Música Interativa
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Tecnologia Musical |
Ocorrência: 2022/2023 - 2S
Ciclos de Estudo/Cursos
Sigla |
Nº de Estudantes |
Plano de Estudos |
Anos Curriculares |
Créditos UCN |
Créditos ECTS |
Horas de Contacto |
Horas Totais |
MM |
6 |
Plano de estudos oficial |
1 |
- |
6 |
45 |
162 |
Língua de trabalho
Português - Suitable for English-speaking students
Objetivos
1) Conhecimento aprofundado sobre técnicas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música;
2) Contacto com a literatura mais relevante sobre análise de conteúdo musical e de geração automática de música, incluindo obras musicais generativas históricas;
3) Conhecimento sobre as potencialidades e o estado da arte da análise de conteúdo musical e da geração automática de música;
4) Implementação de aplicações de música interactiva com análise de conteúdo musical e geração automática de música.
Resultados de aprendizagem e competências
No final da frequência desta disciplina, os alunos serão capazes de:
1) Conhecer os domínios da análise de conteúdo musical e da geração automática de música, o seu estado da arte e os seus desafios;
2) Reconhecer quais as técnicas e ferramentas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música adequadas para aplicação à música interactiva;
3) Implementar técnicas e ferramentas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música em software.
Modo de trabalho
Presencial
Programa
1) Análise de conteúdo musical:
a. algoritmos de descrição rítmica;
b. algoritmos de descrição tímbrica;
c. algoritmos de descrição melódica;
d. algoritmos de descrição harmónica;
e. algoritmos de recomendação musical automática.
2) Geração automática de música:
a. algoritmos de geração rítmica;
b. algoritmos de geração melódica;
c. algoritmos de geração harmónica;
d. algoritmos de geração formal.
3) Música interactiva:
a. aplicações de algoritmos de análise de conteúdo musical e de geração automática de música;
b. novas interfaces para expressão musical.
Bibliografia Obrigatória
Meinard Muller;
Fundamentals of music processing. ISBN: 978-3-319-21945-5
Gerhard Nierhaus;
Algorithmic composition. ISBN: 978-3-211-99915-8
Robert Rowe;
Machine musicianship. ISBN: 978-0-262-68149-0
Bibliografia Complementar
Godfried T. Toussaint;
The Geometry of Musical Rhythm, CRC Press, 2013. ISBN: 978-1-4665-1202-3
Dmitri Tymoczko; A Geometry of Music, Oxford University Press, 2011. ISBN: 978-0-19-533667-2
Alexander Refsum Jensenius; Michael J. Lyons;
A NIME Reader: Fifteen Years of New Interfaces for Musical Expression, Springer , 2017. ISBN: 978-3-319-47214-0
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
Unidade curricular ministrada sob a forma de Seminário compreensivo intercalado com sessões de aplicação prática sobre as tecnologias abordadas. Aulas de exposição com audição de exemplos sonoros intercaladas com algumas sessões de trabalho prático orientado em aula.
Software
Sonic Visualizer
Pure Data
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída sem exame final
Componentes de Avaliação
Designação |
Peso (%) |
Participação presencial |
60,00 |
Trabalho laboratorial |
40,00 |
Total: |
100,00 |
Componentes de Ocupação
Designação |
Tempo (Horas) |
Estudo autónomo |
50,00 |
Frequência das aulas |
45,00 |
Trabalho laboratorial |
70,00 |
Total: |
165,00 |
Obtenção de frequência
O trabalho prático será avaliado, durante as aulas laboratoriais, através da entrega dos trabalhos previstos.
Dada a natureza prática da disciplina, não é possível realizar um único exame em substiuição dos trabalhos práticos.
Fórmula de cálculo da classificação final
Fórmula de avaliação: 0,3 * acm + 0,3 * gam + 0,4 * tf
acm - componente de avaliação contínua de análise de conteúdo musical;
gam - componente de avaliação contínua de geração automática de música;
tf - trabalho individual final.
Melhoria de classificação
Melhoria considerável do trabalho final ou apresentação de outro trabalho previamente aprovado pelo regente da Unidade Curricular.
Observações
Na presença de alunos estrangeiros ou havendo necessidade (e.g., apresentações por professores estrangeiros), a língua de ensino utilizada será o inglês. Os alunos poderão apresentar trabalhos em português ou inglês.