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        <title>practicas</title>
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        <description>Usabilidad de los datos

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Tipos de gráficas

Teniendo en cuenta los siguientes campos en un dataset: Fecha de aparición del grupo, Nombre del grupo, capacidad del sitio, género del grupo, geolocalización del sitio, plantee gráficas que revelen o ayuden a entender algún fenómeno.</description>
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        <description>Investigación de herramientas para el uso de datos

Procedimiento

	*  Recibir los datos en cualquier formato
	*  Filtrar datos sensibles
	*  Llevar esos datos a CSV
	*  Construir un datapackage.json &lt;http://data.okfn.org/standards&gt;
	*  Consolidar las multiples fuentes en un lugar que se pueda consultar</description>
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        <title>emotividad</title>
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        <description>Emotividad

En un período extenso de música es inevitable tener una curva emotiva, existirán pasajes más efusivos, otros reflexivos, solo por mencionar dos tipos de emociones.

Podríamos mencionar infinitos tipos de emociones pero listaremos algunas:</description>
    </item>
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        <title>start</title>
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        <description>Detección de Tonalidad

Practicas

	*  Detectar el tono de lo que entra por el micrófono. Soluciónes: En ChucK =&gt; pitch-track.ck

Proundizar

	*   Paper sobre la manera como ChucK soporta M.I.R (Music Information Retrival)
	*  helmholtz http://www.katjaas.nl/helmholtz/helmholtz.html</description>
    </item>
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        <title>procesos_laboratorio</title>
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        <description>Procesos del Laboratorio de la Escuela de Experimentos

Composisción Musical asistida por:

	*    Herramientas generativas 
	*   Herramientas de Probabilidad

M.I.R. (Music Information Retrival

	*  Detección automática del tonalidad

Metodologias de producción

En el laboratorio seguimos la metodología</description>
    </item>
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        <title>entorno_desarrollo</title>
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        <description>Entorno Node - Mongo - Backbone - Bootstrap

	*  Instalar nvm
	*  Seleccionar versión de node
	*  Instalar yeoman, bower, grunt
	*  Instalar este generador &lt;https://github.com/larsonjj/generator-yeogurt&gt;
	*  Instalar sailsjs

	*  Sigo este tutorial &lt;http://blog.shinetech.com/2011/07/25/cascading-select-boxes-with-backbone-js/&gt;
	*  Sigo este tutorial &lt;http://blog.shinetech.com/2011/08/05/building-a-shared-calendar-with-backbone-js-and-fullcalendar-a-step-by-step-tutorial/&gt;
	*  ¿Cómo instalo todo …</description>
    </item>
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        <title>practicas</title>
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        <description>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</description>
    </item>
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        <title>rango_dinamico</title>
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        <description>El audio tiene diferencias de volumen deseadas y no deseadas.

Gran parte del carácter de la música o voz está contenido por debajo de los ataques o picos 

Existen herramientas para controlar e indicar el volumen. 

Hay dispositivos que varían su ganancia dependiendo del nivel de la señal de entrada. Para ello, el compresor, primero debe tener algún método para determinar el nivel de la señal, y luego debe ser capaz de utilizarlo para controlar la ganancia.</description>
    </item>
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        <title>divulgacion</title>
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        <description>Investigación para experimentos de sonificación

Raster Scanning

Sonificar usando la trama de formación de la imagen (Raster Scanning)

	*  Paper explicando el método  http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.422.4699</description>
    </item>
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        <title>profundizacion</title>
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        <description>DataViz

Flujo de trabajo en Red de Músicas Populares

Referentes &lt;http://data.okfn.org/&gt;

Proceso de inscripción en los programas de formación

Escuela de Formadores

	*  Manejo del proceso de inscripción de personas a los programas de formación 
	*  Control de asistencias a los cursos (relacionada con las inscripción)</description>
    </item>
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        <title>aprendizaje_maquina</title>
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        <description>Aprendizaje de Máquina

Referencias

 FOUNDATIONS FOR ON-THE-FLY LEARNING IN THE
CHUCK PROGRAMMING LANGUAGE</description>
    </item>
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        <title>herramientas_generativas_composicion_musica</title>
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        <description>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…</description>
    </item>
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        <description>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 )</description>
    </item>
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        <description>Todo lo que se describe a continuación se hace en wiki.fede2001.webfactional.com

	*  Se clonan los repositorios &lt;https://github.com/son0p/algo-ritmos&gt; y &lt;https://github.com/electropipe/musicaElectronica&gt;
	*  Se instala rntools para renombrar los archivos a todo en minúsculas
	*  Se cambia la extensión a todos los archivos “.md” por</description>
    </item>
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        <title>wiki</title>
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        <description>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.</description>
    </item>
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        <title>investigacion</title>
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        <description>Investigación para el DJ basado en Algoritmos

	*   Paper: Note sequence morphing algorithms for performance of electronic dance music, René Wooller and Andrew R. Brown
	*  &lt;http://www.vikparuchuri.com/blog/making-instrumental-music-from-scratch/&gt;</description>
    </item>
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        <title>sequence_morphing_algorithms</title>
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        <description>Anotaciones del paper &quot;Note sequence morphing algorithms for performance of electronic dance music&quot;

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.</description>
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        <title>investigacion</title>
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        <description>Investigación M.I.R.

	*  Parámetros para medir la similitud en la música &lt;http://www.music-cog.ohio-state.edu/Huron/Publications/orpen.similarity.text.html&gt;</description>
    </item>
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        <title>practicas</title>
        <link>https://musica.unloquer.org/investigacion/mir/practicas?rev=1581441491&amp;do=diff</link>
        <description>Prácticas de M.I.R (Music Information Retrival)

Detectar el Pitch en tiempo real

Para la detección automática de melodías debemos lograr detectar el pitch

Soluciones

	*  ChucK =&gt;  pitch-track.ck
			*  PD helmohltz</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://musica.unloquer.org/investigacion/usabilidad_datos/graficas_apariciones?rev=1581441491&amp;do=diff">
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        <title>graficas_apariciones</title>
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        <description>Gráficas de Apariciones de grupos

	*  Diferentes tamaños de bolas sobre una línea de tiempo
		*  La escala del sitio se representa por el tamaño de las bolas referente

	*  Mapa del mundo animado donde se ve el proceso de internacionalización de grupos originados en medellín</description>
    </item>
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        <title>start</title>
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        <description>¿Cómo aumentar la visibilidad de los procesos formativos en que participamos de manera coherente con nuestros principios?

	*  Becas y casos (Nos permitiría hacer perfiles de habitantes, de nuestro proyecto, que sean atractivos para medios de comunicación)</description>
    </item>
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        <title>probabilidad</title>
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        <description>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</description>
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        <title>georeferenciacion</title>
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        <description>Georeferenciación en Mongodb

	*  Insertar un campo en toda los documentos de la base de datos &lt;http://stackoverflow.com/questions/7714216/add-new-field-to-a-collection-in-mongodb&gt;  

&#039; db.your_collection.update({},{$set : {“new_field”:1}},false,true) &#039;</description>
    </item>
</rdf:RDF>
