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VonFlorian Simon

PixelWaltz: Sonifikation von Bildern in OpenMusic

Abstract: Mit dem OpenMusic-Programm PixelWaltz lassen sich Bilder in symbolische Repräsentation von Musik (Tonhöhen und Einsatzzeitpunkte) umsetzen. Es stehen Optionen zur Bildmanipulation zur Verfügung, mit denen das Resultat zusätzlich beeinflusst werden kann.

Verantwortliche: Florian Simon

Mapping: Pitch

Die Pixel des Bildes werden zeilenweise durchlaufen und die jeweiligen Rot-, Grün- und Blauwerte (zwischen 0 und 1) auf einen gewünschten Tonhöhenbereich gemappt. Aus einem Pixel werden damit stets drei Tonhöhenwerte in Midicent gewonnen. Da zwei nebeneinander liegende Pixel einander in vielen Fällen ähnlich sind, treten bei dieser Mapping-Methode oft sich alle drei Noten wiederholende Muster auf. Hierin liegt der Grund für den Titel des Projektes.

Es besteht auch die Möglichkeit die Anzahl der ausgegebenen Notenwerte zu begrenzen.

Mapping: Einsatzzeitpunkte

Für die Einsatzzeitpunkte und Tondauern kann ein konstanter Wert festgelegt werden. Zudem lässt sich ein Humanizer-Effekt zuschalten, der jede Note innerhalb eines angegebenen Bereiches zufällig nach vorne oder hinten verschiebt. Ausgehend vom Grundtempo lassen sich accelerandi und ritardandi gestalten, indem Listen aus drei Zahlen übergeben werden. Diese stehen für Startnote, Endnote sowie Geschwindigkeit der Tempoänderung. (20 50 -1) sorgt von Note 20 bis Note 50 für ein accelerando, bei dem die Abstände pro Ton um eine Millisekunde kürzer werden. Ein positiver dritter Wert entspricht einem ritardando.

Dynamik

Für die Lautstärke bzw. Velocity lassen sich verschiedene Zufallsbereiche für „rote“, „grüne“ und „blaue“ Noten festlegen. Die so erzeugten Werte können zudem sinusförmig moduliert werden, sodass beispielsweise ein An- und Abschwellen der Lautstärke über längere Zeiträume hinweg möglich ist. Dafür ist die Angabe einer Wellenlänge in Notenzahl sowie des maximalen Abweichungsfaktors nötig.

Begleitstimme

Optional bietet PixelWaltz die Möglichkeit eine Begleitstimme zu generieren, welche aus einzelnen zusätzlichen Tönen in einer gewünschten festen Notenzahlfrequenz besteht. Ist diese nicht durch 3 teilbar, entsteht oft eine Polymetrik. Die Tonhöhe wird zufällig bestimmt und kann dabei zwischen 3 und 6 Halbtönen unter der jeweils „begleiteten“ Note liegen.

Bildbearbeitung

Um weitere Variation zu kreieren sind dem Sonifikationsabschnitt von PixelWaltz Werkzeuge zur Manipulation des Eingangsbildes vorangestellt. Neben der Anpassung von Bildgröße, Helligkeit und Kontrast ist auch eine Verschiebung der Farbwerte und damit ein Umfärben des Bildes möglich. Die Änderungen in der musikalischen Übersetzung sind sofort merkbar: Mehr Helligkeit führt zu einer höheren Durchschnittstonhöhe, mehr Kontrast verkleinert die Zahl der verschiedenen Tonhöhenwerte. Bei einem blaudominierten Bild werden die jeweils letzten Noten der Tripel meist die höchsten sein.

Klangergebnisse

Die klanglichen Resultate unterscheiden sich natürlich je nach Input – gerade fotografiertes Material führt aber oft zu derselben wellenartigen Gesamtstruktur, die sich unregelmäßig und in langsamem Tempo chromatisch mal aufwärts, mal abwärts windet. Die Begleitung unterstützt diesen Effekt und kann einen Gegenpuls zur Hauptstimme bilden.

