Data · dataset · 2026
Códigos-fonte, materiais de apoio e arquivos da peça Eutrópia III
Listed in REDU - Unicamp Institutional Research Data Repository
Description
Este conjunto de dados reúne códigos-fonte, algoritmos, materiais de apoio e os arquivos multimodais produzidos no contexto de uma pesquisa de doutorado que investiga a apropriação crítica e criativa de técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) e escuta de máquina (machine listening) para a prática composicional da live-electronics. O material foi estruturado para garantir a reprodutibilidade e facilitar a exploração por parte de artistas, músicos e pesquisadores em seus projetos.
O repositório com os dados pode ser acessado aqui. O conjunto de dados abrange três frentes principais: 1. Ecossistema de algoritmos Nesta seção encontram-se os repositórios contendo as ferramentas computacionais implementadas e exploradas no contexto da pesquisa: Objetos para Pure Data (linguagem C): Coleção de implementações puras (sem dependências externas) de algoritmos clássicos de aprendizado de máquina e redes neurais para composição em tempo real, que são produtos da revisão técnica realizada na pesquisa.
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Inclui os modelos perceptron (neurônio artificial clássico), mlperceptron (redes neurais multicamadas totalmente conectadas), SOM (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen para redução de dimensionalidade topológica) e searchA-Star (algoritmo de busca heurística em grafos). Há também objetos auxiliares como o euclidiana, para cálculo da distância euclidiana. Ferramentas Adicionais de Acústica e Análise: Scripts em Python (dastgah_analysis) para análise computacional e musicológica focada na extração de perfil melódico e precisão de afinação da música tradicional persa.
Os algoritmos escritos em C e C++ acompanham seus respectivos arquivos CMakeLists.txt contendo as instruções de compilação para garantir a reprodutibilidade técnica em diversas plataformas. 2. Material de Apoio e Exemplos Matemáticos Jupyter Notebooks: Uma coleção de códigos interativos que servem como material de apoio didático e demonstração das operações matemáticas discutidas no Capítulo 3 da tese. Os notebooks exemplificam o fundamento dos algoritmos Busca A*, Adaline, modelo MCP,Perceptron e os processos de Feedforward e Backpropagation, em redes neurais profundas. 3.
Materiais Composicionais de Eutrópia III (2025) Modelos de Redes Neurais (Python/PyTorch): Implementação de modelos de redes neurais utilizados no processo composicional de Eutrópia III, incluindo um modelo Transformer Conditional Variational Autoencoder (T-CVAE) para mapeamento de gestos e articulações da flauta em parâmetros de síntese, um modelo LSTM para reconstrução de trajetórias espaciais em coordenadas polares e filtros Pseudo-Quadrature-Mirror-Filter (PQMF) voltados ao processamento do sinal de áudio em sub-bandas.
Ferramentas Adicionais: adaptação do objeto gaitacol~ para Pure Data, que modela computacionalmente as gaitas colombianas. Dados resultantes do processo composicional da peça Eutrópia III, para flauta e live-electronics. Este escopo engloba os arquivos indispensáveis para estudo e performance da obra: partitura musical em formato PDF, uma gravação referencial em áudio espacializado (binaural) e os patches em Pure Data para a realização da eletrônica em tempo real da obra.
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- DOI doi.org/10.25824/redu/xxuqsg ↗
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Topics
- Stated by source
- Arts and Humanities · Computer and Information Science
- From keywords
- Computer Science & AI · Humanities · Machine learning
Provenance · 1 source records, 11 field assertions
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| REDU - Unicamp Institutional Research Data Repository | doi:10.25824/redu/XXUQSG | 10 d ago | JSON v1 |
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