CEAM Education: лекция Александра Сенько

Лекция будет посвящена использованию математики для синтеза звука, созданию звуковых алгоритмических последовательностей, аудио-визуальным композициям, основанным на технике векторного синтеза

О спикере

Александр Сенько — саунд-артист, композитор, музыкант, автор многоканальных аудио и интерактивных инсталляций, создатель лаборатории Acoustic Images, звукорежиссер, преподаватель. Использует собственные разработки в программной среде Pure Data. Комбинирует различные техники электронной музыки, импровизацию и алгоритмическую композицию, использует математические закономерности. Выступает с аудиовизуальными перформансами, пишет и исполняет электронную и электроакустическую музыку, сотрудничает с академическими, джазовыми и рок-музыкантами. В своем творчестве часто обращается к звуковым интерпретациям парадоксальных теорий. Финалист конкурса саунд-арта Radical dB 2014 (Испания). Участник международных конференций по медиаискусству.

Таймкоды

02:06 Введение

• Приветствие и представление спикера Александра Сенько.
• Лекция посвящена математическим алгоритмам и принципам в мультимедийной композиции.
• Вопросы можно задавать после лекции.

03:04 Математика в мультимедиа

• Спикер не будет разбирать исторические примеры, а сосредоточится на технологических подходах.
• В современном искусстве нет четких правил, поэтому возможны разночтения в терминах.
• Пример с термином “СМЛ” и его разными значениями.

04:59 Логарифмические шкалы

• Математика используется в измерении громкости и темперированном строе.
• Логарифмические шкалы соответствуют восприятию человека.
• Пример с лампочками и восприятием света.

06:46 Психоакустика и панорамирование

• Психоакустика объясняет, почему линейные шкалы не работают в звуке.
• Пример с панорамированием и использованием косинуса.
• Линейные шкалы приводят к провалам звука.

08:46 Обертоны и тембр

• Любой звук имеет обертоны, которые определяют его тембр.
• Обертоны, близкие к основному тону, делают звук более музыкальным.
• Пример с формулой громкости и децибелами.

10:29 Визуальное программирование

• Пример с линейным и логарифмическим панорамированием.
• Логарифмическая шкала предотвращает провалы звука.
• Пример с формулой equal power P.

12:20 Синтез звука

• Математика используется в различных методах синтеза звука.
• FM синтез и амплитудная модуляция.
• Пример с перемножением сигналов для изменения громкости.

14:07 Фазовая модуляция

• Фазовая модуляция изменяет форму волны.
• Пример с косинусоидой и её модификацией.
• Метод кольцевой модуляции и его применение.

16:42 Генераторы и их частоты

• Обсуждение генераторов низкой и высокой частоты.
• Пример создания простейшего генератора за несколько секунд.
• Введение частоты в генератор для создания звука.

18:19 Математические операции над звуками

• Введение в раздел математики, влияющий на звуковые волны.
• Примеры математических операций: возведение в степень и извлечение корня.
• Влияние этих операций на форму и тембр звука.

20:28 Сложные методы шейпинга

• Примеры сложных математических формул для искажения звуковых волн.
• Пример использования двух парабол для создания треугольника.
• Влияние фазы на форму и тембр звуковой волны.

25:49 Лакодинг и его применение

• Лакодинг как создание музыки с помощью математических формул.
• Пример использования генератора 1 Гц для создания тембра.
• Примеры создания сложных музыкальных композиций с помощью математических формул.

31:27 Теория хаоса и её применение

• Введение в теорию хаоса и её влияние на звуковые события.
• Примеры аттракторов и их влияние на формирование новых значений.
• Логистический Map как пример теории хаоса и его формула.

34:52 Изменение параметров для синтеза звука

• Изменение коэффициента в формуле влияет на звуковысотность синтезированного звука.
• Пример с Logistic Map показывает, как один параметр может существенно изменить траекторию звука.
• Работа House Melody theory использует Logistic Map для генерации партитуры.

37:31 Алгоритмическая композиция

• Алгоритмическая композиция создается с помощью компьютера.
• Пример генерации синусоиды с фидбеком показывает, как предыдущие значения влияют на текущие.
• Увеличение коэффициента фидбека делает звук непредсказуемым.

41:30 Принцип постоянного спектра

• Метод постоянного спектра использует несколько генераторов с разными частотами.
• Изменение тембра происходит без воздействия на генераторы.
• Пример с синусоидами показывает, как изменение частоты влияет на тембр.

45:27 Нейронные сети для синтеза звука

• Пример использования нейронной сети для синтеза звука.
• Нейрон элемент принимает несколько входов и производит выход.
• Пример с 25 нейронами создает управляющий сигнал для генерации звука.

50:00 Заключение

• Пример с нейронной сетью показывает, как метод нейронных сетей может генерировать звук.
• Использование программного языка для создания небольшой нейронной сети.
• При изменении параметров генерируется другой звук.

50:58 Логарифмическая композиция

• Логарифмическая композиция создается с помощью компьютера.
• Используются математические алгоритмы и функции.
• Примеры: сравнение значений, генерация псевдослучайных чисел.

51:59 Простейший звуковой синтезатор

• Метроном создает звуковые события через определенные промежутки времени.
• Генератор псевдослучайных чисел меняет темп для разнообразия.
• Сравнение значений определяет, происходит ли событие.

53:11 Примеры звуковых событий

• Звуки имитируют различные материалы: фарфор, стекло, металл.
• Генератор псевдослучайных чисел выбирает тембр.
• Интенсивность звука управляется композитором.

54:26 Алгоритмическая композиция

• Использование фильтров частот для создания звуков.
• Генерация частот с помощью генератора псевдослучайных чисел.
• Процентное соотношение событий определяет интенсивность звука.

55:56 Простые числа и числовые последовательности

• Простые числа делятся только на единицу или на себя.
• Использование числовых последовательностей в музыке.
• Примеры: числа Фибоначчи, числа Мерсона, счастливые числа Эйлера.

59:41 Психоакустика и слияние звуков

• Принцип восприятия звуковых событий с задержкой менее 20 миллисекунд.
• Слияние звуков в один тембр.
• Пример сгенерированной звуковой структуры.

01:01:56 Клеточные автоматы

• Пример: игра “Жизнь” Джона Конвея.
• Использование клеточных автоматов в синтезе звука.
• Примеры правил клеточных автоматов для генерации звуковых структур.

01:05:42 Метод физического моделирования

• Поведение частиц в пространстве.
• Пример: падение частицы и её отскок.
• Применение алгоритмов для создания звуковых структур.

01:06:31 Введение в физическое моделирование

• Французский исследователь Сирил Анри использует формулы для поведения частиц в пространстве для синтеза звука.
• Учитываются факторы, такие как угол отскока, сила отскока и коэффициент притяжения.
• Эти параметры вводятся инженером-разработчиком или музыкантом-композитором.

01:07:28 Примеры физического моделирования

• Пример визуального моделирования: изменение параметров вызывает колебания.
• Пример создания звука: физическое моделирование используется для электронного создания звука рояля или акустических инструментов.
• Пример сложного кода: одно математическое выражение включает все законы поведения частицы.

01:10:55 Инструмент egregor Source

• Сирил Анри создал инструмент egregor Source для синтеза звука и его визуализации.
• Инструмент позволяет управлять параметрами и создавать мультимедийные композиции.
• Инструмент доступен для бесплатного скачивания и использования.

01:16:46 Векторный синтез

• Векторный синтез объединяет синтез звука и изображения.
• Пример: создание круга с помощью синусоиды и косинуса.
• Более сложные примеры: спираль и использование фазовой модуляции.

01:21:51 Мультимедийные композиции

• Параметры в векторном синтезе задаются генераторами для развития во времени.
• Пример: демонстрация более сложных форм волны и управления звуковыми событиями.
• Важно, чтобы звук и визуализация выглядели и звучали интересно одновременно.

01:24:19 Заключение

• Пример работы на выставке: демонстрация программного кода и манипуляций с функциями косинуса и синуса.
• В векторном синтезе ценится не только цифровая реализация, но и вывод на реальные устройства, такие как осциллоскопы или лазеры.

01:25:16 Демонстрация работы с векторным синтезом

• Показан фрагмент работы с использованием векторного синтеза.
• Прибор генерирует звуковые волны с помощью математических формул.
• Высокие частоты отфильтровываются, создавая синусоиды.

01:26:27 Примеры работ Дек Хольцера

• Дек Хольцер известен своими работами в векторном синтезе.
• Его работы включают аудиовизуальные этюды и портреты.
• Примеры его работ можно найти на его сайте.

01:28:23 Метод совмещения сканера и векторного синтеза

• Метод включает сканирование изображения в 3D модель.
• На основе 3D модели накладываются звуковые волны.
• Пример: портрет коллеги Димы Морозова.

01:30:18 Демонстрация собственной работы

• Показана работа, основанная на математических алгоритмах.
• Звуковые волны генерируются с помощью математических формул.
• Звуковые волны записываются в таблицу и воспроизводятся на низкой скорости.

01:34:19 Аудиовизуальная работа с использованием математики

• Работа сделана во время фестиваля в Вейре в 2011 году.
• Фотография дополнена генерируемыми объектами с помощью математических закономерностей.
• Звук синтезируется с помощью преобразования Фурье.

01:41:53 Вопросы и ответы

• Обсуждение использования PUREDATA для лечения.
• Резонансное тестирование и его применение в медицине.
• Важность осторожного подхода к использованию PUREDATA в лечебных целях.

01:44:43 Заключение

• Благодарность за лекцию и интерес к материалу.
• Анонс следующей лекции с Анной и Глико.
• Прощание с аудиторией.

