Hackatón Audiostellar – BILIA 2022

Invitados por wip arte digital y con el apoyo de la UNTREF (Universidad Nacional de Tres de Febrero – Buenos Aires, Argentina)

AudioStellar es un software libre de experimentación sonora desarrollado por Leandro Garber, Tomás Ciccola y Juan Cruz Amusategui en el marco de un proyecto de investigación radicado en MUNTREF Centro de Arte y Ciencia (Universidad Nacional de Tres de Febrero, Argentina).

El objetivo de la hackaton fué propiciar un espacio de encuentro y colaboraciones creativas entre artistas sonoros y electrónicos, programadores, músicxs, livecoders, performers, personas con proyectos o ideas vinculadas al desarrollo sonoro o audiovisual, colectivos artísticos y practicantes creativos en general.

Coordinación: Leandro Garber (AR) y Tomás Ciccola (AR)

Agradecimientos especiales: UNTREF – Universidad Nacional de Tres de Febrero – Buenos Aires, Argentina

Acerca de audiostellar:

El programa, por medio de un algoritmo de machine learning no supervisado, procesa un dataset de muestras sonoras para generar un mapa en dos dimensiones. Dicho espacio puede luego ser recorrido de maneras novedosas, proponiendo nuevas técnicas de diseño sonoro: trayectorias libres, emisión de agentes autónomos, constelaciones rítmicas o heurísticas personalizadas haciendo uso de controladores MIDI y OSC.   

El software puede bajarse libremente de su sitio en sus versiones para Linux, Mac y Windows. Puede ser usado con los archivos de audio precargados al igual que incorporando un dataset propio.

https://audiostellar.xyz/

Una parte de la presentación fué transmitida vía el canal de Youtube de BILIA:

Inteligencia artificial aplicada al arte

Instrumento musical de código abierto basado en datos para el descubrimiento de estructuras sonoras latentes y la experimentación musical.
En el marco del taller Inteligencia Artificial y Producción Musical guiado por Mathias Gatti en noviembre 2020 (www.wipartedigital.com), invitamos a Leandro Garber, creador de AudioStellar a presentar la versión 1.0 de este programa para la experimentación sonora, una interfaz para la creación musical que utiliza Machine Learning no supervisado y la reducción de dimensionalidad para el mapeo de los datasets, es decir, los conjuntos de sonidos que se quieran utilizar y sobre los que AudioStellar aprenderá para la configuración visual del espacio latente. 

AudioStellar es un software open source llevado adelante en UNTREF - Universidad Nacional de Tres de Febrero, dentro del laboratorio de investigación Arte y Ciencia formado por Leandro Garber junto a Tomás Ciccola y Juan Cruz Amuzategui.