Relações entre cor e música by Henrique Fischer

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01010001 01110101 01100001 01110011 01100001 01110010 01100101 01110011 (DYEGO DIGIANDOMENICO || GABRIELE LANDIM || HENRIQUE FISCHER)

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

Facultade de Arquitetura, Design e Urbanismo 01000110 01100001 01100011 01110101 01101100 01110100 01100001 01100100 01100101 00100000 01100100 01100101 00100000 01000001 01110010 01110001 01110101 01101001 01110100 01100101 01110100 01110101 01110010 01100001 00101100 00100000 01000100 01100101 01110011 01101001 01100111 01101110 00100000 01100101 00100000 01010101 01110010 01100010 01100001 01101110 01101001 01110011 01101101 01101111 Universidade de Buenos Aires 01010101 01101110 01101001 01110110 01100101 01110010 01110011 01101001 01100100 01100001 01100100 01100101 00100000 01100100 01100101 00100000 01000010 01110101 01100101 01101110 01101111 01110011 00100000 01000001 01101001 01110010 01100101 01110011 Carreira de Especialização em Biodesign e Produtos Mecatrônicos 01000011 01100001 01110010 01110010 01100101 01101001 01110010 01100001 00100000 01100100 01100101 00100000 01000101 01110011 01110000 01100101 01100011 01101001 01100001 01101100 01101001 01111010 01100001 11100111 11100011 01101111 00100000 01100101 01101101 00100000 01000010 01101001 01101111 01100100 01100101 01110011 01101001 01100111 01101110 00100000 01100101 00100000 01010000 01110010 01101111 01100100 01110101 01110100 01101111 01110011 00100000 01001101 01100101 01100011 01100001 01110100 01110010 11110011 01101110 01101001 01100011 01101111 01110011

Relações entre cor e música

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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

Introdução 01001001 01101110 01110100 01110010 01101111 01100100 01110101 11100111 11100011 01101111

/* Nos relacionamos com o meio físico através de nossos sentidos. Com eles nos alertamos de um perigo, nos localizamos no espaço, desfrutamos um sabor e temos prazer. Este trabalho enfoca na visão e audição. Nossos olhos são sensíveis a uma quantidade determinada de frequências, o espectro visível tem longitudes de onda entre 380 e 760 nanâmetros. O mesmo acontece com a audição, escutamos frequências entre 20Hz e 20000Hz aproximadamente. Como relacioná-las? Vamos olhar para a música e as cores, esta relação tem interessado desde sempre a artistas e cientistas (Caivano, 1994). Um estímulo visual (onda electromagnética) quando chega à retina é convertido em um impulso nervoso (dados) e enviado ao cérebro onde é interpretado; o mesmo acontece com o som (onda mecânica) que estimula o tímpano, é convertido em impulso nervoso e enviado ao cérebro. O que aconteceria se os dados gerados por um estímulo sonoro fossem interpretados como dados visuais? A proposta deste trabalho não é um estudo neurológico, busca uma simulação metafórica, assistida pelo computador dessa situação que se relaciona diretamente com a sinestesia. O fenômeno da sinestesia se define quando um estímulo recebido em uma modalidade sensorial dá origem a uma experiência em outra modalidade (Caivano, 2003). */

Metodologia 01001101 01100101 01110100 01101111 01100100 01101111 01101100 01101111 01100111 01101001 01100001

/* Para atingir o objetivo é necessario uma interação entre os mundos físico e virtual. Captar os dados, manipular-los e representar o resultado. Um dispositivo tocará a música e estará conectado a o computador por um cabo para garantir a qualidade do som. No computador um algoritmo processa a música como dados e os converte em uma sequência de cores representadas em um vídeo. O vídeo como meio audiovisual torna a relação mais clara por ter uma representação dinamica. Para o experimento serão usados os 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 é um software para modelagem 3D e é usado como plataforma para o plug-in Grasshopper, este é um editor gráfico de algoritmos e te permite manipular dados para criação de designs generativos. Firefly trabalha dentro do Grasshopper e faz uma ponte entre os mundos físico e digital permitindo um fluxo de dados. O experimento será testado três vezes. A primeira com uma música mais aguda: Concerto Nº1 em E Maior, A primavera, Allegro – Vivaldi, a segunda com uma música mais grave: Sunset - The XX e a terceira com toda a sequência de frequências do espectro audível. */