^{Таймкоды сделаны при помощи Нейросети YandexGPT}

Расшифровка видео

2:06
Добрый вечер дорогие друзья Мы вас Приветствуем в Арт пространстве Артемьев это очередная лекция программы education
2:14
где мы рассказываем о мультимедиа электроакустики и сегодня главный спикер
2:21
этой лекции Александр Сенько который расскажет о математических алгоритмах и
2:26
принципах которые действуют в в мультимедийной композиции если у Вас будут какие-то
2:34
вопросы их можно будет задать сразу после лекции я передам вам микрофон чтобы было слышно в трансляции И если в
2:41
трансляции ВКонтакте или на Ютюбе у кого-то появятся вопросы Мы тоже постараемся на них ответить А сейчас я
2:47
передаю слово Александру Да здравствуйте Добрый вечер А значит Сегодня поговорим
2:54
о математике об алгоритмах формулах для создания собственно для синтеза звука и
3:01
создания композиции Я хочу сразу сказать что наверное я не буду сегодня останавливаться на каких-то там
3:08
знаменитых примерах разбирать историю как это всё происходит как
3:14
математика В общем принимала участие в создании
3:19
современных композиций вот ни такого никакой исторический экскурс я делать не буду а просто расскажу о некоторых
3:26
технологических подходах вот о том что В общем Какие принципы методы существуют
3:33
для работы со звуком и другими мультимедиа разновидностями
3:39
мультимедиа для создания современной электроакустической композиции Вот и хочу ещё сразу наверное предупредить или
3:47
даже так себя обезопасить немножко что вы знаете когда мы име имеем дело с современными технологиями В частности с
3:53
музыкальными с мультимедийными иногда возникают разночтения то есть какая
3:59
какой один и тот же термин иногда в разных скажем может обозначать немного разные
4:06
вещи да Ну например мы знаем всетаки вот слово СМЛ с одной стороны это какая-то мельчайшая точка отсчёта
4:13
цифрового звука вот с другой стороны СМЛ – это образец звука который закладывают
4:18
загружают в СМТ чтобы им играть Вот и таких в общем-то значений периодически попадаются Поэтому если в каких-то
4:25
формулировках Может быть вы будете с чем-то со мной не согласны ничего СТ
4:30
пото что к сожалению в современном искусстве не теоремы аксиом где тко один раз прописано как это должно быть вот
4:38
значит ну говоря о звуке вообще мы с математикой сталкиваемся постоянно да то
4:44
есть Наверное вы все знаете например простейший пример использования математики точнее
4:52
применения математики в зву Этока кое с которы пользуемся
4:59
измерени громкости мы пользуемся децибела но децибел – это логарифмическая
5:05
шкала тоже самое например темперированный строй понятие октавы Да
5:12
это тоже логарифмическая геометрическая прогрессия логарифмическая шкала то есть допустим если мы
5:17
имеем первая Октава 100 гц Ну условно скажем так да какой-то Октава выше это
5:23
будет 200 гц Октава следующая Октава это будет уже не 300 а 200 на2 400 следующее
5:31
400 на2 вот Откуда это всё происходит Это не просто математики решили нам так
5:37
усложнить жизнь чтобы мы жили по логарифмическом закону нет это просто отвечает нашим
5:45
а то как мы воспринимаем Окружающий мир вот и об этом говорит
5:52
э известный закон Вебера фехнера который называется основным законом
6:00
основным психофизическим законом Вот который значит гласит то что мы ВС
6:06
воспринимаем по логарифмическим шкалам простейший пример Наверное всем известный Ну который любят приводить
6:13
допустим в помещении горит Ну вот сейчас у нас там Да допустим две лампочки если Мы зажигаем ещё такие две лампочки то мы
6:21
чувствуем существенно прирост Света вот если же у на будет гореть 20 лампочек
6:28
и МЧ как в предыдущем случае мы можем этого практически не заметить то есть нам
6:34
людям человеку важно не насколько мы что-то прибавили Во сколько раз и так
6:40
работает всё и Высотная звуковые шкала и громкость и всё остальное вот простейший
6:46
пример математики в звуке то как математика отображается
6:53
Кстати панорамирование когда мы занимаемся Да когда даже на бытовом каком-то приборе мы крутим ручку
6:58
панорамы м хочется звук переместить на стереосистеме из Лева вправо там мы тоже работаем не по
7:07
линей Ну там там обычно называют это equal Power Pen алгоритм работает он по
7:15
э по косинусу берётся четверть косинуса которая от единицы до нуля и такой же
7:21
напротив Вот а если бы мы работали по обыкновенной линейной шкале то
7:32
послушали провал Кстати те кто из вас если кто-то занимается музыкой сам например монтирую в любой
7:40
программе два файла пытаясь совместить Да вы видите так называемые
7:51
кроссе У вас был допустим
7:57
для фа проу на котом можно это прочувствовать 2 4 секунды и был бы линейный такой кро вы
8:05
бы в середине почувствовали провал звука то есть понижение громкости мы так устроены этим занимается наука
8:12
психоакустика Вот и в общем-то все её исследования говорят о том что мы
8:20
все живём по логарифмическом закону Вот это такое небольшое вступление чтобы Поня что математика на везде окружает
8:28
даже композици она в звуке присутствует постоянно Ну могу привести ещ один
8:34
пример тоже наверно который многие может быть знают многие Нет кто-то нет это что
8:40
любой звук помимо основного тона обладает каким-то обладает набором ещё
8:46
обертонов и это характеризует его тембр Ну за исключением простейшей формы волны
8:51
синусоиды вот которая в общем-то в реальной жизни никогда не встречается её можно получить только в лабораторных
8:57
условиях или в синтезаторе вот а все остальные звуки они имеют
9:02
какое-то количество обертонов и вот те из этих
9:08
обертонов которые относятся к основному частоты которых относятся к основному
9:22
тону скажем более громкие по отношению к остальным артона тем звук Ну более
9:29
соответствует строю скажем Я бы побоялся сейчас сказать более музыкален Да потому
9:35
что современной музыки уже всё немножко не так давно вот
9:41
просто опять мы имеем значит какое-то какую-то математическую
9:48
зависимость допустим у нас было 100 гц основной тон гармоника первая 200 вторая Извините 200 потом 300 400 а вот 250 –
9:56
это будет уже обертон это не гармонический звук ещё один пример использования математики так а
10:03
можно а всё вы сделали Я просто последний раз когда оглядывался не видел да это кстати вот формула громкости
10:12
звука Вот видите которая измеряется децибелах измерение в децибелах вот там видно логарифмическую шкалу А это
10:20
небольшой текст о ЧМ я сейчас
10:29
то М я Говори С панорамирование вот смотрите вотт многие примеры которые мы
10:34
сегодня будем говорить об использовании математики в звуке я буду демонстрировать на примере языка
10:41
визуального программирования и вот сейчас вот
10:46
смотрите вот если заглянуть сюда мы здесь видим обыкновенное
10:53
линейно обыкновенный линейный закон то есть в одной колонке у меня допустим я чу сдаю сигнал кручу ручку у меня в
11:00
одной колонке звук увеличится а в другой он будет точно также пропорционально уменьшаться и вот сейчас мы проведём
11:09
эксперимент вот
11:20
слушайте наверное когда э почувствовали Да что когда было в центре звук тише Хотя Казалось бы тут всё соответствует
11:27
реальности Ну чтобы сделать звук по центру нам надо половину сигнала подать туда половину туда но оказывается что
11:34
вмешивается психоакустика вмешивается то как мы воспринимаем звук и ээ в общем-то
11:39
мы слышим не так оказывается провал А вот другая другой это называется сум это
11:45
как раз та самая формула equal Power P которая применяется практически во всей
11:51
аппаратуре звуковой профессиональных пультах или каких-то других девайсах и также в бытовых усилителях Вот она как
11:58
раз вот здесь видно дают четвертинку косинуса вот ту самую Да от единицы до
12:03
нуля А на второй канал отправляется четвертинка синуса то есть они вот так вот перекрещиваются Вот Давайте сравним
12:10
послушаем
12:20
немножко Вот убедились да сейчас было абсолютно ровный никакого звукового
12:25
провала не было е один пример видите как что мы всё воспринимаем по логарифми не
12:31
по линейным законам мы сложные существа поэтому у нас вот так вот всё
12:37
сложно вот и значит Ну теперь перейдём непосредственно наверное к к тому как
12:43
математика и алгоритмы помогают нам работать со звуком именно к созданию композиции во-первых математика
12:50
используется везде Практически во всех видах синтеза основные виды синтеза –
12:55
это FM синтез метод частотной модуляции очень просто
13:02
там один генератор задаёт отклонение частоты другого И можно сделать
13:07
математический расчёт чтобы узнать самую низкую частоту и самую высокую в таком
13:13
синтезаторе то есть то насколько генератор отклонил вниз это будет Нижний
13:20
порог насколько отклонил вверх верхний также другие методы амплитудная
13:26
модуляция пожалуйста что такое амплитудная модуляция перемножение простейшая математическая операция То
13:32
есть у нас есть какой-то звук Ну давайте я пример сейчас наверное покажу амплитудный модуляции простой начнём с
13:39
самого простого Вот вот смотрите вот у меня
13:45
имеется какой-то сигнал И сейчас я видите простейшая
13:55
операция перемножение всё ничего нет больше знак умножить я ввожу
14:02
другой умножил другой сигнал который так называемый генератор низкой частоты которая работает на частоте У меня
14:09
сейчас 2 гц и он с этой частотой как вот
14:14
видно Вот видите на картинке видно Да он понижает повышает громкость вот
14:19
простейшая операция перемножения есть ещ Более сложный
14:25
метод частот Извините фазовой модуляции там где мы изменяем
14:32
опять математика вспоминаем Что такое у нас давайте сейчас открою опять пример
