This paper proposes a new research direction for the large family of instrumental musical interfaces where sound is generated using digital granular synthesis, and where interaction and control involve the (fine) operation of stiff, flat contact surfaces. First, within a historical context, a general absence of, and clear need for, tangible output that is dynamically instantiated by the grain-generating process itself is identified. Second, to fill this gap, a concrete general approach is proposed based on the careful construction of non-vibratory and vibratory force pulses, in a one-to-one relationship with sonic grains. An informal pilot psychophysics experiment initiating the approach was conducted, which took into account the two main cases for applying forces to the human skin: perpendicular, and lateral. Initial results indicate that the force pulse approach can enable perceivably multidimensional, tangible display of the ongoing grain-generating process. Moreover, it was found that this can be made to meaningfully happen (in real time) in the same timescale of basic sonic grain generation. This is not a trivial property, and provides an important and positive fundament for further developing this type of enhanced display. It also leads to the exciting prospect of making arbitrary sonic grains actual physical manipulanda.


翻译:本文建议对使用数字颗粒合成产生声音的大型乐器音乐界面群进行新的研究方向,在这些乐器界面中,利用数字粒子合成产生声音,互动和控制涉及硬性、平坦接触表面的(精)操作。首先,在历史背景下,确定了由粮食生产过程本身动态地即刻产生的有形产出的普遍缺乏和明显需要。第二,为填补这一空白,在与声纳粒的一对一关系中,谨慎地构建非动力和振动力脉冲,在此基础上提出了具体的总体办法。开展了一个非正式的实验性精神物理学实验,启动了这一方法,该实验考虑到了将力应用于人类皮肤的两个主要案例:孔状和横向。初步结果显示,力脉冲方法可以使正在发生的粮食生产过程具有可见的多面性、有形的展示。此外,还发现这可以在基本声纳粒子生成的同一时间尺度上(实时)有意义地发生。这并非一件微不足道的财产,而是提供了一个重要的和积极的基金性实验性实验,为进一步开发这种类型的实际振动性展示方式提供了重要和积极的种子。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年5月31日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2019年6月5日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月29日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年5月31日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员