MMM FLUORESCENT MARKOV BEAT

MMM [Flourescent Markov Beat] es la primera rama de la serie MMM.
Con una aproximación minimalista y reduccionista este primer módulo/escultura aborda la cuestión rítmica y la sinestesia entre luz y sonido.

Consiste en una matriz cuadrada de tubos de luz LED que se encienden y apagan siguiendo una secuencia de estados generada por un modelo probabilístico llamado "cadena de Markov". Este modelo estocástico y "bastardo" se crea a partir del análisis de fuentes de ritmos musicales folclóricos heterogéneos y diversos. El sonido también sigue las secuencias y se genera por transducción y amplificación de la energía electromagnética lumínica y acompañado de capas de audio generado por síntesis digital.

extracto en video de la performance realizada en el Museo Nacional Reina Sofia, Abril 2021

GENERACIÓN SONORA

En MMM Fluorescent Markov Beat, el sonido se genera de tres maneras diferentes, estas 3 capas de sonido pueden escucharse solas en algunas partes de la pieza o en combinación o yuxtaposición con las otras capas. Las 3 capas sonifican la secuencia de beats generada por el software del modelo de cadena de markov, y se integran en el software "Pure Data" de la performance de la pieza.

Capa A:
El sonido se genera mediante la transducción de la energía electromagnética de la luz a través de dos micrófonos captadores (bobinas) que están en contacto con los tubos LED.


Capa B:
Esta capa reproduce samples cortos que provienen de la grabación del sonido producido con los micrófonos de captación en unos tubos de gas fluorescente que utilicé en el primer prototipo de MMM_FMB. Me parecieron muy interesantes, complejos y caóticos los sonidos generados por esta técnica de transducción con tubos fluorescentes de gas, pero para la nueva versión de MMM Fluorescent Markov Beat cambié a tubos de luz led, que son más estables y controlables en la escala mayor a la que evolucionó la pieza.

Capa C:
Esta tercera capa se genera mediante síntesis de audio digital y utiliza unos osciladores moduladores para generar ritmos de baja frecuencia.





































::INPUTS:: -LAS ESENCIAS-

Para esta versión de instalación/concierto de MMM-Fluorescent Markov Beat he utilizado 7 fuentes sonoras diferentes de música folclórica, principalmente rítmica. De diferentes épocas y lugares he introducido música de Japón, Malasia, Perú, la cultura tuareg en África, los inuit del Ártico, Europa del Este y la música andalusí del sur de la peninsula.


::ANÁLISIS:: -EXTRACCIÓN DE ESENCIAS-

En esta versión se ha optado por un enfoque reduccionista, centrándose en el ritmo y dejando de lado otras consideraciones musicales como por ejemplo el timbre. Sería un enfoque que trata lo musical como un modelo simbólico, en este caso el ritmo como una cadena de símbolos. El ritmo también se trata desde una perspectiva "monofónica", es decir, cada "beat" se analiza como si fuera generado por un único "instrumento". En el análisis se calcula el intervalo entre cada "beat" (Inter Onset Interval) en milisegundos con el software "Sonic Visualiser".


::MODELO:: -SÍNTESIS E HIBRIDACIÓN-

Para la creación del modelo matemático que generará la secuencia rítmica a partir de los datos heterogéneos del análisis de las entradas, el software utiliza cadenas de Markov. La explicación de estas cadenas fue desarrollada por el matemático de origen ruso Andrei Markov en 1907. Así, a lo largo del siglo XX, se ha podido utilizar esta metodología en numerosos casos prácticos de la vida cotidiana. Según Markov, en los sistemas o procesos estocásticos (es decir, aleatorios) que presentan un estado actual, es posible conocer sus antecedentes o desarrollo histórico. Por tanto, es factible establecer una descripción de su probabilidad futura.