14:40
Извините вот что такое у нас вообще синусоида обычно как она
14:47
обычно генерируется да Ну те кто занимается звуком очень часто слышит это этот термин очень любят его музыканты
14:53
называть синусоида Хотя надо сразу сказать что в большинстве случаев это не синусоида это косинусоида то есть Ну на
15:00
самом деле та же функция только которая начинается не с нуля с единицы просто чисто математически её получить проще
15:06
вот как мы знаем что синус от косинуса отличается сдвигом на четверть
15:11
фазы смещая четверть фазы и получаем тот же
15:16
самый синус так вот Вот ещё один красивый метод синтеза фазовая модуляция В чём он
15:22
заключается то что мы какое-то линейное нарастание подаём на давайте я буду демонстрировать на
15:29
функцию косинус и получаем вот такую вот косинусоид людей синусоиду вот простая
15:38
но мы можем взять и сюда подмешать ещё перед тем как переходить к
15:46
пропускать наше линейное нарастание через косинус прибавить к нему ещё какой-то сигнал в данном случае
15:52
прибавляем прямо туже са тот же самый
15:57
косинус Интересно у нас происходит видите даже красиво Очень форма волны
16:04
Вот так наклоняется и тембр меняется Кстати мы здесь видим наверху он сразу обрастает гармоника
16:17
[музыка] обертона вот Вот ещё один пример и
16:23
наконец е наверно один известнейший метод синтеза знаете
16:28
сейчас его в Реал тайме прямо с вами сделаем а это метод кольцевой модуляции
16:34
на самом деле это то же самое что практически амплитудная когда мы
16:42
перемножаемых э генератора то есть в первом случае это
16:47
был генератор низкой частоты что мы помните слышали Да тише громче тише
16:53
громче А это генератор будет
16:59
а это будет генератор какой-то
17:04
скажем более высоких более высокий более высоких работающие на более высоких
17:10
частотах с которым мы уже эти колебания слышать не будем то есть где-то больше
17:17
20 гц который мы уже уловить как колебание не сможем И вот
17:25
пожалуйста мы сейчас получим простейший видите я за несколько минут Ну даже
17:32
наверное минуты не прошло за несколько секунд взял собрал вот с вами
17:39
тут вот вот такой простейший генератор Да и сейчас сюда буду вводить какую-то
17:44
частоту То есть я сейчас промо собственный а так мы же идём не в к Саш
17:51
этот звук идёт же не не в компьютер Да не ко мне
17:57
извините так а у него в компьютере работает микрофончик сейчас да Тогда
18:02
ничего Сейчас мы
18:19
послушаем получили такой эсть просто умножить и про мамая
18:26
операциям обм значит существует целый такой мы сейчас
18:33
поговорили немного о синтезе простейших форм простейших форм волны существует целый интереснейший раздел который
18:41
целиком посвящен именно математике воздействию математики на звуковые воздействие на звуковые волны с помощью
18:47
математики это называется когда мы берём какие-то звуковые волны любые и с помою
18:53
математических операций как-то их изменяем
18:59
что-то более интересное Ну например простейший сейчас откроем вот ещ пример
19:07
видно простейшее что можно придумать Ну допустим возведение в степень или
19:13
наоборот извлечение квадратного корня Вот мы сейчас видим опять наша примитивная синусоида и я начинаю
19:19
возводить её в
19:27
степень видите Ну мы знаем из школьной математики ещё
19:34
что если числа от нуля до единицы а возводить в степень умножать то То есть
19:39
те числа которые более приближаются к Ну единица останется единицей ноль останется нулём а все числа будут
19:46
понижаться стремиться к нулю потому что ну 0,5 у на 0,5 получаем уже 0,25 вот мы
19:53
на этой Картино с вами и видим видите как форма волны вот пик остался возле
19:59
она вот так попадала и видим как звук изменился его тембр тоже самое только наоборот будет
20:07
происходить если мы будем не возводить степень а извлекать
20:12
корни наоборот видите как форма волны вот так вот в другую сторону пошла
20:28
есть более сложные методы шейпинга например ну это целые математические
20:34
формулы можно писать и всячески искажать формы волны например вот у автора этой программы известного
20:42
знаменитого скажем так программиста создателя программы и автора фундаментального труда теории техника
20:49
электронной музыки который кстати недавно был переведён презентован на конференции прошедшей милера кета него
20:58
как раз множество примеров вот даже я могу какие-то показать например и мы сейчас посмотрим А как это
21:06
работает сейчас ну вот например вот мы
21:16
видим видите опять синусоид
21:30
трансформируем тут причём есть тут кстати интересная технология здесь применена видите и техника
22:18
значит ещё интереснейший пример использования математики тут вообще сейчас будет такая прямо Красота это
22:26
Например тоже который приводит ле т в своей книге это получение звуковой волны
22:32
которая называется треугольник достаточно интересным методом суммой двух парабол то есть мы
22:45
синтезирующей и смещена тоже на фазу И что самое интересное в сумме вот эти две
22:50
параболы будут давать такой треугольни а теперь если мы
22:56
нанм двигать фазу смещать одну параболу относительно
23:01
другой треугольник начнёт искажать наклоняться в какую-то из
23:07
сторон Вот видите и тембр опять
23:16
[музыка] меняется Вот красивейший пример На мой взгляд когда видите
23:23
как получается из двух таких форм волны получается в сумме Вот
23:30
такая которая Казалось бы ну на первый взгляд не должна получиться но тем не менее происходит это вот ещё
23:38
один интересный принцип ещё один
23:44
из скажем так принцип это так
23:50
называемый функция функция известная в математике это когда синус какого-то числа мы делим
23:59
и опять сейчас Увидим как это интересно работает вот допустим смотрите вот
24:06
видите у меня допустим вот при коэффициенте 3 у меня практически
24:11
получилось синусоида я сейчас это тоже простейший такая математическая формула начну её
24:18
видите повышать коэффициент увеличивать амплитуду но по знаем функции сину и
24:24
косинуса периодич
24:29
амплитуды входящего сигнала на какое-то число мы просто получаем следующие колебания и вот мы здесь прекрасно с
24:36
вами это видим видите как интересно не часто применяется этот метод но формула
24:42
простая и очень
24:52
эффективная и таких методов вообще внг достаточно много оче можно целые сложные
24:59
какие-то выражения получать какие-то интереснейшие формы волны что чем и занимаются некоторые В общем Особенно
25:06
для этого хороши языки визуального программирования такие как pata Max msp там это всё наглядно очень удобно
25:12
получать в принципе можно такого эффекта добиваться и комбинируя А значит
25:19
какие-то виртуальные инструменты в да И даже это мо это это даже делать можно
25:24
све инструментами в частности наверное Удобно очень с модульными истру то есть заниматься какими-то Вот трансформациями
25:31
звуковой волны для получения интересных каких-то тембров значит ещё
25:37
интересное использование математики при создании звука Это обычно
25:45
называют это направление термином ла кодинг То есть когда с помощью математической какой-то формулы Ну
25:51
вообще кодинг этот Как название говорит само за себя то есть когда в реальном
25:57
времени выступающий программист артист ВС в
26:02
одном лице начинает писать программный код это звучит без перерыва и таким образом во время перформанса создаёт
26:09
композицию Вот но я сейчас хочу рассмотреть именно из
26:15
этого обширного понятия лай кодинг именно моменты которые заключены то есть
26:21
которые опираются опять смою на математических формулах вот
26:27
наме кото вам хочу показать Вот видите ВС У нас ничего нет Один генератор и вот
26:33
такая формула давайте я сейчас увеличу вот вот и можно даже посмотреть у
26:39
нас Видите вот простейшая формула сейчас мы её послушаем эту простейшую
26:49
формулу и заодно посмотрим на форму
26:55
волны такая формула волны безумная
27:04
то есть видите взят генератор причём что интересно взят генератор 1 гц 1 гц – это
27:09
очень низкая частота То есть грц – это обратно пропорциональная величина времени 1 гц – это длина волны одна э
27:17
время за которое пробегает один период колебаний – это 1 секунда То есть это очень низкая частота которую мы просто
27:23
услышать не не можем и вот смотрите как интересно из этой низкой частоты которая по сути
27:28
вот этот генератор является управляющим с помощью математического такой формулы создано видите не просто темр а тембр
27:35
который ещё трансформируется во времени то есть какой-то элемент Ну достаточно простой здесь задан Элемент
27:47
композиции Вот ещё несколько примеров я вам покажу такого
27:55
творчества вот е видите тоже несложная да давайте мы её
28:02
послушаем А видите А здесь прямо мы слышим секвенцию целую Видите какая
28:07
красота тоже с помощью всего лишь одного математического выражения то есть нету здесь никаких
28:17
управляющих нету никаких управляющих здесь элементов Никаких метрономов никаких отчётов
28:24
никаких там фо а просто всё вот с помощью одной формулы причём опять смотрите за основу взят генератор 0,5
28:31
грц и с помощью вот этой формулы мы создаём одновременный тембр звука и его
28:37
изменяем его
28:42
высоту Вот ещё один пример такой ну здесь видите он Более сложный и здесь
28:50
всё не уместилось как бы в принципе в одном выражении здесь набо
28:55
выражений ноже видим просто простейшие какие-то математические
29:01
[музыка] выражения Как пример
29:16
Вот вот Ещё немного Более сложный вариант вот смотрите мы сразу видим
29:22
Видите какая форма волны становится интересная [музыка]
29:28
видите целая ритмическая структура фактически партия
