Flock to music

Flock to Music utilise un logiciel de modélisation personnalisé pour imiter le comportement de phénomènes naturels complexes (comme le flocking). Ces données sont ensuite interprétées en une variété de paramètres musicaux : fréquence, rythme, amplitude, accords, modes et combinaison timbrale.

Flock to Music est développé en collaboration avec Jeff Ens sous la supervision de Philippe Pasquier au Metacreation Lab, SIAT, Simon Fraser University, Vancouver, BC, Canada.

Depuis quarante ans, ma musique s’inspire de la nature et du comportement humain. Avec Flock to Music, j’analyse des comportements naturels et sociaux complexes et j’en extrais des données que je peux ensuite utiliser pour composer de nouvelles œuvres. Mon premier projet explorait le comportement naturel complexe du « flocking », mais une composition pourrait tout aussi bien interpréter des données urbaines, comme le flux de circulation dans différentes zones démographiques. Ces phénomènes sont interprétés par l’analyse des données ou par des modèles de données, et les résultats sont utilisés pour contrôler des paramètres musicaux spécifiques.

L’interprétation des données s’exprime dans plusieurs aspects des compositions de Live Structures : dans la structure globale de l’œuvre, dans les formes et les gestes audibles de la musique et dans les détails de l’orchestration, des hauteurs et du rythme. Les mêmes données contrôleront également l’outil MaxMSP lorsque le traitement en direct est utilisé (Live Textures).

ÉQUIPE

Flock to Music est développé en collaboration avec Jeffrey Ens sous la supervision de Philippe Pasquier au Metacreation Lab, SIAT, Simon Fraser University, Vancouver, BC, Canada.

ÉLAN

Ma musique a toujours été inspirée par la nature et le comportement humain. Au lieu d’interpréter intuitivement le monde dans lequel je vis, j’ai choisi de créer des outils qui interprètent des données provenant de diverses sources. Dans le cas de Flocking to Music, nous créons des modèles qui imitent des comportements naturels et sociaux complexes.

PROCESSUS

  • Dans Flock to Music, des sections musicales de différentes longueurs sont initialement créées en contrôlant les paramètres du modèle.
  • Les données du modèle sont ensuite envoyées à un outil qui peut traduire ces informations en paramètres musicaux spécifiques.
  • Les données du modèle sont ensuite envoyées à un outil qui peut traduire ces informations en paramètres musicaux spécifiques.
  • L’interprétation des données s’exprime dans de multiples aspects de la composition : dans la structure globale de l’œuvre, dans les formes et les gestes audibles de la musique, et dans les détails de l’orchestration, notamment les hauteurs et le rythme.

BUTS

  • Créer un système capable d’explorer diverses formes de comportements en groupe.
  • Créer un moyen plus simple et plus direct de créer des partitions musicales.
  • Relier cette interprétation des données aux Scores Oculaires pour créer des scores visuels.

CONCLUSION

Mon premier projet explorait le comportement naturel complexe du « flocking », mais une composition pourrait tout aussi bien interpréter des données urbaines, comme le flux de circulation dans différentes zones démographiques ou le comportement de la foule pendant une émeute.

DOCUMENTATION