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Estudando Algoritmos Composicionais parte1

Iniciando alguns estudos mais dirigidos por aqui, vou começar a usar esta área do site mais como rascunho, pois noto que muitos dos meus experimentos estão se perdendo pelo meu perfeccionismo de só querer publicar tutoriais mais acabados e detalhados. Este post então inaugura também uma subcategoria que chamarei de “Fichamento”, trabalhando no resumo de livros sobre assuntos relacionados, e sempre almejando gerar algum código ou experimento a partir do que foi digerido.

O livro que inicio aqui o “Machine Musicianship“, que poderia ser traduzido como “Musicalidade da Máquina” ou algo semelhante. Meu objetivo não é resenhar o livro, apenas tentar resumir algumas idéias que vou capturando e fazer alguns experimentos computacionais em cima.

Tempestade Cerebral

treinando musicos – treinando computadores…

A tarefa de comparar o aprendizado de música de um humano com a de um computador aprendiz é uma metáfora interessante, mas no desdobramento de uma categorização de paramêtros logo nos deparamos com a diferença ente gestos que podem ser matematizados (portanto são computáveis ex: ritmo, afinação, escalas, acordes, etc.) e outros que cairiam numa classificação subjetiva (emoções, memória, condição da escuta, etc.).

Este livro segue uma linha bem pragmática de categorização em busca desta matematização do processo de escolha composicional, com a excelente desculpa de que “é preciso começar de algum lugar”.

Segue pra isso focado em análise de entrada de dados em tempo real e um processamento capaz de reconhecimento de padrões e “estilo musical” (o que pessoalmente eu já considero algo que tem muito critério subjetivo envolvido, mas entendo que ele vai por um caminho de reconhecimento de padrões aplicado a repertório).

No ínicio da pesquisa ele dá uma boa focada no que ele chama de subprocessos, basicamente algumas técnicas algorítmicas para reconhecimento de padrões musicais. Ele baseia estas técnicas em dados que almeja esperar de um performer, trabalhando com um protocolo de parametrização de gestos musicais comum, onde escolhe por uma questão também pragmática, o protocolo MIDI como base.

Interessante aqui notar que escolhendo esse caminho ele evita completamente entrar no campo computacional do processamento de sinal analógico-digital (DSP), o que poderia ser uma estratégia mais abrangente de processamento de padrões musicais provenientes de qualquer tipo de emissor sonoro, mas certamente em 2001 (quando o livro foi escrito) iria exigir um desvio enorme de foco. Considera-se então nesse caso que tal processo já ocorreu e aquilo que era acústico ja foi parametrizado no modo cromático (12 notas e suas oitavas) e toda articulação que o MIDI permitiria armazenar. Ou que estaria se trabalhando com um “seguidor de partitura”(score follower) – algo que ele vai discorrer mais no final do livro quando falar mais objetivamente em composição em tempo real.

Fica também aberto o caminho de pesquisar outros protocolos de articulação e armazenamento de paramêtros em de um gesto sonoro. Ele fala brevemente ali do protocolo “kern” articulado com a coleção de programas para ambiente UNIX “Humdrum“. Um interessante estudo de caso sobre o “processamento simbólico” de padrões que poderia ser mais uma referência na continuidade deste estudo.  ( http://humdrum.org/Humdrum/ )

No próximo post vou focar nos tais “Processos simbólico” que ele trabalha em algoritmos no segundo capitulo do livro.

Além da explicação do algoritmo e sua contextualização ele vai aos poucos introduzindo algumas classes em C++ e patches em max/msp quer seria interessante fazer um paralelo com objetos que ja existem no PureData (só no estudo rápido que fiz já identifico ali nos problemas que ele coloca, alguns objetos prontos como [pitch] , [chord], [ryththm] , [gestalt] , etc. vou tentar explorar estes objetos comparativamente e adentrar tambem na parte de código C deles, pra pensar nos algoritmos.

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