29:34
какого-то басового инструмента там для какого-то определённого там может быть жанра поп-музыки или что-то такое видите
29:41
но всё создано с помощью одного математического выражения всё нет никаких ни нот ничего тут ни секвенции
29:48
ничего просто математическое выражение и вот мы видим изменяющуюся
29:54
форму волны такую в принципе как яже гори в интернет на юбе даже есть такие
30:36
при
31:27
а активно используется для создания современной алгоритмической композиции И
31:34
в частности Один из таких разновидностей вот работы со
31:40
звуком уже не только с тембром но и с звуковыми событиями опирается на теорию
31:46
хаоса известная Теория хаоса Вот наверное надо сказать пару слов что это
31:51
такое Теория хаоса ВМ
32:00
лежит какие-то сложные математические процессы как правило там каждое
32:07
последующее новое значение в образовании каждого Нового
32:13
значения принимает участие не просто какой-то входящие Да какие-то числа цифры но и полученный фидбек то есть
32:20
результат предыдущего предыдущей операции вот есть существуют так
32:25
называемые аттракторы трёхмерные там е сложно там поскольку они работают в трх
32:30
измерениях там ещ в каждом измерении получаются в образовании нового значения
32:36
В каждом измерении принимают участие ещё предыдущие значения не только этого измерения но и других вот ну наверное вы
32:42
знаете аттрактор лоренса самый знаменитый Вот и очень красивый аттрактор Питера джонга и так далее я
32:48
сейчас рассмотрю вот такой простой пример для это так называемый L Map это
32:54
вообще самая наверно из теории хаоса Кстати почему называют теорию хаоса а потому
33:01
что если посмотреть не знать всех этих формул и посмотреть просто на полученные
33:07
значения очень часто возникает возникает такая иллюзия что эти значения получены
33:13
случайным образом потому что у них очень огромный разброс вот на самом деле там случайного ничего нет а всё подчинено
33:19
каким-то математическим формулам кстати и все генераторы случайных случайных чисел Да я вот
33:25
сейчас оговорился на самом деле они не случайные их правильно называть генераторы
33:33
псевдо по этим законам то есть нам кажется что получились какие-то случайные значения но там ничего не
33:40
случайно там на самом деле действовало не очень сложно математическая формула Вот то есть когда мы генерируем какую-то
33:47
цифру она потом возвращается в виде фидбека опять для генерации следующий и
33:52
там какая-то математическая функция которая с помощью которой создаётся такая иллюзия такого разброса какого
33:58
вот а вот это вот известный то что называется Logistic Map вот наверху мы
34:04
видим его простейшую формулу всё очень просто то есть [музыка]
34:10
каждое новое значение равняется предыдущему значению умноженному на
34:16
единицу минус предыдущее значение Вот то есть да если у нас новое значение y то
34:21
оно будет равняться X X 1 – X Вот такая простейшая формула и вот здесь внизу
34:27
видим график ВС но плюс к этому Вот к этому умножению Y у на 1 умножить
34:36
на в скобках 1 ми Y Мы ещё добавляем какой-то коэффициент и вот этот коэффициент во многом и
34:43
определяет полученную форму Ну не
34:52
обяза одновременно послушаем в данном случае здесь у меня будет от этой
34:59
Аа от полученных вот этих значений менятся звуко высотность синтезированного
35:08
звука и вот сейчас я начну менять вот этот самый коэффициент в формуле Вот
35:14
видите практически разброс минимальный [музыка]
35:28
[музыка]
35:38
[музыка] Вот вот мы видите убедились что с помощью всего лишь одного параметра
35:45
можно менять э в общем существенно вот эту самую Ну в данном случае это не
35:51
звуковая волна Ну скажем так вот эту траекторию То есть она может служить для генерации скажем партитуры
35:59
кстати этому посвящено несколько интересных работ вот даже есть такая работа замечательная написана а House
36:07
Melody theory как раз здесь используется вот этот самый Logistic Map о котором я
36:13
говорил вот он Да только немножко по-другому записано 1 – R R мы меняем коэффициенты вот здесь будет очень
36:19
интересно смотрите картинку Сейчас я вам покажу то есть вот как раз то что называется бе фрукта видите зависимость
36:26
от этого коэффициента как у нас разлетается значение то есть сначала они
36:31
вот Идут вместе Потом мы увеличиваем коэффициент они вот так вот расходятся в две стороны а потом они начинают В итоге
36:38
когда коэффициент у нас уже где-то приближается к 1,99 начинается такой вот как бы
36:44
напоминающее псевдо случайное заполнение Вот ещё пожалуйста Кстати с
36:50
помощью если немного углубиться в эту тему то в этой работе замечательно показано что с помощью
36:57
представление вот этого числа вот этой вот этой формулы Logistic Map в виде комплексных чисел у которых будет
37:04
действительно мнимые части можно получить Сразу две партии вот здесь дальше идёт эти это всё вот расчёт Вот
37:12
это видно пад действительная часть и мнимая часть вот как они рассчитываются для получения двух целых партитур Вот
37:19
видите вот уже две партии соответственно это может служить партитура для
37:24
алгоритмической композиции Кстати я произ терми алгоритмическая композиция Что такое алгоритмическая
37:31
композиция это композиция созданная с помощью компьютера к со знаете Я изучал
37:37
вопрос пытался найти какое-то чёткое определение но в разных источниках немножко
37:43
подругому трактуется то есть такой чёткой формулировки нет но всё сводится к тому что э композиция создаваемая с
37:49
помощью машины Ну в нашем современном мире чаще всего с помощью компьютера
37:57
такая работа интересная ещё один пример вот этого
38:03
метода Ну он уже не совсем относится к теории хаоса когда мы получаем новые значения опираясь на предыдущие это
38:11
генерация синусоиды с фидбека вот смотрите то есть смотрите Как устроена
38:18
это интерес это несложная тоже формула мы образуем какой-то косинус Но в эту
38:26
формулу как Мы помним что такое у нас косинус и синус это какое-то число умноженное на 2 пи вот мы помимо 2 пи
38:34
сюда ещё и вносим результат предыдущего э результат то есть предыдущего значения
38:41
то есть полученное от синуса какой-то предыдущий значит
38:47
э значение предыдущего синуса опять попадает в формула опять проходит через функцию синус и смотрите как интересно
38:54
начинает работать наш Давайте Я всё-таки наверное уменьш Вот видите мы видим вот
39:01
простейший синус или косинус темр И сейчас я начинаю опять-таки
39:07
повышать коэффициент с которым возвращается фидбек в эту волну вот
39:12
Обратите внимание как она сейчас себя будет очень непредсказуемо вести [музыка]
39:33
Вот видите тоже простая формула всего лишь косинус на который мы подаём опять фидбек и вот получаются Какие интересные
39:43
тембры и наконец ещё один пример такой интереснейший
39:49
опять в общем-то опять относится Ну тут можно сказать Илай кодинг вместе И вот
39:55
этот принцип который принципы который заложены в теории хаоса они все как бы тут совмещены получение вот такого
40:02
интересного генератора с помощью одной формулы который мы сейчас послушаем
40:37
вот слышно да какая-то генерируется какой-то интересный тембр звуковая
40:42
структура тон постоянно повышается всё это с помощью видите обыкновенных математических
40:48
формул написано то есть вообще одно выражение всего лишь всего лишь одно выражение мы получаем вот тако сразу вот
40:54
такое звучание ещё если несколько работ вот ещё одна
41:00
работа теоретическая на эту тему можно их найти все в интернете Вот
41:06
видите алгоритме composition и здесь Кстати а Ну это известная вещь тут как бы история и различные
41:14
виды алгоритмических композиций с помощью чего они создаются Вот здесь мы мы видим что даже цепи марковы
41:21
используются и другие какие-то интересные алгоритмы
41:30
Вот кстати ещ ещё одна работа это Signal synes но здесь как раз Вот то то что я
41:37
вам сейчас показывал вот допустим синус с фидбека возвращается вот тоже интересно И кстати в примеры Вот только
41:44
вот я их не не вос создавал Ну тоже видите получаются интересные формы волны
41:50
соответственно интерес звук интересе какието звуковые
41:56
новые м наверное стоит рассказать ещё ещё об интересном методе который основан
42:03
на математике этот называется этот принцип образования звука constant
42:10
spectrum Melody или мелодия постоянного Спектра В чём он заключается А значит Ну
42:16
наверное те кто играет на струнных инструментах часто сталкивались вот с
42:21
такой вещью что если у нас Мы извлекаем одну и ту же ноту на двух струнах Ну
42:28
позволяют струнные инструменты чаще всего такое делать и инструмент немножко не строит мы начинаем слушать биение
42:34
колебания такие почему это происходит очевидно Вот вот у меня сейчас две формы
42:39
волны одинаковые одну я сейчас немножко начинаю частоту немного увеличиваю Вот
42:46
видите и вот что получилось то есть у меня вот этот второй генератор работает
42:52
на другой частоте соответственно волны не совпадают одна движется другой и получается фаза и
43:00
противофаза вот вот что интересно что если как мы
43:06
здесь взяли простейшую синусоиду то и провели такой эксперимент
43:11
то есть один генератор слегка расстроили Мы получили просто изменение громкости и всё амплитуды тише громче Но если брать
43:19
какой-то целый набор синусоид большое ихнее количество и в каждом из
43:24
них пары их както расстраивать или же взять более сложные формы волны мы можем
43:31
получить изменение не только амплитуды но и изменение тембра
43:36
То есть у нас будет изменяться тембр и вот этот метод так и называется мелодия
43:41
