Relaciones entre color y música by Henrique Fischer

QUASARES

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contacto { (dyego.sd@gmail.com ); (gabriele.landim@gmail.com); (arq.fischer@gmail.com); }

Facultad de Arquitectura, Dise帽o y Urbanismo 01000110 01100001 01100011 01110101 01101100 01110100 01100001 01100100 00100000 01100100 01100101 00100000 01000001 01110010 01110001 01110101 01101001 01110100 01100101 01100011 01110100 01110101 01110010 01100001 00101100 00100000 01000100 01101001 01110011 01100101 11110001 01101111 00100000 01111001 00100000 01010101 01110010 01100010 01100001 01101110 01101001 01110011 01101101 01101111 Universidad de Buenos Aires 01010101 01101110 01101001 01110110 01100101 01110010 01110011 01101001 01100100 01100001 01100100 00100000 01100100 01100101 00100000 01000010 01110101 01100101 01101110 01101111 01110011 00100000 01000001 01101001 01110010 01100101 01110011 Carrera de Especializaci贸n en Biodise帽o y Productos Mecatr贸nicos 01000011 01100001 01110010 01110010 01100101 01110010 01100001 00100000 01100100 01100101 00100000 01000101 01110011 01110000 01100101 01100011 01101001 01100001 01101100 01101001 01111010 01100001 01100011 01101001 11110011 01101110 00100000 01100101 01101110 00100000 01000010 01101001 01101111 01100100 01101001 01110011 01100101 11110001 01101111 00100000 01111001 00100000 01010000 01110010 01101111 01100100 01110101 01100011 01110100 01101111 01110011 00100000 01001101 01100101 01100011 01100001 01110100 01110010 11110011 01101110 01101001 01100011 01101111 01110011

Relaciones entre color y mĂşsica

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Fischer, Henrique 01000110 01101001 01110011 01100011 01101000 01100101 01110010 00101100 00100000 01000001 00101110 00100000 01001000 01100101 01101110 01110010 01101001 01110001 01110101 01100101

2015 00110010 00110000 00110001 00110101

Introducción 01001001 01101110 01110100 01110010 01101111 01100100 01110101 01100011 01100011 01101001 11110011 01101110

/* Nos relacionamos con el medio físico a través de nuestros sentidos. Con ellos nos alertamos de un peligro, nos ubicamos en el espacio, disfrutamos un sabor y obtenemos placer. Este trabajo enfocó en la visión y audición. Nuestros ojos son sensibles a un rango de frecuencias, el espectro visible tiene longitudes de onda entre 380 y 760 nanómetros. Lo mismo se pasa con la audición, escuchamos frecuencias entre 20Hz y 20000Hz aproximadamente. ¿Cómo relacionarlas? Fijemos la música y los colores, esta relación ha interesado desde siempre a artistas y hombres de ciencia (Caivano, 1994). Un estímulo visual (onda electromagnética) cuando llega a la retina es convertido en un impulso nervioso (datos) y enviado al cerebro donde es interpretado; lo mismo pasa con el sonido (onda mecánica) que estimula el tímpano, es convertido en impulso nervioso y enviado al cerebro. ¿Qué pasaría si los datos generados por un estímulo sonoro fuesen interpretados como datos visuales? La propuesta de este trabajo no es un estudio neurológico, busca una simulación metafórica, asistida por la computadora de esa situación que se relaciona directamente con la sinestesia. El fenómeno de la sinestesia se define cuando un estímulo recibido en una modalidad sensorial da origen a una experiencia en otra modalidad (Caivano, 2003). */

Metodología 01001101 01100101 01110100 01101111 01100100 01101111 01101100 01101111 01100111 11101101 01100001

/* Para lograrse el objetivo es necesario una interacción entre los mundos físico y virtual. Captar los datos, manejarlos y representar el resultado. Un dispositivo tocará la música y estará conectado a la computadora por un cable para garantizar la calidad del sonido. En la computadora un algoritmo procesa la música como datos y lo convierte en una secuencia de colores representados en un video. El video como medio audio visual torna la relación más clara por una representación dinámica. Para el experimento serán usados los seguintes softwares: Rhinoceros Version 5 SR9 64-bit (5.9.40617.14345, 17/06/2014) Grasshopper Version 0.9.0076 (27/08/2014) Firefly Version: 1.0.0.70 (25/03/2015) Rhinoceros es un software para modelado 3D y es usado como plataforma para el plug-in Grasshopper, este es un editor gráfico de algoritmos y te permite manejar datos para crear diseños generativos. Firefly trabaja adentro de Grasshopper y hace un puente entre los mundos físico y digital permitiendo un flujo de datos. El experimento será testeado tres veces. La primera con una música más aguda: Concierto Nº1 en E Mayor, La primavera, Allegro – Vivaldi, la segunda con una música más grave: Sunset - The XX y la tercera con toda la secuencia de frecuencias del espectro oíble. */

Relaciones 01010010 01100101 01101100 01100001 01100011 01101001 01101111 01101110 01100101 01110011