VonLaura Peter

Whitney Music Box mit OMChroma/OMPrisma in OpenMusic

Die Whitney Music Box ist eine sonifizierte und/oder visuelle Darstellung einer Reihe zusammenhängender Sound-Elemente. Diese Elemente können musikalisch gesehen beispielsweise chromatisch oder harmonisch zusammenhängen. In der visuellen Darstellung wird jedes dieser Elemente mit einem Kreis oder Punkt dargestellt (siehe Abbildung 1). Diese Punkte kreisen je nach eigener zugewiesener Frequenz um einen gemeinsamen Mittelpunkt. Je kleiner die Frequenz, desto kleiner der Radius des Umlaufkreises und desto höher die Umlaufgeschwindigkeit. Jedes Sound-Element repräsentiert in einer harmonischen Reihe Vielfache einer festgelegten Grundfrequenz. Sobald ein Element einen Umlauf um den Mittelpunkt vollbracht hat wird der Sound mit der zu repräsentierenden Frequenz ausgelöst. Durch die mathematische Beziehung zwischen den einzelnen Elementen gibt es Momente während der Ausführung der Whitney Music Box in denen bestimmte Elemente gleichzeitig ausgelöst werden und Phasen, in denen die Elemente konsekutiv wahrgenommen werden können. Zu Anfang und am Ende werden alle Elemente gleichzeitig ausgelöst.

Abbildung 1: Whitney Music Box – visuelle Darstellung

Im Rahmen dieses Projekts wird OMChroma für die Synthese der einzelnen Soundelemente verwendet (siehe Abbildung 2). Die Synthese-Klassen von OMChroma erben von OpenMusic’s class-array Objekt. Die Spalten in dem Array beschreiben die einzelnen Komponenten innerhalb der Synthese. Die Reihen repräsentieren Parameter, die den einzelnen Komponenten lokal oder dem gesamten Prozess global zugewiesen können. Für die Whitney Music Box werden Elemente gebraucht, die die einzelnen Tonhöhenabstufungen und die zeitliche Versetzung der einzelnen Tonhöhenabstufungen umsetzt. Dabei wird eine OMChroma-Matrix als Event angesehen. Ein solches Event repräsentiert eine Tonhöhe und die Sound-Wiederholungen innerhalb der globalen Dauer der Whitney Music Box. Die globale Dauer wird zu Anfang festgelegt und beschreibt zugleich die Umlaufzeit der niedrigsten Frequenz bzw. der zuvor festgelegten Startfrequenz. Jede Matrix repräsentiert eine Frequenz, die ein Vielfaches der Startfrequenz ist. Die Umlaufzeit eines Soundelements ergibt sich durch die Formel:

duration(global) / n

Dabei ist n der Index der einzelnen Soundelemente bzw. Matrizen. Je höher der Index, desto höher ist auch die Frequenz und desto kleiner die Umlaufzeit. Die Wiederholungen der Sound-Elemente, wird durch den Parameter e-dels festgelegt. Jede Komponente einer Matrix erhält ein unterschiedliches Entry-Delay. Diese Entry-Delays stehen in einem regelmäßigen Abstand von duration(global) / n zueinander.

 

Abbildung 2: Anwendung von OMChroma

Ohne Spatialisierung hört sich die Whitney Music Box mit OMChroma wie folgt an:

Alex Player - Best audio player

In Abbildung 3 wird dargestellt, wie die gesammelten Matrizen oder Sound-Events mit der Bibliothek OMPrisma spatialisiert werden. Dabei wurde sich an der visuellen Darstellung der Whitney Music Box orientiert. Dabei sind Sound-Elemente mit niedriger Frequenz weiter vom Mittelpunkt entfernt und Soundelemente mit hoher Frequenz kreisen umso näher um den Mittelpunkt. Mit OMPrisma soll diese Darstellung im Raumklang umgesetzt werden. Das heißt, Sounds mit niedriger Frequenz sollen sich weiter entfernt anhören und Sounds mit hoher Frequenz nah am Hörer. Im OpenMusic-Patch wurden zusätzlich Elemente mit geradem Index weiter nach vorne & weiter nach rechts positioniert und analog Elemente mit ungeradem Index weiter nach links und nach hinten positioniert, um die Sounds gleichmäßig im Raum zu verteilen. Die Klassen von OMPrisma bieten zudem noch Presets für die attenuation-function, air-absorption-function und time-of-flight-function an. Diese wurden eingesetzt, um zusätzlich zu der Positionierung im Raum noch mehr Gefühl von Räumlichkeit zu schaffen.

Abbildung 3: Anwendung von OMPrisma

In Stereo hört sich die Whitney Music Box beispielsweise wie folgt an:


In Abbildung 4 wird dargestellt, wie die gesammelten OMChroma- und OMPrisma-Matrizen über die chroma-prisma-Funktion zusammengelegt. Die Liste aller gesammelten Matrizen werden über einen om-loop zurückgegeben und über die synthesize-Funktion als Sound gerendert (siehe Abbildung 5).

