Sinestes.IA
Mostra/ Apri
Data
2019-06-12Direttore
Hernández Vega, Juan DanielPublishers
Pontificia Universidad Javeriana
facoltà
Facultad de Artes
programma
Estudios Musicales
Titolo ottenuto
Maestro (a) en Música
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Metadata
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Composición Flotar - (flotar.mp3)
Composición Deslizar - (deslizar.mp3)
Composición Retorcer - (retorcer.mp3)
Composición Presionar - (presionar.mp3)
Composición Tocar - (tocar.mp3)
Composición Sacudir - (sacudir.mp3)
Composición Atacar - (atacar.mp3)
Composición Golpear - (golpear.mp3)
Composición anterior Golpear - (golpear-old.mp3)
(flotar-old.mp3)
Entorno sonoro: Kick - (kick.mp3)
Entorno sonoro: Flauta - (flute.mp3)
Entorno sonoro: Sonido Dinámico - (synth.mp3)
Entorno sonoro: Arpegio - (arp.mp3)
Sommario
Sinestes.IA es un proyecto de creación que explora el uso de Algoritmos de aprendizaje profundo como herramientas interactivas y creativas. Inspirado en el fenómeno de la Sinestesia, este proyecto busca traducir, en tiempo real, los movimientos corporales en música. Con esto en mente, se indaga la relación existente entre la música y la danza, desarrollando un sistema de composición a partir de los esfuerzo-acciones de la teoría Laban. Por otro lado, se hace uso del concepto de Modelos del Mundo como guía para el algoritmo de aprendizaje. Por esta razón, Sinestes.IA es capaz de comprender el baile, tanto visual como temporalmente, y de responder a este con instrucciones musicales. Este proyecto demuestra las capacidades, posibilidades y limitaciones que se pueden presentar al momento de desarrollar herramientas de creación interactivas e inteligentes, y propone distintas maneras para obtener mejores resultados.
Astratto
Sinestes.IA is a creative project that explores the usage of Deep Learning Algorithms as creative and interactive tools. Inspired in the psychological phenomenon of Synesthesia, this projects aims to translate, in real time, body movements into music. With this in mind, the existing relation between dance and music is examined, developing a composition system based on the Action-Efforts described in Laban’s method. On the other hand, the concept of World Models is used as a guideline for the learning algorithm. Because of this, Sinestes.IA is capable of understanding movement, both visually and temporarily, and is able to respond to this with musical instructions. This project showcases the capabilities, possibilities, and limitations that may be present when developing smart and interactive tools in the creative means, and proposes different ways for obtaining better results.
Parole chiave
Inteligencia artificialAprendizaje de máquina
Aprendizaje profundo
Modelos del mundo
Sinestesia
Teoría Laban
Esfuerzo-acciones
Música algorítmica
Música interactiva
Keywords
Artificial intelligenceMachine learning
Deep learning
World models
Synesthesia
Laban's theory
Action-efforts
Algorithmic music
Interactive music
Tema
Estudios musicales - Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificial
Sinestesia
Aprendizaje de maquinas
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