постоянного Спектра То есть когда мы Никаким образом не воздействуя ни какими-то генераторами а никакими фо не
43:49
крутим никакие ручки просто мы изначально настроили генераторы э с такими частотами что у нас во времени
43:57
происходит какое-то движение какие-то колебания изменения тембра И вот я сейчас продемонстрирую несколько
44:03
наверное примеров вот допустим видите у меня вот взято здесь 1 2 3 4 5 6 7 набора
44:10
генератора и они слегка семь пар генераторов и каждой пара она чуть-чуть расстроена и мы вот сейчас можем
44:19
послушать видите слышно такие темные лёгкие
44:24
изменения очень красивый метод а не очень он востребован скажем так не очень
44:29
много я видел примеров и мне попадалось где бы это использовалось но очень интересно
44:48
красиво Вот пример аналогичный только здесь всего лишь два генератора но у них
44:55
более сложная форма вол То есть у них
45:02
пила видите при сложении дву пил мы слышим опять такие небольшие не очень
45:08
конечно явные но трансформации тембра их
45:15
слышно или вот более сложная форма волны такая ещё одна
45:27
тоже слышны такие какие-то изменения интересный очень метод который называется мелодия постоянного
45:37
Спектра Ну в нашей жизни в современной наверное все уже сталкиваются с нейронными сетями и без них уже никуда
45:44
не деваться И вот я вам сейчас продемонстрирую достаточно интересный пример интересный
45:51
подход использование принципа нейронной сети для синтеза звука
45:57
его автор это является Саймон кинн по-моему из одного из американских
46:04
университетов и вот первый пример – Это обыкновенная такая как мы видим здесь Нейрон элемент элемент простейший
46:12
элемент нейронной сети то есть Нейрон мы видим всё характерное для нейрона имеется несколько
46:23
входов в данном случае это входа для звука это выходы генераторов то есть
46:28
место Место входов как в обычный Нейрон мы используем несколько генераторов у каждого из них есть какой-то коэффициент
46:35
с которым они входят как всё как в нейроны настоящей сети в нейроне дальше имеется отклонение какое-то без то есть
46:43
смещение относительно нуля полученного полученной суммы они все суммируются полученной суммы Кроме того дальше стоит
46:51
нормализация с помощью гиперболического тангенса видите опять математическая формула
46:57
чтобы у нас выходные значения не выходили никогда за -1 и п1 Ну вы
47:02
наверное помните Да ещё из школы что формул гиперболический тангенс он всегда при увеличении входящих чисел
47:10
поступающих на эту функцию они всегда будут стремяться к единице но единицу никогда не превышать то есть такая
47:17
помните тангенс Вот и плюс возвращается фидбек в виде ещё одного из ходов мы
47:23
можем послушать результат то есть ещ раз хочу сказать что данный случай Нейрон используется не как обычно для обучения
47:31
для создания каких-то там для получения какой-то информации чтобы потом что-то
47:37
там сгенерировать музыку или там сделать картинку нет в данном случае принцип
47:42
нейрона используется для синтеза именно вот вот можно покрутить вот эти
47:51
входящие коэффициенты [музыка]
48:01
или запустить с помощью генераторов псевдослучайных чисе чтобы они со временем трансформировались
48:08
[музыка]
48:15
можно кстати посмотреть ту какие-то видите формы волны Вот видите гармоники возникают
48:24
[музыка] предложил сансон это
48:30
уже уже напоминает настоящую нейронную сеть то есть здесь не один Нейрон А вот таких блоков как я сейчас показывал их
48:39
сделано 25 и они соединены по всем правилам нейронных сетей То есть каждый вы выход каждый каждого нейрона
48:46
отправляется на входа следующей следующего уровня НАТО
48:57
ч нейронов и так далее Что интересно что в этом примере мы он более приближен к тому что мы
49:05
подразумеваем под нейронными сетями то есть в данном случае мы никакого синтеза звука не получаем А мы получаем некий
49:12
управляющий сигнал сложный вот таким методом и дальше с помощью специальных
49:18
детекторов когда этот управляющий сигнал проходит через какие-то уровни срабатывает пода команда нание звукового
49:27
события понимаете то есть такая партитура вот мы можем сейчас
49:32
включить и
49:45
послушать Вот видите не очень громко Да но вот это сгенерирована такая партитура с помощью нейронной сети
50:00
[музыка]
50:06
тихо очень [музыка]
50:20
Да вот вот такой пример не очень сложный простейший пример Но вот видно что
50:27
опять-таки Мы в создании композиции использовали метод принцип нейронных сетей То есть фактически вот Он написан
50:34
в общем-то всё вручную ни какой-то там огромной нейронной сети какого-то большого производителя здесь
50:41
не использовало вот с помощью программного языка pea написана такая небольшая нейронная сеть которая
50:46
генерирует понятно что при других параметрах она бы у нас генерироваться что-то другое
50:58
мы уже сегодня говорил я об логарифмической композиции о том что
51:04
это композиция какая-то создаваемая с
51:10
помощью с помощью компьютера с помощью машины или с помощью компьютера и вот чаще всего для создания такой композиции
51:17
используются опять какие-то математические алгоритмы и математические значит функции алгоритмы
51:23
зависимости даже очень часто операции сравнения там меньше чего-то допустим самый такой
51:29
известный принцип у нас подаются какие-то значения если эти значения Меньше меньше чего-то у нас допустим
51:36
тишина если больше какого-то уровня они срабатывают а значения эти могут генерироваться как какими-то значит
51:45
какими-то счётчиками или звуковыми генераторами И даже это бывает
51:52
генераторами псевдослучайных
51:59
два примера вот я не знаю если кто-то код разбирается я могу его конечно
52:07
показать вот увеличить значит вот простейший
52:16
такой видите такой вот простейший звуковой синтезатор звуковых
52:22
событий как он устроен давайте я потише сделаю пусть он
52:28
играет смотрите сначала у нас берётся какой-то метроном счётчик
52:33
который будет через определённые промежутки времени создавать звуковое событие но этот счётчик работает не на
52:41
не с постоянной скоростью а то есть Опять с помощью генератора псевдослучайных чисел мы при каждом шаге
52:47
меняем слегка расстраивай его Темп для такого разнообразия дальше генерируется опять
52:57
значения от нуля до 100 и стоит операция сравнения если у нас значение Меньше
53:03
какого-то меньше Д В данном случае меньше уровня у нас событие происходит
53:08
если нет событие не происходит то есть чем меньше число вводимое тем будет
53:13
меньше событий и мы сейчас слышим такие звуки это с помощью фильтров частот
53:20
имитируют звуки как бы различных материалов да Ну синтетическим методом
53:28
конечно Тут фарфор стекло металл как будто мы ударяя делается лёгкий щелчок
53:34
по металлу или по стеклу Но я ещё раз хочу сказать это всё синтезированный
53:39
Звук вот это такие короткие щелчки вот проходящие через фильтров и тоже идёт на
53:46
каждый удар генератор псевдослучайных чисел выбирает одну из ше вот этих
53:52
возможных тембров и мы слышим вот такую вот
53:57
вот если я сейчас увеличу число
54:03
процент видите они стали частыми то
54:08
есть они стали редкими то есть видите композитор или исполнитель в данном
54:14
случае на этом примере управляет интенсивностью звука а всё остальное
54:20
создат
54:26
например Здесь уже Мы будем здесь он на самом деле напоминает
54:32
примерно предыдущий но только мы здесь не будем выбирать из различных тембров
54:38
Да различный набор частот используемых фильтров для создания каких-то вот
54:43
звуков металла стекла А здесь просто будет фильтровать какая-то полоса полоса частот и мы будем
54:50
опять-таки подавая короткий щелчок мы будем получать различные э
54:57
звуки уже напоминающие уже ближе напоминающие
55:02
стремящиеся скажем так к синусоида то есть уже более скажем стремящиеся к тональным Хотя изначально будет
55:08
подаваться широкополосный просто на них щелчок но фильтры частот
55:15
так устроены что они фильтруют из этого широкого спектра узкий диапазон и мы
55:20
получаем какой-то уже более тональный Звук вот так вот на вот эти частоты
55:26
ниж от Нижней до самой верх будут именно генерироваться с помощью опять генератора псевдослучайных чисел то есть
55:34
ещё один пример алгоритмической композиции и опять у нас здесь будет опять процентное соотношение сколько
55:41
событий будет происходить сколько событий случается сколько не случается допустим из 100 вот у меня сечас стоит
55:47
из 100 из 100 событий 50 должно про
55:56
ноже математически такой Вот пример я могу сейчас
56:05
уменьшить видите они стали редкими можно наоборот
56:12
получим такую стену звука Вите их очень
56:17
много вот ещё один пример использования алгори для создания
56:25
музыки существуют так называемые простые числа
56:30
наверное многие о них слышали знают да что такое простые числа это числа которые делятся либо на единицу либо
56:37
только на себя это 5 7 11 там
56:43
13 23 и так далее и так далее их очень много И вот для генерации вот этих
56:49
простых чисел оказывается существуют вот этих числовых последовательной существуют даже специальные формулы
56:57
вообще числовые последовательности использовать в современной в композиции в музыке использовать числовые
57:04
последовательности в общем-то очень интересно и очень часто используется
57:10
одна и та же последовательность которые называется числами фибоначи вот чаще всего когда мы слышим Да применительно
57:18
вот этого принципа использования числового какого-то ряда к творчеству чаще всего возникают именно числовые эти
57:25
числа фибоначи они видимо очень нравятся или Они слишком известны распространены на самом деле Существует множество