Abbildung 4: chroma-prisma

Abbildung 5: loop und synthesize

Der OpenMusic-Patch sowie Soundbeispiele können unter folgenden Links abgerufen werden:

Projektdateien Stand: 12.10.2023

Github Repository

VonMoritz Reiser

Markov-Prozesse zur Steuerung von Harmonik in Open Music und Common Lisp

Abstract: Ein Projekt über den Einsatz von Zufallsprozessen in einem musikalischen Kontext. Grundsätzlich kommen zwei verschiedene Modelle zum Einsatz. Diese erzeugen Akkordfolgen, welche anschließend mit einem Rhythmus und einer darüber liegenden Melodie ausgestattet werden.

Verantwortliche: Moritz Reiser

 

Überblick

Der Gesamtaufbau des Programms, welcher dem Inhalt des Hauptpatches entspricht, ist in Abbildung 1 zu sehen. Ganz oben befindet sich die Auswahl des zu verwendenden Algorithmus zur Akkordfolgenerzeugung. Über das Auswahlfeld links oben kann dieser ausgewählt werden. Durch die beiden Inputfelder der Subpatches lassen sich jeweils die gewünschte Länge sowie der Startakkord bzw. die Tonart der Komposition festlegen.

Anschließend folgt eine zufällige Bestimmung der jeweiligen Tonlängen. Hier lassen sich das Tempo in BPM sowie die Häufigkeiten der vorkommenden Tonlängen in Vielfachen von Viertelnoten einstellen. Über eine „dx→x“-Funktion werden aus den berechneten Dauern die jeweiligen Startzeitpunkte der Akkorde berechnet. Hier muss beim Verwenden des Programms darauf geachtet werden, dass Open Music aufgrund des zweimal verwendeten Outputs in den beiden Strängen jeweils neue Zufallszahlen berechnet, wodurch der Bezug zwischen Startzeitpunkt und Tondauer verloren geht. Abhilfe kann hier dadurch geschaffen werden, dass nach einmaliger Ausführung die Subpatches der Akkordfolgen- und der Tonlängengenerierung mit „Lock Eval“ gesperrt werden und das Programm anschließend noch einmal ausgeführt wird, um die Startzeitpunkte an die nun gespeicherten Tondauern anzupassen (siehe Hinweistafel im Hauptpatch). Der dritte große Schritt des Gesamtablaufs besteht schließlich in der Generierung einer Melodie, die über der Akkordfolge liegt. Hier wird jeweils ein Ton aus dem zugrunde liegenden Akkord ausgewählt und eine Oktave nach oben verschoben. Dabei kann eingestellt werden, ob dies immer ein zufälliger Akkordton sein soll, oder ob der Ton gewählt wird, welcher dem vorangehenden Melodieton am nächsten bzw. am weitesten entfernt ist.

Das Resultat wird schließlich ganz unten in einem Multi-Seq-Objekt visualisiert.

Abbildung 1: Gesamtaufbau des Kompositionsprozesses

 

Akkordfolgengenerierung

Zur Generierung der Akkordfolge stehen zwei Algorithmen zur Verfügung. Ihnen wird jeweils die gewünschte Länge der Sequenz, welcher der Anzahl der Akkorde entspricht, und der Startakkord bzw. die Tonart übergeben.

Harmonische Akkordfolge mittels Markovkette

Der Ablauf des ersten Algorithmus ist in Abbildung 2 zu sehen. Durch den Subpatch „Create Harmonic Chords“ wird der Grundvorrat von Akkorden erzeugt, der im Folgenden verwendet wird. Dieser entspricht den üblichen Stufen der Kontrapunktlehre und enthält neben Tonika, Subdominante, Dominante und deren Parallelen einen verminderten Akkord auf der siebten Stufe, einen Sixte ajoutée der Subdominante und einen Dominantseptakkord. Der „Key“-Input addiert zu diesen Akkorden einen der gewünschten Tonart entsprechenden Wert hinzu.

Abbildung 2: Subpatch zur Generierung einer harmonischen Akkordsequenz mithilfe einer Markovkette

Durch den Subpatch „Create Transition Matrix“ wird eine Matrix mit Übergangswahrscheinlichkeiten der einzelnen Akkorde erzeugt. Für jede Akkordstufe wird festgelegt, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie zu einem bestimmten anderen Akkord übergeht. Die Wahrscheinlichkeitswerte wurden hierbei willkürlich gemäß den in der Kontrapunktlehre üblichen Abläufen gewählt und experimentell angepasst. Dabei wurde für jeden Akkord untersucht, wie wahrscheinlich aus diesem jeweils in einen anderen Akkord übergegangen wird, sodass das Resultat den Konventionen der Kontrapunklehre entspricht und eine häufige Rückkehr zur Tonikastufe ermöglicht, um diese zu fokussieren. Die exakten Übergangswahrscheinlichkeiten sind in der folgenden Tabelle aufgelistet, wobei die Ausgangsklänge in der linken Spalte aufgelistet sind und die Übergänge jeweils zeilenweise repräsentiert werden.

