187.A63 DSP-Processing & Generative Music
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VU, 4.0h, 6.0EC, wird geblockt abgehalten
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage die gelernten grundlegenden theoretischen Inhalte der beiden Teilgebitet, DSP und Generative Musik, anzuwenden. Im DSP-Bereich werden theoretische Konzepte der Signalverarbeitung und -generierung im Zeit- und Frequenzbereich, sowie allgemeine Arbeitstechniken für die Entwicklung von Audiosoftware wie z.B. VST-Plugins, vermittelt. Im Bereich der generativen Musik werden verschiedene Strategien zur Erzeugung musikalischer Strukturen erarbeitet und diese dann mit Hilfe von SuperCollider praktisch umgesetzt.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • SuperCollider (Programmiersprache)
  • Sampling, Quantisierung
  • FFT Analyse
  • Convolution
  • Transitional Synthesis (Wave Table Synthesis)
  • Modulationssynthese (Frequenz-/Amplitudenmodulation)
  • Additive & Subtraktive Synthese
  • Additive & Subtraktive Analyse & Resynthese
  • Filterdesign
  • Stochastische & deterministische Prozesse generativer Musik
  • Endliche Automaten, Künstliche Neuronale Netze, Markov-Ketten, Genetische Algorithmen, Mathematische Modelle, Machine Learning, Sonification
  • Creativity Machines

Methoden

  • Vorträge zu den einzelnen Themenbereichen
  • Referate der Teilnehmenden zu einzelnen Teilthemen mit anschließender Diskussion
  • Interaktives Programmieren einfacher Beispielanwendungen, die von den Teilnehmenden in den Übungseinheiten weiter ausgebaut werden

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS Breakdown

Total: 6.0 ECTS = 150h

 

45h Vorlesungszeit / Lecture time

15h Übungen / Exercise SuperCollider

30h Komposition / Composition

35h VST-Plugin

15h Hausarbeit und Vorbereitung Präsentation / Paper and preparation of the presentation

10h Hausaufgaben

Vortragende Personen

  • Golka, Gerald

Institut

Leistungsnachweis

  • Umsetzung eines eigenen DSP-Software-Projektes
  • Erstellung eines kurzen generativen Musikstücks
  • Kurze Präsentation eines selbst gewählten Themas aus einem der beiden Teilgebiete
  • Abgabe einer Kurzzusammenfassung der Präsentation

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
24.02.2020 10:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 935 Media and Human-Centered Computing Gebundenes Wahlfach

Literatur

 

Generative Musik

Nierhaus, Gerhard. 2009. Algorithmic Composition. Wien; New York: Springer.

 DSP

      

Steiglitz, Ken. 1996. A Digital Signal Processing Primer: With Applications to Digital Audio and Computer Music. Menlo Park, Calif.; Wokingham: Addison-Wesley.
 
Prandoni, Paolo, and Martin Vetterli. Signal Processing for Communications. 2nd ed. EFPL Press, 2013. http://www.sp4comm.org/docs/sp4comm.pdf
 
Frei, Beat. 2010a. Digital Sound Generation - Part 2: Filters. ICST, Zurich University of the Arts. http://www.icst.net/fileadmin/data/pdf/dsg/Digital_Sound_Generation_2.pdf
 
———. 2010b. Digital Sound Generation - Part 1: Oscillators. ICST, Zurich University of the Arts. http://www.icst.net/fileadmin/data/pdf/dsg/Digital_Sound_Generation_1.pdf
 
Smith III, Julius Orion. 2013a. Spectral Audio Signal Processing. https://ccrma.stanford.edu/~jos/sasp/
 
———. 2013b. Mathematics of the Discrete Fourier Transform (dft) with Audio Applications Second Edition.  https://ccrma.stanford.edu/~jos/mdft/
 
———. 2013c. Physical Audio Signal Processing for Virtual Musical Instruments and Audio Effects.  https://ccrma.stanford.edu/~jos/pasp/
 
———. 2013d. Introduction to Digital Filters with Audio Applications. https://ccrma.stanford.edu/~jos/filters/
 
———. 2013e. JOS Home Page. https://ccrma.stanford.edu/~jos/.
 
Zölzer, Udo. 2011. DAFX: Digital Audio Effects. Second Edition. Chichester, West Sussex, England: Wiley. ISBN: 9780470665992. (Online resource available at TU-Library)

Vorkenntnisse

Sichere Beherrschung einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. C++, Java) sowie der grundlegenden Arbeitstechniken und Konzepte der Software-Entwicklung.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Deutsch