La composición e investigación musical cada vez están mas ligadas a áreas científicas como acústica, psyco-acústica, percepción y electro-acústica. En los últimos años, los computadores se han convertido en un espacio central para este tipo de investigación que incluye síntesis de sonido, tratamiento de señal de audio y composición asistida por computador. Uno de los desarrollos mas sorprendentes en este encuentro arte-ciencia-tecnología ha sido el presionar las fronteras a un nivel microscópico. A este nivel, los conceptos tradicionales de frecuencia y tiempo se juntan produciendo una relación cuántica en donde el principio de incertidumbre precisamente las relaciona. En 1947 el físico D. Gabor expresaba este principio como crítica al teorema de Fourier eliminando lo referente al dominio del tiempo. Gabor ilustró que al acortar la duración de un sonido el dominio del espectro se agranda y las frecuencias se vuelve im-perceptibles. la clase de métodos de síntesis de sonido que esta basado en este concepto es conocida como síntesis granular o como la granulación de sonidos digitalizados. En este ensayo se hace una breve descipción relevante a esta metodología.
La complejidad de un sonido generado por síntesis granular es derivada de la cantidad de información que se introduce al sistema. Si n es el numero de parámetros por cada grano y d la densidad promedio de granos por segundo en un sonido, tomará (dxn) valores para especificar las características de un sonido por segundo. Ya que la densidad d puede cambiar entre algunas docenas de granos o entre varios miles, es claro que para el propósito de composición algún mecanismo de control a alto nivel deberá proveer la capacidad de manipulación con las variables en cada grano y consecuentemente con la organización del sonido. El objetivo de este mecanismo es permitir estipular parámetros para grandes cantidades de sonidos utilizando relativamente unos pocos parámetros globales. Algoritmos existentes para este tipo de manipulación pueden ser clasificados en cinco categorías dependiendo de la organización de los granos:
Marcos de ventanas analíticas de Fourier.
La obra de Xenakis Screen esta compuesta por este tipo de síntesis granular en la cuál la frecuencia ver-sus el tiempo en un eje cartesiano, se divide en sub-cuadros o marcos. Cada uno de estos cuadros representa un grano con una intensidad mayor o igual a cero. Series de estos marcos(escenas) se recogen para formar sucesiones (libros) que forman una composición.
Sucesiones de granos cuasi-sincrónicas.
Este tipo de síntesis granular produce cadenas de sonidos con un parámetro que varía granos que se sobreponen o saltan entre o en el medio de otros granos. Esta técnica es similar a la síntesis de audio por “amplitud modulada'’ en la cual una onda portadora (forma de onda granulada) es modulada (alterada) por la envolvente de amplitud de cada grano. El resultado implica un desarrollo de componentes espectrales por encima y por debajo de la onda portadora a 1/periodo de la envolvente granular.
Nubes de granos cuasi-sincrónicas.
La síntesis granular asincrónica dispersa granos de sonido a partir de probabilidades sobre regiones de frecuencia y tiempo. Al utilizar distribuciones de probabilidad se generan nubes o racimos de granos que pueden ser interpretados analógicamente como el pintar con chorros de granos un sonido de nubes con partículas sonoras. Las variables para controlar este proceso pueden incluir parámetros tales como duración de los granos y espectro, densidad de los granos por segundo, centro y ancho de banda de la nube de granos, amplitud y evolución de la nube entre muchos mas.
Cadenas de granos sincronizadas por la altura (tonalidad).
Cadenas de granos sincronizadas por la altura (tonalidad).
Granulados por el tiempo, cadenas de de muestras de sonidos conreproducción sobrepuesta cuasi-sincrónica o asincrónica.Para esta clase granulación se utiliza un archivo de audio de entrada que luego es cortado en pequeñas piezas hasta del tamaño de un grano para luego redistribuir y transformar en un archivo de audio de salida.
Daniel Prieto, Juan Reyes
D. de Música,
Universidad de Los AndesCCRMA,
Stanford University