Tabelle 1. Übergangswahrscheinlichkeiten der Harmonien entsprechender Akkordstufen

Die Erzeugung der Akkordfolge findet schließlich in dem Patch „Generate Markov Series“ statt, welcher in Abbildung 3 dargestellt ist. Dieser arbeitet zunächst nur mit Nummerierungen der Akkordstufen, weshalb es genügt, ihm die Länge des Akkordvorrats zu übergeben. Die Lisp-Funktion „Markov Synthesis“ erzeugt nun mithilfe der Übergangsmatrix eine Akkordfolge der gewünschten Länge. Da bei der so erzeugten Sequenz nicht sichergestellt ist, dass der letzte Akkord der Tonika entspricht, kommt eine weitere Lisp-Funktion zum Einsatz, welche so lange weitere Akkorde generiert, bis die Tonika erreicht ist. Da bisher nur mit Nummerierungen der Stufen gearbeitet wurde, werden abschließend die für die jeweiligen Stufen gültigen Akkorde ausgewählt, um die fertige Akkordfolge zu erhalten.

Abbildung 3: Subpatch zur Erzeugung einer Akkordfolge mittels Markovsynthese

 
Chromatische Akkordfolge mittels Tonnetz

Im Gegensatz zur harmonischen Akkordfolge kommen hier alle 24 Dur- und Mollakkorde der chromatischen Skala zum Einsatz (siehe Abbildung 4). Die Besonderheit dieses Algorithmus liegt in der Wahl der Übergangswahrscheinlichkeiten. Diese basieren auf einem sogenannten Tonnetz, welches in Abbildung 5 dargestellt ist.

Abbildung 4: Subpatch zur Generierung einer Akkordfolge auf Basis der Tonnetz-Darstellung

Abbildung 5: Tonnetz (Bildquelle: <https://jazz-library.com/articles/tonnetz/>)

Innerhalb des Tonnetzes sind einzelne Töne aufgetragen und miteinander verbunden. Auf den horizontalen Linien haben die Töne jeweils den Abstand einer Quinte, auf den diagonalen Linien sind kleine (von links oben nach rechts unten) sowie große Terzen (von links unten nach rechts oben) zu sehen. Die sich so ergebenden Dreiecke repräsentieren jeweils einen Dreiklang, beispielsweise ergibt das Dreieck der Töne C, E und G den Akkord C-Dur. Insgesamt sind so alle Dur- und Moll-Akkorde der chromatischen Skala zu finden. Zum Einsatz kommt die Tonnetz-Darstellung meist zu Analyse-Zwecken, da sich aus einem Tonnetz direkt ablesen lässt, wie viele Töne sich zwei verschiedene Dreiklänge teilen. Ein Beispiel ist die Analyse von klassischer Musik der Romantik und Moderne sowie von Filmmusik, da hier die oben verwendeten harmonischen Kontrapunktregeln häufig zu Gunsten von chromatischen und anderen zuvor unüblichen Übergängen vernachlässigt werden. Der Abstand zweier Akkorde im Tonnetz kann hierbei ein Maß dafür sein, ob der Übergang des einen Akkords in den anderen wohlklingend oder eher ungewöhnlich ist. Er berechnet sich aus der Anzahl von Kanten, die überquert werden müssen, um von einem Akkord-Dreieck zu einem anderen zu gelangen. Anders ausgedrückt entspricht er dem Grad der Nachbarschaft zweier Dreiecke, wobei sich eine direkte Nachbarschaft durch das Teilen einer Kante ergibt. Abbildung 6 zeigt hierzu ein Beispiel: Um ausgehend vom Akkord C-Dur zum Akkord f-Moll zu gelangen, müssen drei Kanten überquert werden, wodurch sich ein Abstand von 3 ergibt.