57:31
других последовательных чисел с помощью которых мы можем что-то создавать вот даже я здесь в таком небольшом файли для
57:38
вас вот показал ну опять-таки кто понимает компьютерный код наверное этот
57:44
пита последовательности некоторых таких чисел Это например вот числа мерсона
57:50
видите как они происходят двойка подаются какие-то любые значения на вход
57:56
эти значения являются степенью двойки то есть допустим я подаю 1 2 в степени 1
58:03
это будет 2 и из значения вычитается единица вот я подал О у меня на выходе
58:10
единица дальше я подаю 2 2 в степени 2 4 – 1 3 подаю 3 3 Степе 2 в степени 3 8 –
58:18
1 7 видите такая Нейва форес
58:25
последовательность слете например числа фирма числа вула числа
58:34
Гулина прос Намба и очень интересная последовательность это так называемые
58:40
счастливые числа Эйлера честь знаменитого математика Эйлера Вот это тоже возведение
58:47
значит это точнее число возводится в квадрат и из него вычитается это само
58:54
число и Прив 4 что интересно что эта последовательность если подавать числа
59:00
начиная от нуля и заканчивая 4 будет выдавать очень интересную такую знаете
59:07
опять по нелинейно закону увеличивающиеся последователь чисел
59:14
значения которых будут увеличиваться Ну вот например смотрите я подал он на выходе 41 я подал 2 на выходе 43 видите
59:21
пока они движутся так маленьким ша пода 5 уже 6 подал 6 уже 71 подал 7 83 и вот
59:32
когда я подаю уже где-то 12 у меня 173 А 13
59:38
197 видите то есть такой нелинейный закон И вот сейчас я продемонстрирую
59:43
тоже пример такой опять-таки созданный напоминающий предыдущий созданный такой
59:49
какой-то звуковой структу кото инте между
59:56
которые генерируются с помощью вот этой последо чисел вот что интересно мы сейчас Вот его слышим что здесь ещё
1:00:02
срабатывает интересный принцип значит нашего восприятия принцип который
1:00:08
объясняется психоакустика в том что если два звуковых событий
1:00:13
расположены начинаются задержка менее там 20 миллисекунд Ну там 20 там точного числа
1:00:20
нет 20 до 30 мы эти два звуковых события не различаем как два самостоятельны они
1:00:26
у нас сливаются То есть если скажем два человека одновременно хлопну Но не
1:00:33
синхронно а там с небольшим опозданием всё равно для нашего уха это будет одно звуковое событие просто другое дело что
1:00:38
оно трансформируется по тембру оно как бы вот станет звук станет другим но мы
1:00:44
не будем это воспринимать как два события И вот когда мы сейчас я запущу вот эту секвенцию сгенерировано с помою
1:00:51
простых Леле мы там как раз когда будут выходить очень маленькие значения
1:00:56
в миллисекунды как раз мы послушаем такое слияние слияние звуков в один какой-то вот
1:01:10
тембр видите как рассыпается такой росп вот это срабатывает вот та самая не
1:01:16
затейливая формула достаточно простая основанная опять Ну цикл пошл заново
1:01:22
просто [музыка]
1:01:35
Вот и так далее они пойдут Ну звуки использованы те что в предыдущих примерах вот эти или вот эти
1:01:41
напоминающие синтезированные звуки ударов по стеклу по металлу вот сгенерировано с помощью
1:01:47
Вот такая числовая последовательность то есть вот е один приме
1:01:56
тут нельзя обойти наверно такую вещь как так
1:02:02
называемые клеточные автоматы к сожалению у меня вот нет хорошего примера звукового но я вам расскажу о
1:02:09
принципе наверно Многие слышали о клеточных автоматах Что такое клеточный автомат самый наверное проще объяснить
1:02:17
самого знаменитого примера самый знаменитый пример клеточного автомата это игра Джона по-моему дж его
1:02:23
ко Game of life жизнь когда мы устанавливаем на клеточной доске
1:02:29
сколько-то там допустим живущих клеток и если клетка
1:02:35
граничит там с тремя я не помню точно правила Могу ошибиться да то на новой клетке зарождается жизнь Новая Мы ставим
1:02:41
туда ещё одну клеточку если клетка граничит более менее
1:02:46
чем по-моему менее чем с двумя значит клетке как бы не хватает
1:02:52
питания она отмирает если вокруг больше че то она умирает от того что слишком
1:02:58
много в окружении Вот и вот этот принцип тоже можно использовать в синтезе звука
1:03:03
и даже и в синтезе звука и в создании композиции вот даже я вам пока
1:03:10
демонстрирую работу Эдуарда Миранда Вот как раз видите клеточный
1:03:16
автомат музыка клеточных автоматах от зву синтеза звука до музыкальных
1:03:23
форм вот рабо в интернете здесь вот описаны вот эти вот вот как раз Видите вот принцип
1:03:29
клеточного автомата то есть вот здесь даже Дан одномерный автомат значит работают эти автоматы Ну вот я пример
1:03:36
сейчас рассказал Джона жизнь но они могут работать вообще в одном
1:03:41
измерении допустим вот сейчас ещё один
1:03:49
Файлик А ну это Game of life как раз используется для Вот видите
1:03:56
у на есть какой-то шаг И у нас заполнены клетки Ну это может быть ВС что угодно например это могут
1:04:03
быть частоты допустим 100 гц 200 300 400 Вот либо частота эта играет либо не
1:04:10
играет и Согласно вот этому правилу клеточного автомата При следующем шаге образовываются Значит те
1:04:18
новый набор частот которые будут воспроизводиться вот суст
1:04:27
каждое последующее Вот это число будет оно звучать или нет Да это клетка будет
1:04:32
ли она заполнена или заполнено образуется с помощью какого-то правила и вы знаете вообще существует что
1:04:38
интересно целый набор уже зафиксированных этих правил Вот они так
1:04:43
зафиксированы в каком-то стандарте наборы вот этих чисел для клеточных автоматов и в общем-то ими все
1:04:51
пользуются Вот например правило 30 да смотрите если у меня а ведь у нас есть
1:04:57
допустим верхня да какой-то шаг Ну фрейм так условно его назовём и каждая кажд
1:05:03
каждая клетка в последующем шаге будет граничить с тремя правда то которая на Д ней и две боковых так вот если допустим
1:05:10
При следующем фрейме у нас в предыдущем фрейме было три единицы То есть три
1:05:16
заполненных ячейки в следующем появляется у нас ноль если был 1 тоже но
1:05:21
если был 1 тоже но А вот если был смотрите зал две не заполненных единица
1:05:28
или же одна незаполненная две заполненных тоже единица то есть вот такое вот правило вот правило 110 другое
1:05:36
и вот эти правила позволяют по ним возможно генерировать значит какие звуковые структуры
1:05:42
возможно ещё интересный метод Мне кажется за ним достаточно много будущего
1:05:48
вот е интереснейшая тема это метод физического моделирования который тоже
1:05:54
укладывается поняти алгоритмы и
1:06:00
значит алгоритмы математика значит что такое метод физического моделирования а
1:06:05
чаще всего за основу берётся поведение частиц в каком-то пространстве то есть
1:06:11
допустим самое простое что можно придумать это мы берём какую-то частицу и скажем её роняем Да она полетела вниз
1:06:19
она стукну ОТС потом опять полете вниз опять ОТС ин
1:06:26
вот значит
1:06:35
нет вот значит сирил энри французский
1:06:40
исследователь тоже вот для языка программирования ты написал такую работу в которой он именно использует вот эти
1:06:48
самые формулы характерные для поведения частиц
1:06:53
в пространстве для синтеза звука то есть вот здесь
1:06:59
визуальные видите картинки что интересно что здесь всё немножко сложнее у него
1:07:04
конечно у него ещё разбираются значит такие факторы Как
1:07:09
скажем если мы в каком-то в каком-то пространстве имеем какое-то количество частиц они там перемещаются отскакивают
1:07:16
от стенок Да они же ещё могут отскакивают с другими сталкиваются
1:07:22
частицами и Кроме того есть ещё такой факт как коэффициент притяжения то есть
1:07:28
они при определённых условиях могут притягиваться А вот эти все факторы которые как угол
1:07:35
отскока Значит сила отскока или сила наоборот поглощения Да когда Ну
1:07:40
некоторые предметы же у нас вот если я сейчас стакан уровню о у нас не будет подпрыгивать просто потому что он просто
1:07:46
останется лежать вот этот коэффициент также также сила С какой частицы
1:07:51
отскакивают или наоборот притягиваются всё это вводится заранее значит инженером разработчиком Или как
1:07:59
это часто в современном искусстве бывает одновременным музыкантом композитором вот исполнителем если он работает с
1:08:06
такой системой Вот и вот сейчас я покажу Просто как это функционирует на
1:08:12
простейших примере наверное Вот первый пример чисто визуальный вот опять видите с помощью
1:08:19
математической формулы я видите нажимаю и у меня вот один раз я дал Импульс
1:08:25
и видите он у меня начал колебаться какой-то колебаться значение вот здесь введены
1:08:33
всего лишь три параметра Вот кстати если я параметр изменю сейчас вот видите у
1:08:39
него можно изменить Ну сдвиг он там в верхней области и вот сейчас другой пример как
1:08:45
это используется для создания звука так извините Сейчас
1:08:52
[музыка] вот пожалуйста принцип физического
1:09:01
моделирования вообще под этим принципам физического моделирования чаще всего понимают Ну нечто даже более сложное это
1:09:08
ещё и моделирование каких-то звуковых объектов допустим Ну
1:09:14
этот метод используется скажем для электронного создания звука рояля или там каких-то акустических инструментов
1:09:21
тоже на самом деле мы же там тоже имеем в общем-то физические объекты то есть струна колеблющаяся вот эти все процессы
1:09:28
воссоздают алгоритмическим математически вос создаются все эти процессы и они
1:09:34
Софию и в общем вот такой метод синтеза звука или даже целых композиций ещё один
1:09:40
пример Вот ещё
1:09:48
один Вот видите
1:09:54
[музыка] громко немножко меняется громкость в
1:10:00
