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Record W3176984390 · doi:10.82308/41625

Direct manipulation for musical interfaces based on visual software: design and evaluation

2019· article· en· W3176984390 on OpenAlexfundno aff
Jeronimo Costa

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldComputer Science
TopicMusic Technology and Sound Studies
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
KeywordsComputer scienceSoftwareHuman–computer interactionMusicalProgramming languageVisual artsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Grâce à la popularisation des plateformes d’informatique mobile et de distribution de logiciels, telles que l’Apple Store et Google Play, de nombreuses interfaces musicales basées sur des logiciels avec retour visuel sont en cours de conception. Des exemples récents tels que Loopy, Borderlands et Ocarina montrent que de puissantes interfaces logicielles visuelles sont capables de captiver autant les musiciens amateurs que les experts, tout en fournissant une manipulation musicale plus directe.Bien que certains exemples soient disponibles, il demeure difficile de conceptualiser de telles in- terfaces directes, puisque l’accent est porté davantage sur “l’art plutôt que la science”. Par exemple, contrairement aux instruments acoustiques, la production du son est physiquement découplée des commandes d’entrée, offrant ainsi des possibilités infinies de mappage. De plus, la facilité d’accès et d’utilisation grandissante pour les novices peut conduire à des applications ressemblant plutôt à des jouets, ce qui désintéresse les experts. Enfin, l’analyse des interfaces musicales existantes reste inhabituelle et peu de recherches sont menées afin de mieux comprendre ces interfaces.Cette thèse a pour objectif de mieux comprendre ces interfaces musicales dans le but de fournir des bases empiriques qui informeront les principes entourant leur conception et leur évaluation. Tout en me basant sur les recherches conduites dans le domaine de l’interaction personne-machine, je propose l’hypothèse qu’une stratégie efficace consiste à adopter un modèle d’interaction appelé manipulation directe (MD) caractérisé par une représentation visuelle continue de l’objet en ques- tion, des actions physiques pour manipuler les représentations visuelles, un retour visuel rapide, et des actions incrémentales facilement réversibles.Afin d’étudier cette hypothèse, je présente des études de cas exploratoires au sein desquelles la MD est conçue et évaluée selon trois contextes spécifiques reliés à des outils musicaux: a) outils de bouclage en temps réel; b) outils de création d’installations artistiques interactives; et c) outils de création musicale. En conséquence, je présente trois nouveaux outils logiciels de musique: le Voice Reaping Machine; le ZenStates; et le StateSynth. Enfin, je présente un ensemble de stratégies de conception d’interface et d’approches d’évaluation permettant de conceptualiser efficacement la MD pour les interfaces musicales logicielles

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.729
Threshold uncertainty score0.986

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
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