Abbildung 6: Beispiel der Abstandsbestimmung im Tonnetz anhand des Übergangs von C-Dur nach f-Moll

Im Rahmen des Projekts werden nun die Übergangswahrscheinlichkeiten auf Basis der Abstände von Akkorden im Tonnetz berechnet. Hierbei muss lediglich unterschieden werden, ob es sich bei dem jeweils aktiven Dreiklang um einen Dur- oder Mollakkord handelt, da sich innerhalb dieser beiden Klassen für alle Tonarten dieselben Abstände zu anderen Akkorden ergeben. Dadurch kann jeder Übergang von C-Dur bzw. c-Moll aus berechnet und anschließend durch Addition eines Wertes in die gewünschte Tonart verschoben werden. Von beiden Varianten (C-Dur und c-Moll) ausgehend wurden zunächst die Abstände zu allen anderen Dreiklängen im Tonnetz festgehalten:

Abstände von C-Dur:

Abstände von c-Moll:

Um aus den Abständen Wahrscheinlichkeiten zu erhalten wurden zunächst alle Werte von 6 abgezogen, um größere Abstände unwahrscheinlicher zu machen. Anschließend wurden die Resultate als Exponent der Zahl 2 verwendet, um nähere Akkorde stärker zu gewichten. Insgesamt ergibt sich somit die Formel

P=2^(6-x) ; P=Wahrscheinlichkeit,  x=Abstand im Tonnetz

zur Berechnung der Übergangsgewichtungen. Diese ergeben sich für alle möglichen Akkordkombinationen zu folgender Matrix, aus welcher bei Division durch die Zeilensumme 342 Wahrscheinlichkeiten resultieren.

Innerhalb des Patches stellt die Lisp-Funktion „Generate Tonnetz Series“ zunächst jeweils fest, ob es sich bei dem aktiven Akkord um einen Dur- oder Molldreiklang handelt. Da wie bei der harmonischen Vorgehensweise zunächst nur mit den Zahlen 0-23 gearbeitet wird, kann dies über eine einfache Modulo-2-Rechnung bestimmt werden. Je nach Resultat wird der jeweilige Wahrscheinlichkeiten-Vektor herangezogen, ein neuer Akkord bestimmt und schließlich die vorherige Stufe hinzuaddiert. Ergibt sich eine Zahl, die größer als 23 ist, wird 24 abgezogen, um immer innerhalb der selben Oktave zu bleiben.

Nach der zuvor festgelegten Länge der Sequenz ist dieser Abschnitt beendet. Auf eine Rückführung zur Tonika wie im vorherigen Abschnitt wird hier verzichtet, da aufgrund der Chromatik keine so stark ausgeprägte Tonika vorherrscht wie bei der harmonischen Akkordfolge.

Bestimmung der Tonlängen

Nach der Generierung einer Akkordfolge werden für die einzelnen Dreiklänge zufällige Längen berechnet. Dies geschieht im Subpatch „Calculate Durations“, der in Abbildung 6 dargestellt ist. Neben der gewünschten BPM-Zahl wird ein Vorrat an Tonlängen als Vielfache von Viertelnoten übergeben. Wahrscheinlichere Werte kommen in diesem Vorrat häufiger vor, sodass über „nth-random“ eine entsprechende Wahl getroffen werden kann.

Abbildung 7: Subpatch zur zufälligen Bestimmung der Tondauern

Melodiegenerierung

Der grundsätzliche Ablauf der Melodiegenerierung wurde oben bereits dargestellt: Aus dem jeweiligen Akkord wird ein Ton ausgewählt und um eine Oktave nach oben transponiert. Dieser Ton kann zufällig oder entsprechend dem kleinsten oder größten Abstand zum Vorgängerton gewählt werden.

 

Klangbeispiele

Beispiel für eine harmonische Akkordfolge:

 
 

Beispiel für eine Tonnetz-Akkordfolge:

 
 
VonMarlon Schumacher

Music for Headphones

Vorstellung des Projekts eines Alumni beim Ircam Forum 23 in Paris mit Software von Marlon Schumacher
Projektverantwortliche: Marco Bidin, Fernando Maglia

Im IRCAM-Forum im März 2023 in Paris (special edition zum Thema AR/VR Spatialization) hat der ehemalige Student und Mitarbeiter Marco Bidin Projekte zum Thema binaurale Klangsynthese vorgestellt, welche durch von Prof. Marlon Schumacher entwickelte Software realisiert wurden. Als Synthese-Werkzeuge kamen  unter Anderem CSound, Cycling 74’s Max, OpenMusic mit der Library OMPrisma zum Einsatz, gemastert wurde in der DAW Logic Pro X. Die Klangsynthese verwendet teils subtraktive Ansätze, Waveguides und andere physikalische Modelle.