общем вот такой метод физического моделирования что
1:10:05
интересно вот ещё Более сложный пример опять-таки видите частично здесь ходин
1:10:11
то есть одно математическое выражение котором в котором сразу заложены вот эти все законы поведения частицы и мы можем
1:10:18
сейчас это послушать
1:10:25
[музыка]
1:10:30
Вот видите вот такой вот генерируется вот такой
1:10:39
звук ну здесь можно управлять какими-то
1:10:45
параметрами вот достаточно видите такой сложный кодзи
1:10:55
интересный сирил Анри который вот статью которую я показывал Он создал мы сейчас как раз переходим уже вплотную к
1:11:02
визуальной к мультимедийной непосредственно композиции в которой Визуальная часть будет играть большую
1:11:09
роль значит создал такой инструмент значит Вот его сайт называется он egregor Source то
1:11:17
есть этот инструмент звуковой основан именно там во-первых одновременно
1:11:22
синтезируется и звук и его его визуализация как это выглядит на
1:11:30
экране то есть мы сейчас Увидим что это не просто какая-то музыка что это какое видео под музыку или музыка под видео
1:11:37
Нет там поведение вот этих самых частиц будет точно совпадать с изменениями со
1:11:43
звуковыми изменениями То есть это взаимная генерация идт такая по одним и тем же законам вот и он использовал Это
1:11:49
для создания инструмента именно этот метод физического моделирования вот него инструмент Называется он egregor
1:11:56
Source что интересно его можно бесплатно абсолютно скачать Любой человек может скачать Вот
1:12:04
и им попробовать поиграть но я сейчас не буду наверное мы просто посмотрим а
1:12:10
готовое видео автора и наверное Мне кажется оно даже будет Что тут такое
1:12:27
так коллеги тут какая-то у меня это для входа в мею требуется какой-то
1:12:39
аккаунт сейчас извините Сейчас мы быстро
1:12:48
посмотрим вот всё поехало
1:13:00
так как тут сделать полны а наоборот в полни
1:13:37
наверное не очень чётко видно или видно нормально то есть Видите вот частицы на экранчик
1:13:53
движутся как меняется изображение меняется звук [музыка]
1:14:25
A [музыка]
1:14:34
[музыка]
1:15:08
[музыка]
1:15:22
Ну такое завораживающее зрелище [музыка]
1:15:28
Я наверное остановлю Вот видите как интересно они распались такие
1:15:39
[музыка]
1:15:50
сегменты всё закончилось Вот то есть именно заключалось исполнение перфоманс
1:15:57
тем что исполнитель А это был сам автор сирил Анри он вот
1:16:02
манипулировать математических вот этих функций законов которые описывают вот этот
1:16:07
самый опираются на метод физического моделирования вот создавал такую композицию то есть манипулируя вот
1:16:15
этими параметрами В общем создаётся какая-то драматургия своя Вот и Мы
1:16:20
перешли к визуализации Да к визуальной части значит известен ещё такой очень
1:16:26
интересный Ну можно сказать он называется жанром векторный синтез В чём он заключается Ну вы прекрасно все знают
1:16:35
прибор такой как осциллоскоп на котором мы берём и изображаем допустим если мы подаём всю ту же синусоиду мы увидим на
1:16:41
экране вот обычную такую вот форму волны Но как правило все такие
1:16:48
Осло как и как и сделанные значит как устройство девайса так и
1:16:56
эмуляция вот с помощью Т каких-то программных средств
1:17:01
они как правило имеют не один а два или даже три иногда четыре входа то есть Что
1:17:07
же это за входа А дело в том что если что это значит следующий вход – это вход другого
1:17:14
измерения то есть скажем в случае когда мы видим простую синусоиду
1:17:20
подам ось самое синусоида А О – это у нас время то
1:17:27
есть то что мы видели вот в примерах которых я показывал Вот она синусоида Но если вместо времени подать другую
1:17:33
функцию Допустим мы получим какую-то фигуру если подать на третье измерение а
1:17:39
третье измерение – это глубина Ну конечно я понимаю что здесь речь идёт о псевдо глубине
1:17:57
изменения ещё по глубине и наконец подавая существует ещё иногда
1:18:02
четвёртая четвёртый вход который управляет светом Но это далеко не у всех приборов и вот сейчас я покажу Просто
1:18:09
самых простых несколько примеров этого жанра векторный синтез он называется то есть это опять-таки
1:18:15
он сразу происходит у нас и синтез звука и синтез изображения и мы буквально
1:18:21
слышим то что видим Вот первый пример –
1:18:27
это вот здесь смотрите простейший Круг Как создать простейший Круг вспоминаем
1:18:33
школьную математику это то есть на одно измерение нам надо подать Ту
1:18:38
самую синусоиду Вот давайте я сейчас даже продемонстрирую это
1:18:44
да
1:18:53
быстро чтобы было Понятно Вот я беру и вот смотрите на
1:18:58
одно измерение это вот классический вид Да вот простейшая моя синусоида вот а
1:19:05
теперь я беру и вот вот это то что у меня было раньше временем заменяю на
1:19:11
функцию косинуса И получаю Замкнутый круг
1:19:16
соответственно я могу здесь манипулировать количеством вот этих самых колец то есть Чем больше я умножаю
1:19:23
опять число входящий коэффициент помним Да что функция косинус синус функции периодические То есть если у меня
1:19:30
амплитуда от нуля значение от нуля до единицы Я получаю один цикл если от нуля
1:19:36
до два Я получаю два цикла до трёх три цикла И вот я могу получить вот такие вот видите кольца и сейчас я буду просто
1:19:44
менять собственно количество колец Вот видите пока мы слышим такой
1:19:50
звук А сейчас я начну увеличивать [музыка]
1:19:58
понятно что происходит у нас просто увеличивается Скажем мы движемся
1:20:05
по гармоника То есть у нас звук становится всё выше и выше Это самый пример
1:20:10
примитивный пример был как работает Скорее это был такой не художественный пример а просто объяснял принцип работы
1:20:17
вот этого векторного синтеза то есть мы подали две функции на два измерения
1:20:26
вот Более сложный Наверное это видите спираль такая спираль закрученная можем
1:20:31
послушать как она звучит вот ну не очень приятно А знаете почему мы слышим такие щелчки потому что
1:20:38
у нас происходит разрыв в какие-то моменты вот этой звуковой волны которая
1:20:43
сюда пришла а потом она начинается вот отсюда то есть резкий разрыв из-за этого образуются щелчки по идее это надо было
1:20:50
каким-то способом сгладить и вот наконец
1:20:56
более интересная фигура в которой используется смотрите опять прорисовка в
1:21:01
двух измерениях здесь у меня есть коэффициенты которые отвечают за количество вот этих
1:21:08
самых кругов и Кроме того использована фазовая модуляция которой я говорил в начале и Кольцевая и мы можем послушать
1:21:15
как вот это
1:21:22
звучит вот какие-то допустим фазовую
1:21:39
[музыка]
1:21:51
модуляцию вот такой пример векторного синтеза в этом примере я вручную просто управлял этими параметрами Но на самом
1:21:58
деле в этом жанре как правило Вот это мы уже Прямо мультимедийная композиция
1:22:03
можно сказать как правило вот эти параметры не меняются вручную А задаются какими-то другими генераторами чтобы у
1:22:10
нас было развитие во времени и вот сейчас я вам продемонстрирую наверное ещё один пример
1:22:15
э это уже сейчас
1:22:25
так это Мы только что видели
1:22:32
Извините Вот продемонстрирую
1:22:37
пример где уже будут более сложные формы волны сгенерировано и тут уже будет
1:22:43
управление во времени этими событиями звуковыми и вот е раз хочу сказать что
1:22:50
мы сечас слышим ровно то что видим на экране которую мы видим ту же и
1:22:59
[музыка]
1:23:22
слышим значит если говорить о синтезе вот этого звука то здесь всё создаётся опять-таки с помощью
1:23:29
математических формул то есть то о чём я говорил в первой части и шейпинг здесь
1:23:35
значит и и модуляции различные фазовая Кольцевая просто Они тут все подобраны так ну скажем В этом жанре знаете очень
1:23:43
важно одновременно добиться того чтобы звучало это как-то интересно и выглядело
1:23:48
интересно потому что очень часто бывают звуки Так что какая-то красивая интересный звук если его просто честно
1:23:56
совершенно изобразить он выглядит Как форму волны не очень-то красиво и наоборот красивые форма волны иногда
1:24:02
бывают не очень интересно звучат вот в этом жанре конечно самое главное добиться вот такого синтеза вот вот это
1:24:10
мы сейчас видим такую софт реализацию моей работы которая демонстрировала
1:24:16
здесь на выставке онас
1:24:23
называлась ческие сны не ошибаюсь на выставке электрические сны и
1:24:30
вот это про образ моей работы то есть просто я её специально открыл в таком
1:24:36
виде чтобы показать вам программный код чтобы было видно вот эти манипуляции вот эти все видите модуляции здесь опять мы
1:24:44
видим функции косинуса синуса и
1:24:49
какие-то то что называется вейв шейпингом вот
1:24:55
а на самом деле очень часто в этом жанре ценится то
1:25:01
что не такая вот цифровая реализация а то когда это выводится на настоящие РД какие-то
1:25:09
девайсы то есть настоящий оссп или на настоящий или на лазеры Вот и вот сейчас
1:25:16
я вам покажу небольшой фрагменти тоже нано это же самой рабо как она бы зде
1:25:21
именно вот в этом пространств с помощью Аа Так где она у
1:25:32
меня вот то есть как это выглядело прямо на целос
1:25:39
[музыка] копе то есть всё по-настоящему никакого
1:25:46
цифрового Всё подавалось подавались эти на вход олос эти видите тоже самое
1:25:51
практически только здесь сейчас Знаете что прибор сгенерировал Дополните здесь на
1:25:59
краях Какие пере вопрос Почему Потому что Помните я вам говорил что вот в том
1:26:05
примере у нас были щелчки вот здесь же тоже У нас разрыв волны но видимо
1:26:10
обладает каким-то фильтром он не может воспроизводить все частоты бесконечность он высокие очень частоты отфильтровывает
