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PORTALE DELLA DIDATTICA

Processi musicali automatici e interattivi

02RSVOV

A.A. 2023/24

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Collaboratori
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Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A *** 6 D - A scelta dello studente A scelta dello studente
Valutazione CPD /
The course is taught in Italian. Il corso affronta un insieme di argomenti teorici e pratici legati alla concezione e implementazione di processi compositivi algoritmici e interattivi, limitando al massimo i riferimenti alla teoria e alla notazione musicale tradizionale. Attraverso lo studio e l’implementazione di processi musicali interamente o parzialmente automatici, si investiga la relazione tra il pensiero logico-matematico da un lato e i meccanismi della creatività musicale dall’altro.
The course is taught in Italian. Il corso affronta un insieme di argomenti teorici e pratici legati alla concezione e implementazione di processi compositivi algoritmici e interattivi, limitando al massimo i riferimenti alla teoria e alla notazione musicale tradizionale. Attraverso lo studio e l’implementazione di processi musicali interamente o parzialmente automatici, si investiga la relazione tra il pensiero logico-matematico da un lato e i meccanismi della creatività musicale dall’altro.
• Familiarità con una terminologia avanzata per la descrizione di strutture musicali. • Conoscenza approfondita di tecniche di programmazione in ambiente Max. • Conoscenza di alcune tecniche di implementazione di interfacce software per applicazioni musicali. • Conoscenza di base di alcune tecniche di generazione automatica di materiale musicale. • Conoscenza di base di alcune tecniche di analisi di dati nel tempo. • Capacità di costruire programmi in ambiente Max che implementino le tecniche sopra citate.
• Familiarità con una terminologia avanzata per la descrizione di strutture musicali. • Conoscenza approfondita di tecniche di programmazione in ambiente Max. • Conoscenza di alcune tecniche di implementazione di interfacce software per applicazioni musicali. • Conoscenza di base di alcune tecniche di generazione automatica di materiale musicale. • Conoscenza di base di alcune tecniche di analisi di dati nel tempo. • Capacità di costruire programmi in ambiente Max che implementino le tecniche sopra citate.
Nessuno
Nessuno
• Composizione algoritmica e composizione assistita da computer: introduzione storico-estetica. • Introduzione all’ambiente di programmazione multimediale Max. • Generazione temporizzata di eventi MIDI. • Generazione e manipolazione di numeri pseudo-casuali. • Spazio delle altezze e spazio delle frequenze: temperamenti e sistemi di accordatura. • Scansione assoluta e scansione misurata del tempo. • Branching e operatori logici. • Interazione con interfacce musicali fisiche o virtuali; TouchOSC. • Gestione di liste e memorizzazione di dati in Max. • Tecniche di interpolazione e mapping. • Tecniche iterative e di proliferazione. • Processi stocastici con memoria; catene di Markov. • Elaborazione di flussi di dati provenienti da sistemi di sensoristica, di analisi audio o simili: filtraggio dei dati, individuazione di eventi. • Cenni a tecniche di machine learning e pattern matching; introduzione alla libreria MuBu.
• Composizione algoritmica e composizione assistita da computer: introduzione storico-estetica. • Introduzione all’ambiente di programmazione multimediale Max. • Generazione temporizzata di eventi MIDI. • Generazione e manipolazione di numeri pseudo-casuali. • Spazio delle altezze e spazio delle frequenze: temperamenti e sistemi di accordatura. • Scansione assoluta e scansione misurata del tempo. • Branching e operatori logici. • Interazione con interfacce musicali fisiche o virtuali; TouchOSC. • Gestione di liste e memorizzazione di dati in Max. • Tecniche di interpolazione e mapping. • Tecniche iterative e di proliferazione. • Processi stocastici con memoria; catene di Markov. • Elaborazione di flussi di dati provenienti da sistemi di sensoristica, di analisi audio o simili: filtraggio dei dati, individuazione di eventi. • Cenni a tecniche di machine learning e pattern matching; introduzione alla libreria MuBu.
La bibliografia indicata non sostituisce la trattazione che verrà svolta durante le lezioni, ma costituisce piuttosto un’integrazione che ne aiuti la contestualizzazione. Per questa ragione, e in ragione del taglio eminentemente pratico del corso, la frequenza dev’essere considerata necessaria. Per una proficua fruizione del corso è necessario che ogni studente porti a tutte le lezioni un computer portatile equipaggiato con una versione recente di Windows o Mac OSX e un’installazione completa e funzionante del software Max 7.
La bibliografia indicata non sostituisce la trattazione che verrà svolta durante le lezioni, ma costituisce piuttosto un’integrazione che ne aiuti la contestualizzazione. Per questa ragione, e in ragione del taglio eminentemente pratico del corso, la frequenza dev’essere considerata necessaria. Per una proficua fruizione del corso è necessario che ogni studente porti a tutte le lezioni un computer portatile equipaggiato con una versione recente di Windows o Mac OSX e un’installazione completa e funzionante del software Max 7.
Prusinkiewics, P., Lindenmayer, A. (1990), The algorithmic beauty of plants, Springer-Verlag Hofstadter, D (1979), Gödel, Escher, Bach: un’eterna ghirlanda brillante, Adelphi Roads, C. (1996), The computer music tutorial, MIT Press Winkler, T. (2001), Composing interactive music: techniques and ideas using Max, PAP/CDR Touretzky, D. (1990), Common LISP: a gentle introduction to symbolic computation, Dover Taube, H (2005), Notes from the Metalevel: an introduction to computer composition, Routledge Sciarrino, S (1998), Le figure della musica. Da Beethoven a oggi, Casa Ricordi Cipriani, A. e Giri, M. (2013-2014), Musica elettronica e sound design, ContempoNET
Prusinkiewics, P., Lindenmayer, A. (1990), The algorithmic beauty of plants, Springer-Verlag Hofstadter, D (1979), Gödel, Escher, Bach: un’eterna ghirlanda brillante, Adelphi Roads, C. (1996), The computer music tutorial, MIT Press Winkler, T. (2001), Composing interactive music: techniques and ideas using Max, PAP/CDR Touretzky, D. (1990), Common LISP: a gentle introduction to symbolic computation, Dover Taube, H (2005), Notes from the Metalevel: an introduction to computer composition, Routledge Sciarrino, S (1998), Le figure della musica. Da Beethoven a oggi, Casa Ricordi Cipriani, A. e Giri, M. (2013-2014), Musica elettronica e sound design, ContempoNET
L’esame è costituito da una prova orale nella quale è richiesto di descrivere un programma Max appositamente realizzato, che implementi alcune delle tecniche di generazione, analisi e controllo trattate nel corso.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
L’esame è costituito da una prova orale nella quale è richiesto di descrivere un programma Max appositamente realizzato, che implementi alcune delle tecniche di generazione, analisi e controllo trattate nel corso.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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