 

Ausschnitt eines in Csound implementierten Orchesters.

Music for Headphones III ist eine Produktion von ALEA, Associazione Laboratorio Espressioni Artistiche.

Zur Beschreibung der Präsentation geht es mit diesem Link.

Im folgenden Video sind Klangbeispiele zu hören, für welche Teile des Programmcodes und Workflows demonstriert werden.

VonAndres Kaufmes

Transient Processor

Transient Processor

SKAS-Symbolische Klangverarbeitung und Analyse/Synthese

Prof. Dr. Marlon Schumacher

Zwischenprojekt von Andres Kaufmes 

HfM Karlsruhe – IMWI (Institut für Musikinformatik und Musikwissenschaft)

WiSe 2022/23

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Für dieses Zwischenprojekt habe ich mich mit der Implementierung eines Transient- Prozessors in OpenMusic mit Hilfe der OM-Sox Library beschäftigt.
Mit einem Transient Prozessor (auch Transient Designer oder Transient Shaper) lässt sich das Ein- und Ausschwingverhalten (Attack/Release) der Transienten eines Audiosignal beeinflussen.

Das erste vorgestellte Hardware Gerät war der 1998 von der Firma SPL vorgestellte SPL TD4, welcher als 19″ Rack-Gerät erhältlich war und in fortgeschrittener Version bis heute erhältlich ist.

           

Transient Designer der Firma SPL.  (c) SPL 

Transient Designer eignen sich besonders für die Bearbeitung von perkussiven Klängen oder auch für Sprache. Zunächst müssen die Transienten aus dem gewünschten Audiosignal isoliert werden, dies lässt sich zum Beispiel mit Hilfe eines Kompressors umsetzen. Durch eine kurze Attack-Zeit werden die Transienten „geduckt“ und das Signal kann vom Original abgezogen werden. Anschließend kann das Audiosignal im Verlauf der Signalkette mit weiteren Effekten bearbeitet werden.

Transient-Prozessor Patch.                        FX- Kette der beiden Signalwege (links „Transient“, rechts „Residual“).

Im Patch zu sehen ist an oberster Stelle die zu bearbeitende Audiodatei, von welcher, wie eben beschrieben, mit Hilfe eines Kompressors die Transienten isoliert, und das resultierende Signal vom originalen abgezogen wird. Nun werden zwei Signalwege gebildet: Die isolierten Transienten werden in der linken „Kette“ verarbeitet, das residuale Signal in der rechten. Nachdem beide Signalwege mit Audioeffekten bearbeitet wurden, werden sie zusammengemischt, wobei das Mischverhältnis (Dry/Wet) beider Signalwege nach belieben eingestellt werden kann. Am Ende der Signalverarbeitung befinden sich ein globaler Reverb-Effekt.

„Scope“ Ansicht der beiden Signalwege.               Skizzen zum möglichen Signalweg und Verarbeitung.

Klangbeispiele:

Isoliertes Signal:

Residuales Signal:

VonMarlon Schumacher

S3D Competition Audio Production

In October 2022, I served as a jury member for the Student 3D Audio production Competition from the Verband Deutscher Tonmeister e.V. The competition comprised of 3 categories. I was a judge in the category Contemporary Music/Computer Music.

The winning productions can be listened to online via head-tracked binaural audio, using this excellent  (computervision-based) web-audio player here.

VonEveline Vervliet

Volumetric Audio Capture

Abstract: Beschreibung des 6DOF Recording Systems der Firma Zylia für HOA und dessen Software, mit Streaming und Binauralix Anwendungen.

Verantwortliche: Prof. Dr. Marlon Schumacher, Eveline Vervliet

Introduction

The Zylia microphone is a 19-capsule microphone array used for 3D/360 audio recording in 3rd ambisonics order. It’s easy to connect to your computer with a USB cable and compact in transportation.


Software

For proper functioning of the Zylia ZM-1, you must install a driver. Download the driver specific for your operating system here

Zylia 6DoF Recording Application for recording with multiple Zylia microphones
Zylia Ambisonics Converter for converting from A to B format
Zylia Control Panel with some information on the connected microphone
Zylia Streaming Application for setting up your live audio streaming with the Zylia microphone
Zylia Studio for recording with one Zylia microphone

Download the software here. Note that licenses are required.


Workflow

Recording

Recording with the Zylia microphone can be done either in the standalone application Zylia Studio or in a DAW with the Zylia Studio Pro audio plugin. As a DAW, Reaper is most recommended.