/* Empecemos por analizar las frecuencias de un punto de vista lógico de la física, la relación tinte del color y altura del sonido. Una nota comparada a su octava más baja tiene el doble de frecuencia, una relación similar pasa en el espectro de la radiación visible donde el rojo tiene el doble de longitud de onda que el violeta. Así el espectro de colores puede ser comparado con la escala cromática musical (Caivano, 1994). Del punto de vista perceptual relacionamos la altura de un sonido con la luminosidad, una nota grave es oscura y una nota aguda es clara (Caivano, 2003). Estos son los parámetros establecidos en este trabajo para convertir un sonido en color. Una situación hipotética de silencio absoluto no generaría datos, por eso no tenería representación. */

/* Octava relacionada a los tintes */

/* Todas las octavas relacionadas a los tintes */

/* â&#x20AC;&#x153;Luminosidadâ&#x20AC;? de las notas */

/* Relaciones de tinte y luminosidad superpuestas */

Algoritmo 01000001 01101100 01100111 01101111 01110010 01101001 01110100 01101101 01101111

/* Pseudocódigo: 1. Son consideradas 11 octavas, cada una con 12 notas (DO, DO#, RE, RE#, MI, FA, FA#, SOL, SOL#, LA, LA#, SI), totalizando 132 notas afinadas por el La en 440Hz. 2. Son ordenadas en una secuencia crecente y con un índice de 0 a 131. Hz.

El sonido es leído cómo una variación de frecuencias en

4. Son comparadas a que nota musical más se aproximan y definidas por el índice correspondiente, ya que una frecuencia nunca será pura y precisa por la superposición de los instrumentos y la disipación de las moléculas de aire. 5.

Los índices son agrupados por notas.

6. Después de seleccionada la nota es definida una cantidad de luminosidad a cada octava, donde 0 es lo más oscuro, más grave y 1 es lo más claro, más agudo.

7. El índice de la frecuencia captada es posicionado en cual grupo de notas pertenece con su luminosidad ya definida. 8. Los valores nulos son eliminados pasando adelante solo el dato de la luminosidad. 9. Por la identificación de cuál de los grupos de notas contiene dato se relaciona su posición en la escala cromática musical y que tinte tiene (hue) de 0 a 1. 10. Los datos de luminosidad y tinte son grabados en una secuencia de 225 ítems, lo que genera una pantalla de 15 x 15 pixeles. 11. Los datos de luminosidad y tinte son relacionados generando un color. 12. 13. talla. */

Este color es separado en RGB. Finalmente los datos RGB generan los pixeles en la pan-

/* Algoritmo */

/* Ejemplo - camino del dato */

Resultados 01010010 01100101 01110011 01110101 01101100 01110100 01100001 01100100 01101111 01110011

/* El resultado es una pantalla de 225 pixeles (15 x 15) con una secuencia de colores. Una frecuencia captada tiene su color representado primer en el canto inferior izquierdo, camina para la derecha mientras otros colores siguen siendo representados hasta que pasan para la lĂnea arriba. El video final fue editado sincronizando la pantalla, las mĂşsicas y el grafico de las frecuencias sinusoidales en el tiempo. El video estĂĄ disponible en el link: <https://youtu.be/wxkoVpIvr70>. */

/* Pantalla con resultados del algoritmo y sus direcciones de representaci贸n */

Conclusiones 01000011 01101111 01101110 01100011 01101100 01110101 01110011 01101001 01101111 01101110 01100101 01110011

/* El manejo de gran cantidad de datos solo se puede lograr con el auxilio de la computadora. Cuando aplicado a sonidos y colores permite la creación de relaciones que son procesadas y generan resultados en tiempo real. La simulación de las relaciones físicas y sensoriales elegidas se muestra satisfactoria por hacer una representación donde se puede “visualizar las notas” (tinte) junto con la sensación de cómo las percibimos (luminosidad). Una vez que el algoritmo está armado puede tener otros usos cómo en obras de arte electrónicas, estas utilizan el manejo de datos para crear metáforas e interactuar con sus espectadores. Así se abren posibilidades de aplicaciones y también de nuevos estudios acerca de la sinestesia utilizando estas tecnologías. */

Bibliografia 01000010 01101001 01100010 01101100 01101001 01101111 01100111 01110010 01100001 01100110 01101001 01100001

CAIVANO, José Luis. Color y sonido: correlación sobre bases físicas y psicofisícas. Buenos Aires: Grupo Argentino del Color, 1994. CAIVANO, José Luis. Sinestesia visual y auditiva: la relación entre color y sonido desde un enfoque semiótico. Barcelona: Editorial Gedisa, 2003. 175-186 p. IAZZETTA, Fernando. Tabela de Frequências, Períodos e Comprimentos de Onda. Disponible en: <http://www2.eca.usp.br/prof/iazzetta/tutor/acustica/introducao/tabela1.html> Acceso en 15 de mayo de 2015.