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Studio III MD Quinto trimestre 2016 - DesignLab UAI Framework modular para sonificación y espacialización Proyecto Estudio III OPEN FRAMEWORK FOR SPATIALIZED AUDITORY DISPLAYS SocialMedia Stocks Weather DATA SONIFICATION SPATIALIZATION Fetching/ Rules/ Control/ Mining/ Shape/ Interaction/ Parsing/ Beats/ Space/ ID00 ID01 ID02 ID03 ID04 ID00 ID05 T X ID00 P A Scale Y Spatialization D Readable stream A S ID00 R Synth 1. Tools: Orange / Python / Json 2. Tools: Max- Msp/ Python / Live Trigger 3. Tools: Max- Msp/ SPAT / Python / Live / OSC Z Proyecto Estudio III OPEN FRAMEWORK FOR SPATIALIZED AUDITORY DISPLAYS SocialMedia Stocks Weather DATA SONIFICATION SPATIALIZATION Fetching/ Rules/ Control/ Mining/ Shape/ Interaction/ Parsing/ Beats/ Space/ ID00 ID01 ID02 ID03 ID04 ID00 ID05 T X ID00 P A Scale Y Spatialization D Readable stream A S ID00 R Synth 1. Tools: Orange / Python / Json 2. Tools: Max- Msp/ Python / Live Trigger 3. Tools: Max- Msp/ SPAT / Python / Live / OSC Z 1. DATA Mining Twitter Usando Python y TextBlob, Pudimos ejecutar un análisis de sentimiento respecto de una base de tweets de mas de 240.000 entradas, donde se analizaron los comentarios acerca de los 3 candidatos presidenciales en EEUU. Con esto pudimos establecer la polaridad y subjetividad con que los usuarios se referían a uno u otro candidato. En base a este análisis pudimos generar un archivo csv para el “Sentiment” de cada candidato y visualizarlos. Después de este ejercicio se hacen evidentes las complejidades y posibilidades de este tipo de análisis, por lo que preferimos dejar el tema del “mining” para una siguiente etapa de desarrollo del modulo 1 del framework. Mining Twitter Mining Twitter Weather Data Usando Weather UnderGround tuvimos acceso a diferentes set de datos con data historia climática de diferentes lugares, en este caso utilizamos la data histórica de Santiago, analizando la temperaturas maxima en lapsos de 10 años de diferencia. También pudimos “escuchar” las temperatura de otras ciudades. y en alguno casos comparar mas de un factor simultáneamente. Weather Data Weather Data Conseguidos los datos, se inicia el proceso de normalización y escala para poder transformarlos en relaciones tonales que puedan ser posteriormente sonificada. Para esto utilizamos Python, Pandas y Mingus. Pandas es un librería para el manejo de bases de datos y Mingus es una herramienta de notación y composición musical para Python. Weather Data GET DATA COLUMN RE-MAP DATA TO NUMBER OF NOTES IN OCTAVES Weather Data DATA TO NOTES TO DIATONIC NOTES NOTES TO HERTZ TO CSV 2. SONIFICATION SuperCollider SuperCollider es un lenguaje de programación especifico para la síntesis de sonido y la composición algorítmica. Elegimos esta plataforma por estar orientada a la generación de audio a través de código. En una primera instancia trabajamos con sintetizadores simples, en base a formas de onda estándar, sine waves, square waves, saw waves, etc. El primer ejercicio nos permitió entender dos lecturas de datos en simultáneo y poder jugar con la imagen stereo, ubicando cada sonido en un canal independiente. SuperCollider Synth Definition SuperCollider CSV to SOUND SuperCollider Temperatura máximaC SCL 1997 60 45 30 15 0 1997-1-1 1997-2-21 1997-4-13 1997-6-3 1997-7-24 1997-9-13 1997-11-3 1997-12-24 SuperCollider Temperatura máximaC SCL 2006 40 30 20 10 0 2006-1-1 2006-2-18 2006-4-7 2006-5-25 2006-7-12 2006-8-29 2006-10-162006-12-3 SuperCollider Temperatura máximaC SCL 2015 40 30 20 10 0 2015-1-1 2015-2-20 2015-4-11 2015-5-31 2015-7-20 2015-9-8 2015-10-28 SuperCollider Temperatura máximaC Dubai 2015 50 37.5 25 12.5 0 2015-1-1 2015-2-18 2015-4-7 2015-5-25 2015-7-12 2015-8-29 2015-10-162015-12-3 SuperCollider Temperatura máximaC Helsinki 2015 30 22.5 15 7.5 0 -7.5 -15 2015-1-1 2015-2-17 2015-4-6 2015-5-24 2015-7-11 2015-8-28 2015-10-15 2015-12-2 Proyecto Estudio IV OPEN FRAMEWORK FOR SPATIALIZED AUDITORY DISPLAYS SocialMedia Stocks Weather DATA SONIFICATION SPATIALIZATION Fetching/ Rules/ Control/ Mining/ Shape/ Interaction/ Parsing/ Beats/ Space/ ID00 ID01 ID02 ID03 ID04 ID00 ID05 T X ID00 P A Scale Y Spatialization D Readable stream A S ID00 R Synth 1. Tools: Orange / Python / Json 2. Tools: Max- Msp/ Python / Live Trigger 3. Tools: Max- Msp/ SPAT / Python / Live / OSC Z MD UAI 2016 Gonzalo Cavada Tacussis