Relações 01010010 01100101 01101100 01100001 11100111 11110101 01100101 01110011

/* Começamos analizando as frequências de um ponto de vista lógico da física, a relação de matiz das cores e a altura dos sons. Uma nota comparada a sua oitava mais baixa tem o dobro de frequência, uma relação similar acontece no espectro de radiação visível onde o vermelho tem o dobro de longitude de onda que o violeta. Assim o espectro de cores pode ser comparado com a escala cromática musical (Caivano, 1994). Do ponto de vista perceptual relacionamos a altura de um som com a luminosidade, uma nota grave é escura e uma nota aguda é clara (Caivano, 2003). Estes são os parametros estabelecidos neste trabalho para se converte um som em cor. Uma situação hipotética de silêncio absoluto não geraría dados, por isso não tería representação. */

/* Oitava relacionada aos matizes */

/* Todas as oitavas relacionadas aos matizes */

/* “Luminosidade” das notas */

/* Relações de matiz e luminosidade sobrepostas */

Algoritmo 01000001 01101100 01100111 01101111 01110010 01101001 01110100 01101101 01101111

/* Pseudocódigo: 1. São consideradas 11 oitavas, cada uma com 12 notas (DO, DO#, RE, RE#, MI, FA, FA#, SOL, SOL#, LA, LA#, SI), totalizando 132 notas afinadas pelo LA em 440Hz. 2. São ordenadas em uma sequência crescente e com um índice de 0 a 131. 3.

O som é lido como uma variação de frequências em Hz.

4. São comparadas a que nota musical mais se aproximam e definidas pelo índice correspondente, já que uma frequência nunca será pura e precisa pela sobreposição dos instrumentos e a dissipação das moléculas de ar. 5.

Os índices são agrupados por notas.

6. Depois de selecionada a nota é definida uma quantidade de luminosidade a cada octava, onde 0 é o mais escuro, mais grave e 1,0 é o mais claro, mais agudo.

7. O índice da frequência captada é posicionado em qual grupo de notas pertence com sua luminosidade já definida. 8. Os valores nulos são eliminados passando adiante só o dado da luminosidade. 9. Pela identificação de qual dos grupos de notas contém dado se relaciona sua posição na escala cromática musical e que matiz tem (hue) de 0 a 1,0. 10. Os dados de luminosidade e matiz são gravados em uma sequência de 225 ítens, o que gera uma tela de 15 x 15 pixels. 11. Os dados de luminosidade e matiz são relacionados gerando uma cor. 12.

Essa cor é separada em RGB.

13.

Finalmente os dados RGB geram os pixels na tela. */

/* Algoritmo */

/* Exemplo - caminho do dado */

Resultados 01010010 01100101 01110011 01110101 01101100 01110100 01100001 01100100 01101111 01110011

/* O resultado é uma tela de 225 pixels (15 x 15) com uma sequência de cores. Uma frequência captada tem sua cor representada primeiro no canto inferior esquerdo da tela, caminha para a direita enquanto outras cores vão sendo representadas até passarem para a linha acima. O vídeo final foi editado sincronizando a tela, as músicas e o gráfico das frequências sinusoidais no tempo. O vídeo está disponível no link: <https://youtu.be/wxkoVpIvr70>. */

/* Tela com resultados do algoritmo e suas direções de representação */

Conclusões 01000011 01101111 01101110 01100011 01101100 01110101 01110011 11110101 01100101 01110011

/* A manipulação de grandes quantidades de dados só é possível com o auxílio do computador. Quando aplicado a sons e cores permite a criação de relações que são processadas e geram resultados em tempo real. A simulação das relações físicas e sensoriais escolhidas se mostraram satisfatorias por fazer uma representação onde se pode “visualizar as notas” (matiz) juntamente com a sensação de como as percebemos (luminosidade). Uma vez que o algoritmo está armado pode ter outros usos como em obras de arte eletrônicas, estas utilizam a manipulação de dados para criar metáforas e interagir com seus apreciadores. Assim se abrem posibilidades de aplicações e também de novos estudos sobre a sinestesia utilizando estas tecnologias. */

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.