Este modelo se ha programado en el lenguaje de programación Python. A partir del análisis de los intervalos de los "beats" de las entradas podemos calcular la matriz de probabilidades de que un estado pase a cualquiera de los otros de la secuencia. Para ello el sistema que hemos seguido es:

*Discretización de los intervalos (la separación en milisegundos de cada "beat") en diferentes rangos, asignando a cada rango un número [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
* calculamos la matriz de probabilidad, es decir, la probabilidad de cambiar de un estado a cualquiera de los otros posibles estados de la cadena, en función de las secuencias de las entradas, que nos dan nuevas secuencias como; [2,0,1,1,2,3,6,7,8,2,0,0,2,3,6,5,...]
* a partir de esta matriz de probabilidad, se pueden generar secuencias a partir de un valor de estado inicial.

He seguido una estrategia de estructura compositiva "aditiva" y "evolutiva" con la creación de diferentes "modelos" y sus secuencias generadas.

Llamo a los 7 archivos de sonido de entrada [A, B, C, D, E, F, G], a partir de sus datos de análisis rítmico he ido creando modelos predictivos de markov en este orden y generando secuencias de 3000 pasos de cada uno:

A seq 1 > model(A) > 3000 beats
A B seq 2 > model(A+B) > 3000 beats
A B C seq 3 > model(A+B+C) > 3000 beats
A B C D seq 4 > model(A+B+C+D) > 3000 beats
A B C D E seq 5 > model(A+B+C+D+E) > 3000 beats
A B C D E F seq 6 > model(A+B+C+D+E+F) > 3000 beats
A B C D E F G seq 7 > model(A+B+C+D+E+F+G) > 3000 beats
B C D E F G seq 8 > model(B+C+D+E+F+G) > 3000 beats
C D E F G seq 9 > model(C+D+E+F+G) > 3000 beats
D E F G seq 10 > model(D+E+F+G) > 3000 beats
E F G seq 11 > model(E+F+G) > 3000 beats
F G seq 12 > model(F+G) > 3000 beats
G seq 13 > model(G) > 3000 beats


Durante la performance se leen estas secuencias (seq1,seq2, seq3, ..) encendiendo y apagando los tubos de luz led y activando la generación de las capas sonoras. También se realizan variaciones pseudoaleatorias de velocidad y tempo para generar cierta organizicidad y variabilidad en cada actuación.

Una de las ideas detrás de MMM es generar "modelos" matemáticos híbridos o "bastardos", es decir, modelos que no "representan" o simulan un estilo o material de entrada específico, sino que introduciendo fuentes sonoras muy heterogéneas y variadas pueden producir material musical creativo y ser capaces de explorar nuevas experiencias sonoras y percepciones musicales.


::ESCULTURA Y DISPLAY:: -CRISTALIZACIÓN Y FORMALIZACIÓN-

MMM-Flourescent Markov Beat se materializa en una estructura lumínica en forma de escultura que adopta diferentes dimensiones. Esta estructura consta de cuatro estructuras metálicas cuadradas de 1,5 x 1,5 metros con 16 tubos de luz LED cada una y es posible realizar diferentes configuraciones en función del espacio.

Por ejemplo, en la actuación en el Museo Nacional Reina Sofía de Madrid el pasado mes de abril, los cuatro módulos se fijaron para formar un único cuadrado de 3 x 3 metros y 64 tubos de luz LED de 1,5 metros. Este cuadrado estaba suspendido en el aire sujeto por cables metálicos tensores a barras superiores. Y en otra actuación en Hangar.org Barcelona utilicé sólo dos módulos suspendidos separados entre sí, con mi "setup" en el centro.

Software del Modelo de cadenas de Markov y la generación de nuevas secuencias rítmicas

Diagrama de la electrónica

performance @Hangar.org, Abril 2021 Barcelona

MMM Fluorescent Markov Beat primer prototipo, desarrollado gracias al soporte de la beca OSIC 2019

Gracias a Violeta Mayoral y Lucia C.Pino por algunas de las imágenes y videos, a Hangar.org, Befaco.org y al MTG Music Technology Group de la UPF, Xavier Serra y Antonio Ramires.

Video por Violeta Mayoral en "sala de espera/Anomia" @FASE Barcelona 2019