Posts by Chen,Min-Ching



在這篇文章中,會和大家介紹一些「聲音地圖」網站。這份清單包含了不同形式與關注面向的聲音地圖實踐。

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將捕捉到的及時影像做分格處理,藉由偵測到不同區塊的影像變化來觸發音效。其中影像分格的方式也模擬了大家彈奏豎琴時利用兩隻手撥弦的動作,演奏起來真的就像在空氣中撥弄豎琴的樣子。

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捕捉即時影像,並將捕捉到的影像分格,藉由偵測到不同區塊的影像變化來觸發聲音的Max Patch。利用簡單的動作變化來觸發預設好的聲音物件,即便只有一個人也可以像擁有整個樂隊一樣喔。

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本次呈現的作品將由「聲音與音樂創作藝術家 紀柏豪」與「英國藝術家 Adam Sadiq」帶領學員們共同創作,透過「自製空氣感測器」與「資訊聲音化」,讓參與學員理解抽象環境數據、接觸基礎電子電路與微控制器了解Maker精神、以Creative Coding創造視覺與聽覺回饋、活用Open Data與數位工具來實現更個人化的互動體驗,讓參與學員在「遊戲」與「實作」中發揮創造力,進而提升對周遭環境的關懷。

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英國藝術家/FACT前總監Mike Stubbs將會從自身創作與經營機構十多年的經驗出發,介紹他認為是「好藝術」的案例(包含個人作品實例),並從中整理出適用於不同情況的實踐策略。藉此,我們便能重新檢視「實用」的意義,以深化對於「藝術做為一種研究(Art as research)」的信心。

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由索尼電腦科學實驗室(Sony CSL)所開發的「Flow Machine」,亦屬於機器學習演算法產品,其研發宗旨為「探索新的創意路徑,與作曲家共譜未來。」研發團隊將音樂風格轉化成可分析的數據,從巴洛克、浪漫時期等古典樂到近代的搖滾、電子與流行樂,系統會依據音樂家長期累積的作品來構築創作脈絡與慣用語彙,來生成風格相近的音軌。

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融聲創意是以「音樂+科技+藝術」為主的新創團隊,目前除了執行藝術專案外,也會參與劇場製作與科技藝術展演,負責聲音設計、音樂與互動等項目,並積極投入公共藝術、教育推廣等活動,歡迎加入我們的微型團隊,在實習中發現靈感!

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Google於2016年中開展「Magenta」計畫,探索機器學習在音樂與藝術創作過程中所能扮演的角色,以實現更趨近於人類表現性的數位語言。即使背後運算原理相當複雜,但成果都是為了使創作過程能夠變得更直覺且具啟發性,讓每個人都能運用這些工具體驗全新的音樂生成路徑,而非憑藉大數據來取代人的創意。

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在當代的生成式音樂中,軟體自身即可成為曲目。數位工具最有趣的地方,在於他們不必然要以現有原音樂器的邏輯解讀與再現,經常會見到特定的數位工具只為某一個作品或計劃被開發出來。

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將外部資訊串流做為輸入生成系統的內容,這類應用通常依賴於其他系統產生的事件或數據。

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