1:26:17
и они разова вот такие синусоиды вот это видело
1:26:24
заня здесь вот ещё работа вообще в этом жанре
1:26:31
один из ведущих наверное будет посмотреть векторном синтезе ведущих
1:26:36
таких артистов И в тоже время теоретиков разработчиков является Дек хольцер
1:26:41
известный человек Вот его сайт вот он под псевдонимом маку
1:26:50
выступает вот видим сразу Видите вот такая Да напоминает то что я сейчас вам
1:26:55
демонстрировал то есть сгенерированный с помощью математических формул шейпинга какого-то Вот такая форма волны и вот у
1:27:03
него тут множество разных Вот видите и программно аппаратное обеспечение и в
1:27:09
общем у него какие-то и то что как это выглядит Вот например мне нравится вот
1:27:15
этот вот Давайте посмотрим послушаем немножко
1:27:39
Вот видите звуковые вот прорисованы звуковыми волнами Какой аудиовизуальный
1:27:47
экран Ну правда Надо сказать что вот эти примеры дери хольцера Они немного
1:27:54
коро звуковые этюды Да тут не хватает какой-то развёрнутой композиции но в принципе Конечно можно задать какую-то
1:28:02
вот це целое там произведение сгенерировать таким образом
1:28:09
и тут много очень примеров интересных на его кому интересно запомните маку биста
1:28:16
у него Да у него есть целый
1:28:23
канал ещ сейчас какое-нибудь видео найду чтобы продемонстрировать Вот кстати ещё
1:28:29
интересный тоже [музыка] метод который совмещает ещё с собой
1:28:37
сканер скажем так то есть берётся какое-то изображение и сканируется
1:28:42
сначала фотография допустим да сканируется в 3D модель а потом уже на основе вот этой 3D модели мы на неё как
1:28:48
бы накладываем вот всё о ЧМ я говорил до этого вот эти самые звуковые волны то есть процесс немножко Более сложный Но
1:28:55
вот пожалуйста создан Дерек хольцер создал такую вот вот картинке если я не
1:29:01
ошибаюсь он даже создал такой портрет нашего коллеги соотечественника Димы
1:29:06
Морозова по-моему где-то он есть
1:29:27
Ну вот тут достаточно много примеров у него ещё раз хочу сказать Кому интересно вот можете заглянуть сюда маку биста мам
1:29:35
биста Вот и здесь будет много примеров этого самого векторного синтеза
1:29:42
вот Ну и наверное уже у нас сколько мы уже должны закончить Да я наверное ещё в
1:29:47
конце продемонстрирую ещ одну свою интересную работу немножко по-быстрому которая основана тоже на математи
1:29:54
на алгоритмах Если ещё Олег можно ещё пару минут
1:30:00
там или всё уже
1:30:06
О’кей да Ну всё я последнюю Сейчас я покажу
1:30:12
[музыка]
1:30:18
свою так ой ой ой ой что-то не а
1:30:25
да чуть только не повы
1:30:32
скивакс
1:30:39
Угу Ой а вот так Нет это работа моя это ла
1:30:46
выступление я вам хочу другое пока продемонстрировать это собственно тоже тот же метод практический Я думаю не
1:30:52
стоит его ещё дополнительно показывать А вот работа ещё кстати тоже тот же самый
1:30:58
векторный синтез тоже сгенерировано всё А с помощью с помощью звуковых волн вся
1:31:04
картинка с помощью математических формул Так что звука
1:31:10
нет Так а мы что-то закрыли Да вот я понял
1:31:18
Вот видите Спасибо
1:31:24
[музыка]
1:31:30
Вот видите тоже то что мы слышим тоже звучит здесь ещё интересно тоже математическа
1:31:37
зависимости мы здесь см ви таки звуки перкуссионные сизи откуда они вопрос
1:31:48
Дамм вот э вся вая волна кою мы сейчас видим что
1:31:54
что а поближе к микрофону Да спасибо значит ту звуковую волну которую мы
1:32:00
видим она звучит как вот эти синтезированные звуки протяжные скажем Да которые там вибрируют Но кроме того
1:32:07
эта звуковая волна записывается как бы в таблицу Ну в такое хранилище и воспроизводится на более низкой скорости
1:32:15
уже сопоставимо с какой-то ну с каким-то временным интервалом который мы слышим
1:32:21
Да с ритмом та же самая волна и вот смотрите там где звуковые волны пересекают ноль
1:32:30
[музыка] условно и возникают вот эти ритмические
1:32:39
удары
1:32:46
[музыка] пол давайте я сюда ещё немножко
1:33:11
так ещё одну работу которую я вам хотел показать так так
1:33:18
так что-то я её не вижу
1:33:27
Ладно наберём в
1:33:38
поиске так ничего себе А куда она делась Да к
1:33:44
сожалению к сожалению сме куда-то работа исчезла
1:33:56
Да нету слушайте Ну
1:34:04
ладно сейчас я себя найду так
1:34:19
вот нет есть вот вот ещё интересная работа тоже аудиовизуальная я о ней пару слов
1:34:27
скажу значит это был сделан
1:34:32
снимок во время прохождения вот я вам сегодня показывал программный язык 2011 году в городе вейр
1:34:40
была такая такая проходил такой фестиваль что ли или конференция или
1:34:46
одновременно конференция фестиваль кото называется вот мне полилось побывать
1:34:56
даже и во время ВС это происходило в баухаусе университете вот знаменитом да
1:35:02
Но не в том наверное знаменитом старом здании которое сейчас там уже ну там отдельные какие-то факультеты они там
1:35:08
уже давно расстроились и там новые здания современные стоят вот и в одном из зданий этого современном значит в
1:35:15
современных зданий Баха университета и там бы роскошное совершенно такое здание
1:35:21
библиотеки интерес была сделана фотография вот этой вот этого здания и
1:35:26
позже я решил добавил туда как бы какие-то с помощью вот языка визуального
1:35:32
программе poate я добавил к этим к этой фотографии к значит
1:35:39
добавил генерируемые всякими объекты кубы линии точки Вот и таким образом как
1:35:46
бы сначала там получается что наоборот мы из темноты с помощью этих объектов
1:35:52
просвечивается э это самое фотография потом они дополняют фотографию Но что
1:35:58
самое интересное Да Причём тут математика Что там всё это было сделано с помощью каких-то математических
1:36:03
закономерностей с помощью алгоритмической композиции с помощью генераторов псевдослучайных чисел И
1:36:09
самое главное как это всё работает Как это звучит смотрите вот сейчас вы увидите значит движущиеся какие-то
1:36:15
объекты по экрану и вот смотрите каждый объект значит перемещение слева направо
1:36:21
будет соответствовать перемещению панораме То есть если объект ушёл в одну сторону он звук ушёл туда а перемещение
1:36:28
каждого объекта снизу вверх будет соответствовать центра объекта потому что объекты будут большие центр объекта
1:36:34
будет соответствовать перемещению по звуковой высоте и всё это будет с значит
1:36:40
звук будет синтезироваться с помощью э преобразования фурье где мы прямо прописываем
1:36:48
э частотное значение спектральных вот этих корзин Ну те кто знает как работает преобразование фурье наверное понимает о
1:36:54
чём я говорю то есть вот эти узкие полосы Спектра которые которые будут звучать Вот давайте посмотрим эту работу
1:37:06
[музыка]
1:37:17
[музыка]
1:37:23
E [музыка]
1:37:46
[музыка]
1:37:53
а
1:38:08
[музыка]
1:38:23
Di
1:38:32
[музыка]
1:38:45
[музыка]
1:38:53
а [музыка]
1:39:06
[музыка]
1:39:32
2
1:39:53
R
1:40:17
[аплодисменты]
1:40:23
R
1:41:01
чи Спектор
1:41:08
[музыка]
1:41:19
[аплодисменты] а
1:41:53
вот достаточно Это старая работа где-то она по-моему двенадцатого Или тринадцатого года потому что conven было
1:42:01
в одиннадцатом вот я спустя там год или два написал Ну вот наверное и всё Вот немного я рассказал о каких-то
1:42:08
основных интересных принципах создания с помощью математики продемонстрировал
1:42:13
формул теперь вопросы какие-то если есть готов
1:42:20
ответить да нет пожалуйста в
1:42:28
микрофон можете сказать про каких-то людей которые используют пьюр дату для лечения Ну типа звуковая
1:42:36
терапия если есть какие-то знаю Окей Вот вы знаете может быть кто-то из зала даже
1:42:43
знает я честно говоря Ну этим вопросом никогда не
1:42:48
задавался А я не очень даже А вот как вы себе это Представляете как это мо может
1:42:55
происходить Ну вообще Есть такая тема как резонансное тестирование а она
1:43:02
основана на резонансной теории и записаны данные с там огромного
1:43:08
количества людей какой частоте соответствует какая-то болезнь или вирус бактерия и потом в противофазе
1:43:15
посылаются эти частоты и таким образом лечатся болезни и там есть учёные я не
1:43:22
помню его имени которые на раковые опухоли очень высокочастотные посылал они все разрушались ну и так далее То
1:43:29
есть Да нет я я конкретно не знаю значит Ну может быть Знаете есть же
1:43:36
огромный портал pea там во-первых есть форум огромный А во-вторых есть vimeo
1:43:41
группа огромная и там выложено более тысячи всяких видео применения вот использования пита там ну совершенно в
1:43:47
разных целях может быть кто-то что-то и делал какие-то эксперименты Я просто об этом не знаю знаете пида такой огромный
1:43:54
мир что просто ну как бы я себе не задавался целью вот я я занимался
1:44:04
саниформ Вот как-то их нифи А вот то что вы
1:44:12
говорите для лечебных целей это очень интересно но здесь же это как всегда когда мы сталкиваемся с такой Темой тут
1:44:18
очень важно не навредить очень важно ответственность Осторожно к этому
1:44:23
подходить Желательно конечно чтобы принимал участие какой-то профессионал
1:44:29
врач медик но я я к сожалению не знаю таких экспериментов может быть они кто-то и
1:44:37
делает ещё
1:44:43
вопросы не вижу рук видимо вопросов больше нет Александр Спасибо большое вам
1:44:49
за лекцию очень интересный материал и столько новых Я думаю мы для себя
1:44:55
открыли принципов которые есть в музыке А спасибо большое и мы с вами увидимся
1:45:02
Уже на следующей неделе ээ в следующей лекции Cam education это
1:45:07
будет завершающая лекция наша программа в этом году а и это будет лекция Анны и глико спасибо большое До свидания
1:45:18
[аплодисменты] Спасибо Спасибо а