Capteurs, interfaces et machine learning interactif pour la musique

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Maitriser les capteurs de mouvement et physiologiques pour programmer des systèmes interactifs sonores et musicaux

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Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants auront les notions théoriques et pratiques pour la conception et la réalisation en Max de systèmes interactifs sonores et musicaux, en utilisant divers capteurs de mouvements et physiologiques, ainsi que des systèmes de reconnaissance de patterns.

La programmation d’interfaces (Arduino, R-IoT) sera également abordée.

Public concerné

Compositeurs, compositrices, musiciens, musiciennes, performers, performeuses, enseignants, enseignantes, designers, designeuses

Prérequis

Bonne connaissance en traitement du signal numérique, bonne connaissance en programmation dans Max

Évaluation

Évaluation : travaux pratiques au cours de la formation.
Remise d’une attestation de fin de formation intégrant les résultats de l’évaluation.

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Programme de la formation

Mercredi

Matin	Formation théorique : aperçu des différents types de capteurs, d’interfaces, et des fournisseurs de matériel. Le cas particulier du sans fil ; Travaux pratiques : prendre en main les environnements de programmation Arduino et Energia.
Après-midi	Travaux pratiques : maîtriser les bases de la programmation dans Arduino et Energia, premiers exemples simples de code, télé-verser du code vers les interfaces Arduino et R-IoT.

Jeudi

Matin	Formation théorique : introduction à Max, en particulier aux objets et librairies permettant l’interfaçage avec Arduino et R-Iot et l’apprentissage/reconnaissance automatique de patterns à partir des données acquises ; Travaux pratiques : faire communiquer Max avec les interfaces Arduino et R-IoT.
Après-midi	Travaux pratiques : récupérer, traiter, router et mapper des données acquises dans un système d’apprentissage automatique et sonification réalisé en Max.

Vendredi

Matin	Travaux pratiques : réaliser un exemple de système de sonification : captation physiologique (battement du cœur, respiration) via des capteurs reliés à l’interface R-IoT, récupération des données et sonification dans Max.
Après-midi	Formation théorique : description technique d’exemples d’utilisation avancée de la captation de mouvement et de la reconnaissance du geste dans des projets de sonification et d’art performatif.