika and Gautam Bhattacharya on some core functionality, Mahtab Ghamsari-Esfahani, Avrum Hollinger and Vanessa Yaremchuk on machine learning tools.Thanks also to D. Andrew Stewart for tireless beta-testing.Extra thanks also go to my collaborators in creating some wonderful new musical instruments: D.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».