 

Conversion

To use the recordings on other platforms or for applications like videos, the recordings have to be converted to an Ambisonics B-format. You can either use the standalone application or the Zylia Ambisonics Converter plugin.

Zylia conversion software

There are several standards in the ambisonics world related to channel ordering and normalization levels. The most used one is the ambiX standard. For this, you choose the following settings: channel ordering ‚ACN‘ and normalization ‚SN3D‘. The following video from ZYLIA explains the workflow for converting a recording.


Stream on Zoom with the Zylia Microphone


Stream on Zoom with multiple speakers

 

Download Reaper session template


Use recording with Binauralix + BITalino R-IoT

The raw recording from the Zylia microphone will contain of 19 channels. The converted file in B-format in 3rd order will have 16 channels. First encode the B-format in a software like MultiPlayer-mini before integrating it with the open-source software Binauralix.

In the following demonstration video, I open the 3rd order B-format of a Zylia recording in multiplayer mini and send it to Binauralix over Blackhole. The I communicate with Binauralix over OSC in Max. In this way, I can use the BITalino R-IoT sensor to control the listening orientation in Binauralix in real-time.

 

 

Download the Max patch

Read this blog article for more information on the BITalino R-IoT sensor.


Research

The White Paper from Zylia contains the most important information on recording and post-processing with the Zylia microphone. download

In the same folder are two more papers Ambisonics recordings and A-B format conversion.


Links to documentation

Zylia documentation
Zylia software

VonEveline Vervliet

Conductor Gesture Recognition via ML techniques

Abstract: Beschreibung des Inertial Motion Tracking Systems Bitalino R-IoT und dessen Software

Verantwortliche: Prof. Dr. Marlon Schumacher, Eveline Vervliet

Introduction

In this blog, I will explain how we can use machine learning techniques to recognize specific conductor gestures sensed via the the BITalino R-IoT platform in Max. The goal of this article is to enable you to create an interactive electronic composition for a conductor in Max.

For more information on the BITalino R-IoT, check the previous blog article.

 

This project is based on research by Tommi Ilmonen and Tapio Takala. Their article ‚Conductor Following with Artificial Neural Networks‘ can be downloaded here. This article can be an important lead in further development of this project.


Demonstration Patches

In the following demonstration patches, I have build further on the example patches from the previous blog post, which are based on Ircam’s examples. To detect conductor’s gestures, we need to use two sensors, one for each hand. You then have the choice to train the gestures with both hands combined or to train a model for each hand separately.

Detect static gestures with 2 hands combined

When training both hands combined, there are only a few changes we need to make to the patches for one hand.

First of all, we need a second [bitalino-riot] object. You can double click on the object to change the ID. Most likely, you’ll have chosen sensor 1 with ID 0 and sensor 2 with ID 1. The data from both sensors are joined in one list.

In the [p mubu.gmm] subpatch, you will have to change the @matrixcols parameter of the [mubu.record] object depending on the amount of values in the list. In the example,  two accelerometer data lists with each 3 values were joined, thus we need 6 columns.

The rest of the process is exactly the same as in previous patches: we need to record two or more different static postures, train the model, and then click play to start the gesture detection.

Download Max patch

Download Max patch with training example
Download training data

Detect static gestures with 2 hands separately

When training both hands separately, the training process becomes a bit more complex, although most steps remain the same. Now, there is a unique model for each hand, which has to be trained separately. You can see the models in the [p mubu.gmm-left] and [p mubu.gmm-right] subpatches. There is a switch object which routes the training data to the correct model.

Download Max patch

Download Max patch with training example
Download training data

In the above example, I personally found the training with both hands separate to be most efficient: even though the training process took slightly longer, the programming after that was much easier. Depending on your situation, you will have to decide which patch makes most sense to use. Experimentation can be a useful tool in determining this.

Detect dynamic gestures with 2 hands

The detection with both hands of dynamic gestures follow the same principles as the above examples. You can download the two Max patches here:

Download Max patch mubu.hhmm with two hands combined
Download Max patch mubu.hhmm with two hands separate


Research

The mentioned tools can be used to detect ancillary gestures in musicians in real-time, which in turn could have an impact on a musical composition or improvisation. Ancillary gestures are „musician’s performance movements which are not directly related to the production or sustain of the sound“ (Lähdeoja et al.) but are believed to have an impact both in the sound production as well as in the perceived performative aspects. Wanderley also refers to this as ‘non-obvious performer gestures’.

