AIxMusic Workshops (Sonntag)

In den letzten Jahren ist das wissenschaftliche Interesse, Deep Learning auf kreative Aufgaben wie die Generierung von Texten, Bildern oder Musik anzuwenden, erheblich gestiegen. Die Workshops bieten jedem die Möglichkeit, KI-Systeme für das Musizieren und Abspielen von Musik selbst auszuprobieren. Andrew McPherson präsentiert Bela, eine Open-Source-Hardwareplattform für die Entwicklung interaktiver Audiosysteme. Der zweite Workshop von Ali Nikrang konzentriert sich auf aktuelle technische Ansätze zur automatischen Musikgenerierung. Als Nächstes stellt Alex Braga A-MINT vor, die erste Künstliche Intelligenz, die in Konservatorien und Musikinstitutionen als eigenständiges Instrument neben traditionellen Musikinstrumenten erle+++ rnt werden kann. Philippe Esling, Forscher am IRCAM, präsentiert einen KI-trainierten Handschuh. Das Tool, um Klänge in Echtzeit zu orchestrieren, ermöglicht es jedem, eigene Musik zu kreieren – auch Nicht-MusikerInnen. Die Reihe der AIxMusic Workshops endet mit Gerald Wirth von den Wiener Sängerknaben und Vive Kumar von der Athabasca University, die ihre neuesten Forschungsarbeiten zum Thema Musikunterricht mit KI vorstellen. Die TeilnehmerInnen haben die Möglichkeit, den Neuromusic Education Simulator (NES), ein revolutionäres Werkzeug der Wirth-Methode, direkt zu erleben.

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Creating interactive audio systems with Bela

Andrew McPherson (UK)

Der Workshop bietet eine Einführung in Bela, eine Open-Source-Hardwareplattform für die Entwicklung interaktiver Audiosysteme. Die TeilnehmerInnen erhalten eine praktische Einführung in den Aufbau von Schaltkreisen und die Programmierung mit Bela, gefolgt von einem Reihe von Beispielprojekten, um die Grundlagen des Baus von Echtzeit-Audiosystemen vorzustellen.

Automatic Music Generation with Deep Learning – Fascination, challenges, constraints

Ali Nikrang (AT)

Seit einigen Jahren besteht großes wissenschaftliches Interesse daran, Deep Learning auf kreative Aufgaben wie die Erstellung von Texten, Bildern oder Musik anzuwenden. Technisch gesehen können Deep-Learning-Modelle nur die Statistiken der Daten lernen. So können sie oft Zusammenhänge in den Daten herstellen, die menschliche BeobachterInnen nicht erkennen, und so zur Inspirationsquelle für die menschliche Kreativität werden. Dieser Workshop konzentriert sich auf aktuelle technische Ansätze zur automatischen Musikgenerierung.

ACIDS: Artificial Creative Intelligence

Philippe Esling (FR)

Das Team von Artificial Creative Intelligence and Data Science (ACIDS) am IRCAM versucht, die musikalische Kreativität zu modellieren, indem es sich auf die Eigenschaften von Audiomischungen konzentriert. Dabei werden Schnittpunkte zwischen Symbol- (Partitur) und Signal- (Audio-) Darstellungen untersucht, um die Vielfalt der Musikinformationen zu verstehen und zu kontrollieren.

We Revolutionize Music Education: The Neuromusic Education Simulator (NES)

Gerald Wirth (AT), Wiener Sängerknaben/VIve Kumar (IN), Athabasca University (US)

In Zusammenarbeit mit Entwicklungspsychologen und Pädagogen entwickelte Professor Gerald Wirth eine Lehrmethodik – die Wirth-Methode – mit dem Ziel, die Aufmerksamkeit der Studierenden auf hohem Niveau zu halten. Durch die Aktivierung neuronaler Netzwerke durch Bewegung und durch Wiederholungen mit Variationen werden die Inhalte nachhaltig im Langzeitgedächtnis gespeichert. Der Einsatz von NES auf Basis der Wirth-Methode unter Anwendung von VR & AR ermöglicht es LehrerInnen und SchülerInnen zusätzlich zum persönlichen Unterricht zu üben, Erfahrungen zu sammeln und Feedback zu erhalten.