AAU Studenterprojekter - besøg Aalborg Universitets studenterprojektportal
Et kandidatspeciale fra Aalborg Universitet
Book cover


Design af software-instrumenter

Oversat titel

Designing Software Instruments

Forfattere

;

Semester

4. semester

Udgivelsesår

2005

Antal sider

164

Abstract

Specialet udvikler en fremgangsmåde til at lave softwareprototyper i et fællesskab af eksperimenterende musikere. Først undersøges, hvordan information kan indsamles fra praksis og teori og omsættes til en fungerende prototype. Undervejs beskriver og bygger specialet tre prototyper, der afprøver, hvordan lyd kan ændres via visuelle og taktile interfaces – altså værktøjer, man kan se på og røre ved. Blender og Python er de primære teknologier, der bruges til at holde lyd og billede synkroniseret. Prototyperne evalueres sammen med aktive musikere for at vurdere, om og hvordan idéerne kan indgå i konkrete arbejdsgange og situationer. Specialet undersøger også, hvordan input fra onlinefora og tests kan bruges i nye iterationer (gentagne forbedringer) af musikinterfaces. Endelig diskuteres, hvordan virksomheder, der laver musiksoftware, kan tilpasse deres analysemodeller til brugergrupper med diffuse og skiftende behov, som ofte kendetegner musikere.

The thesis develops a method for creating software prototypes within a community of experimental musicians. It first explores how information from practice and theory can be gathered and turned into a working prototype. Along the way, it describes and builds three prototypes that test how sound can be modified through visual and tactile interfaces—tools you can see and touch. Blender and Python are the primary technologies used to keep sound and image in sync. The prototypes are evaluated with active musicians to assess whether and how the design ideas fit into real workflows and situations. The thesis also examines how input from online forums and testing can inform new iterations (iterative improvements) of music interfaces. Finally, it considers how music software companies can adapt their analysis models to user groups with diffuse and shifting needs, such as musicians.

[Dette resumé er genereret ved hjælp af AI]