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.Extra thanks go to Stephen Sinclair as co-creator of libmapper, not only for his own brilliance and hard work, but for being such a patient resource.Many others have also 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, Jérome 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
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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.
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 ».