Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Hur låter miljöförstöring?: Självgenererande och slumpmässig musik sprungen ur statistiska data
Royal College of Music in Stockholm, Department of Music and Media Production.
2020 (Swedish)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis [Artistic work]Alternative title
What does environmental pollution sound like? : Self generative and randomized music interprets data (English)
Abstract [sv]

Hur låter miljöförstöring – Självgenererande och slumpmässig sprungen ur statistiska data är ett mastersarbete som fokuserar på hur man kan omvandla data till att kontrollera musik och ljud. Om vi tillåter konstnärliga uttryck, med data som utgångspunkt, kan det få oss att uppleva och förstår original data på ett nytt sätt? Projektets resultat består av sju generativa kompositioner, där parametrar är kontrollerade av olika typer av miljödata, och försöker utforska forskningsområdet sonifikation och generativ musik genom att ställa frågan: Hur låter miljöförstöring? Med generativ musik menas att musiken skapar, utvecklar och förändrar sig själv utifrån de verktyg som bildats inom detta projekt. Texten går också djupare in på metoden av att utveckla dessa verktyg för att möjliggöra liknande kompositioner i framtiden. Med erfarenheter av att använda slumpmässiga parametrar för att manipulera bakgrundsdetaljer, utforskar det här projekt istället möjligheten att utveckla de metoderna och applicera det på hela kompositioner. De sju kompositionerna ligger också till grund för utforskandet av området sonifikation. I tidigare forskning har ämnet främst bemöts ifrån ett vetenskapligt perspektiv. Syftet med det här projektet har istället varit att bemöta det inom ramarna för musikalisk gestaltning och ett konstnärligt perspektiv. Begreppet sonifikation betyder, användandet av icke-talande ljud som uppmärksammar data och statistik, med målet att agera som ett substitut, eller ett komplement, till att visualisera data. Utifrån dessa kompositioner reflekterar sedan texten kring generativ musik i allmänhet, och sonifikation i synnerhet, där bland annat möjligheterna, framtida forskning och autenticiteten inom sonifikation tas upp.

Abstract [en]

What does environmental pollution sound like? – Self generative and randomized music interprets data is a master thesis focused on transforming data and letting it control music and sounds. If we create artistic outputs out of data, will it allow us to experience and understand the original data in a new way? The core, and the result, of this project where seven compositions, created and controlled by different environmental data which tries to explore the research areas of sonification and generative music by asking the question: What does environmental pollution sound like? Generative music means that the music creates, develops and changes itself based on the established tools that this project provides. This thesis also focuses on the method of developing these tools in order to enable similar productions in the future. With previous experiences in using randomized events, to manipulate details in a production, this project delves deeper into applying the same technique to a whole composition. The seven compositions were formed in order to understand and reflect upon the research areas of sonification. Earlier research tends to approach the subject from a scientific perspective. The purpose of this project was to instead approach it from a more artistic perspective. Sonification means, the use of non-speech audio to perceptualize data which enables the possibilities as an alternative, or complement, to visualize the original data. Drawing from these seven compositions, this thesis also discusses generative music and sonification in general, as well as the opportunities, future research and authenticity of sonification.

Place, publisher, year, edition, pages
2020. , p. 22
Keywords [en]
environmental data, generative music, max for live, randomization, sonification
Keywords [sv]
generativ musik, max for live, miljödata, slumpmässig musik, sonifikation
National Category
Music
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kmh:diva-3546OAI: oai:DiVA.org:kmh-3546DiVA, id: diva2:1435059
Presentation
2020-06-03, 12:16 (Swedish)
Supervisors
Examiners
Note

Bifogad ljudfil är ett kollage av de sju kompositionerna som arbetet resulterat i, med anledning av att i framtiden kunna publiceras i sin helhet.

Available from: 2020-06-04 Created: 2020-06-04 Last updated: 2020-06-04Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1156 kB)92 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1156 kBChecksum SHA-512
c75cad2305164255c80005b204ac43b17c90ba4721593c292fa321242c17e72c97f8172540064fddd373b6184954ab78b76a12ceee9817fbc9a3615ed27f0f1d
Type fulltextMimetype application/pdf
Kollage av arbetets kompositioner(161536 kB)55 downloads
File information
File name AUDIO01.wavFile size 161536 kBChecksum SHA-512
56f0bdc8539d85a52a3b3fea3f1104137e4b36345820f5e3cc20f9bf129bfdc3709966c5e19f1e98bf7455faecffdc193a6f6d9d5a26ecc4d27d58b440514b81
Type audioMimetype audio/x-wav

By organisation
Department of Music and Media Production
Music

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 92 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 217 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf