https://musica.unloquer.org/ 2026-04-13T23:27:42+00:00 https://musica.unloquer.org/ https://musica.unloquer.org/_media/wiki/dokuwiki.svg text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/composicion_musical/herramientas/probabilidad?rev=1581441491&do=diff Probabilidad Cadenas de Markov vía @danielgomezmarin : Podemos usar las Cadenas de Markov para tener una mejor distribución de probabilidades de variaciones de un ritmo. Analizamos un “Corpus” una serie de canciones del genero a estudiar, de allí sacamos la presencia de los golpes de percusión en una división de, digamos , 16 pasos eso nos da una probabilidad resultante para cada uno de los 16 pasos text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/dj_basado_en_algoritmos/sequence_morphing_algorithms?rev=1581441491&do=diff Anotaciones del paper "Note sequence morphing algorithms for performance of electronic dance music" Link al Paper(en ingles) Resumen Este Paper describe algoritmos que pueden generar “morphing”, transición entre dos segmentos musicales, se explica el uso de cadenas de Markov para buscar similitud entre algunas partes para lograr matrices de transición. text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/herramientas_generativas_composicion_musica?rev=1581441491&do=diff Herramientas generativas al servicio de la composición musical Exploraremos algunos caminos posibles en la generación de partes para la composición musical: Generadores de Aleatoriedad Math.Random2() La pseudoaleatoriedad que puede generar un programa de computación se desgasta rápidamente luego de la sorpresa pues no le permite al oyente la fascinación que produce predecir un evento, la menta humana disfruta al deducir un patrón y poder predecir su comportamiento. Esta técnica entonces podr… text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/rutas?rev=1581441491&do=diff Rutas Esteban * Arender a leer, analizar y usar los metadatos que ya están trayendo las canciones, que en algunos casos ya traen info de los OnBeat, para * Seleccionar una nueva canción ( posible ) ( ok ) * Empatar la canción anterior con la próxima seleccionada ( trabajando ) text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/dj_basado_en_algoritmos/start?rev=1581441491&do=diff DJ Basado en Algoritmos Recolectamos información de Algoritmos que puedan que permitan que un computador pueda ayudar o reemplazar a un DJ. * Para entender mejor * Prácticas * Investigación * Profundización text/html 2023-09-19T23:45:24+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/start?rev=1695167124&do=diff Investigación Acá caben temáticas motivadas por búsquedas personales, retomando la cultura del alquimista que hacía de sus preguntas su ruta de investigación. Muchas de estas búsquedas están apenas en la etapa de consulta y organización de información. text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/brolin/nodo_virtual?rev=1581441491&do=diff Todo lo que se describe a continuación se hace en wiki.fede2001.webfactional.com * Se clonan los repositorios <https://github.com/son0p/algo-ritmos> y <https://github.com/electropipe/musicaElectronica> * Se instala rntools para renombrar los archivos a todo en minúsculas * Se cambia la extensión a todos los archivos “.md” por text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/brolin/wiki?rev=1581441491&do=diff El Wiki como plataforma para la generación de conocimiento ¿Por qué usar un wiki? * Lenguaje que permite crear ágilmente contenidos y nos evita escribir html * Tiene blame/culpa. Se sabe quien crea o edita cada contenido * Manejo de historial de versiones. Crea un historial de cambios para cada versión guardada de un documento y es posible regresar a una versión anterior. text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/dj_basado_en_algoritmos/divulgacion?rev=1581441491&do=diff DJ basado en Algoritmos La capacidad de construir una secuencia detallada de operaciones que permita a una máquina mezclar canciones de manera parecida a la que hace un DJ. Empiezan a ser accesibles las herramientas de Extracción de información musical (Music Information Retrival) y las de aprendizaje de máquina ( Machine Learning ) generando un contexto favorable para integrar estas herramientas en un sistema automático de mezcla tipo DJ, text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/dj_basado_en_algoritmos/investigacion?rev=1581441491&do=diff Investigación para el DJ basado en Algoritmos * Paper: Note sequence morphing algorithms for performance of electronic dance music, René Wooller and Andrew R. Brown * <http://www.vikparuchuri.com/blog/making-instrumental-music-from-scratch/> text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/dj_basado_en_algoritmos/practicas?rev=1581441491&do=diff Prácticas para DJ basado en Algoritmos * Leer Metadatos de una canción Soluciónes: Usando eyed3 de Python * Sugerir una canción basado en los metadatos de la que suena o de las que han sonado * Extraer el Tempo de una canción usando M.I.R. * Agrupar por Tempo un set de canciones text/html 2020-02-11T17:18:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://musica.unloquer.org/investigacion/mir/divulgacion?rev=1581441491&do=diff M.I.R. Music Information Retrival "@danielgomezmarin:Pues en realidad es simple. Tomás un archivo de audio. Cualquiera (música, grabación de ambiente, de buena calidad, de mala calidad...) y lo analizás cada cierto tiempo." "Hay dos maneras: (1) o buscás 'onsets' o lugares donde hay cambios bruzcos de energía y/o espectrales tratando de marcar el audio cada que hay un 'evento'. (2) no te metés en problemas y lo analizás cada x tiempo constante.