In a following article, Marlon Schumacher worked with Wanderley on a framework for integrating gestures in computer-aided composition. The result is the Open Music library OM-Geste. This article is a helpful example of how the data can be used artistically.

Links to articles:

  • Marcelo M. Wanderley – Non-obvious Performer Gestures in Instrumental Music download
  • O. Lähdeoja, M. M. Wanderley, J. Malloch – Instrument Augmentation using Ancillary Gestures for Subtle Sonic Effects download
  • M. Schumacher, M. Wanderley – Integrating gesture data in computer-aided composition: A framework for representation, processing and mapping download

Detecting gestures in musicians has been a much-researched topic in the last decades. This folder holds several other articles on this topic that could interest.


Links to documentation

Demonstration videos and Max patches made by Eveline Vervliet

Official R-IoT documentation

Max patches by Ircam and other software

The folder with all the assembled information regarding the Bitalino R-IoT sensor can be found here.

This link leads to the official Data Sheet from Bitalino.

 

VonEveline Vervliet

Inertial Motion Tracking mit BITalino R-IoT

Abstract: Beschreibung des Inertial Motion Tracking Systems BITalino R-IoT und dessen Software

Verantwortliche: Prof. Dr. Marlon Schumacher, Eveline Vervliet

Introduction to the BITalino R-IoT sensor

The R-IoT module (IoT stands for Internet of Things) from BITalino includes several sensors to calculate the position and orientation of the board in space. It can be used for an array of artistic applications, most notably for gesture capturing in the performative arts. The sensor’s data is sent over WiFi and can be captured with the OSC protocol.

The R-IoT sensor outputs the following data:

  • Accelerometer data (3-axis)
  • Gyroscope data (3-axis)
  • Magnetometer data (3-axis)
  • Temperature of the sensor
  • Quaternions (4-axis)
  • Euler angles (3-axis)
  • Switch button (0/1)
  • Battery voltage
  • Sampling period

The accelerometer measures the sensor’s acceleration on the x, y and z axis. The gyroscope measures the sensor’s deviation from its ’neutral‘ position. The magnetometer measures the sensor’s relative orientation to the earth’s magnetic field. Euler angles and quaternions measure the rotation of the sensor.

The sensor has been explored and used by the {Sound Music Movement} department of Ircam. They have distributed several example patches to receive and use data from the R-IoT sensor in Max. The example patches mentioned in this article are based on these.

The sensor can be used with all programs that can receive OSC data, like Max and Open Music.

 

Max patches by Ircam and other software
software/
  motion-analysis-max-master/
    max-bitalino-riot/
      bitalino-riot-analysis-example.maxpat
    max-motion-features/
      freefall.maxpat
      intensity.maxpat
      kick.maxpat
      shake.maxpat
      spin.maxpat
      still.maxpat
│    README.md


Demonstration Videos

In the following demonstration videos and example patches, we use the Mubu library in Max from Ircam to record gestures with the sensor, visualise the data and train a machine learning algorithm to detect distinct postures. The ‚Mubu for Max‘ library must be downloaded in the max package manager.

Mubu.gmm example patch

Detect static gestures with mubu.gmm

First, we use the GMM (Gaussian mixture model) with the [mubu.gmm] object. This model is used to detect static gestures. We use the accelerometer data to record three different hand postures.

Download Max patch

 

Detect dynamic gestures with mubu.hhmm

The HHMM (hierarchical hidden Markov model) can be used through the [mubu.hhmm] object to detect dynamic (i.e. moving) hand gestures.

Download Max patch

 

Detect dynamic gestures with Mubu Gesture Follower

The Gesture Follower (GF) is a separate tool from the Mubu library that can be used in gesture recognition applications. In the following video, the same movements are trained as in the Mubu.hhmm demonstration so we can easily compare both methods.

Download Max patch

 

Gesture detection and vocalization with Mubu in Max for the Bitalino R-IoT

The [mubu.xmm] object uses hierarchical multimodel hidden Markov models for gesture recognition. In the following demonstration video, gestures and audio is recorded simultaneously. After training, a gesture will trigger its accompanying audio recording. The sound is played back via granular or concatenative synthesis.

Download Max patch with granulator
Download Max patch with concatenative synthesis

Download static training data
Download dynamic training data

 


Links to documentation

Demonstration videos and Max patches made by Eveline Vervliet

Official R-IoT documentation

The folder with all the assembled information regarding the Bitalino R-IoT sensor can be found here.

This link leads to the official Data Sheet from Bitalino.


Videos from Ircam

An example of an artistic application from Ircam on YouTube