home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Multimedia Selection / Multimedia Selection Volume One - CD-ROM / MULTIMEDIA SELECTION____________.ISO / programz / c / fractmus.arj / FRACTAL.MUS
Encoding:
Text File  |  1990-05-04  |  79.1 KB  |  1,779 lines

  1.   
  2. Post: 2 of 9  
  3. From: bradr@bartok.Sun.COM (Brad Rubenstein)  
  4. Newsgroups: comp.music  
  5. Subject: Music-Research Digest      Vol. 5, #27  
  6. Date: 24 Mar 90 00:14:43 GMT  
  7. Reply-To: music-research%bartok@sun.UUCP  
  8. Lines: 281  
  9.   
  10. Music-Research Digest       Sun, 18 Mar 90       Volume 5 : Issue  27  
  11.   
  12. Today's Topics:  
  13.                        Fractal music generation  
  14.                              job posting  
  15.               Music Education (was: Re: MR Vol. 5, #21)  
  16.                   PD Music editing software anyone ?  
  17.              Sound Design and Music Publishing Colloquium  
  18.   
  19.   
  20. *** Send contributions to Music-Research@uk.ac.oxford.prg  
  21. *** Send administrative requests to Music-Research-Request  
  22.   
  23. *** Overseas users should reverse UK addresses and give gateway if necessary  
  24. ***     e.g.   Music-Research@prg.oxford.ac.uk  
  25. ***     or     Music-Research%prg.oxford.ac.uk@nsfnet-relay.ac.uk  
  26.   
  27. ----------------------------------------------------------------------  
  28.   
  29. Date: 10 Mar 90 17:17:15 GMT  
  30. on.cc.bingvaxu>lich <alex%bilver%tarpit%ge-dab%crdgw1%albanycs%leah@edu.binghamt  
  31. Subject: Fractal music generation  
  32. To: music-research@prg  
  33.   
  34. I need some kind souls to send me some algorithms to generate music based  
  35. on fractals.  
  36.   
  37. I don't know much about this subject, but it occurred to me that a fractal  
  38. music algorithm might be used as an aid in writing fugues.  I have tried  
  39. one experiment already, based on the geometrical shape known as a "Koch  
  40. curve", where a pitch and duration corresponds to segment angle and length,  
  41. respectively.  
  42.   
  43. My suspicion is that I'm going about it all wrong.  My experimented generated  
  44. a sequence of notes that sounded interesting.  The problem is that it was  
  45. a single sequence and the notes were all the same length.  How can a fractal  
  46. generator be made to create overlapping sequences of notes which have  
  47. harmonically correct relations to each other?  
  48.   
  49. Music is a serial event that unfolds as time passes.  I am only able to  
  50. visualize fractals as geometric entities which where all parts exist at once.  
  51.   
  52. Please e-mail me suggestions, no matter how simple or bizarre.  They will  
  53. be appreciated.  Thanks.  
  54.   
  55. --  
  56.      ///  Alex Matulich  
  57.     ///  Unicorn Research Corp, 4621 N Landmark Dr, Orlando, FL 32817  
  58. \\\///  alex@bilver.UUCP    ...uunet!tarpit!bilver!alex  
  59.  \XX/  From BitNet use: bilver!alex@uunet.uu.net  
  60.   
  61. ------------------------------  
  62.  
  63. Post: 76 of 179 
  64. From: alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) 
  65. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  66. Subject: Fractal Music Generation (summary) 
  67. Keywords: I need help 
  68. Date: 9 Apr 90 01:19:56 GMT 
  69. Organization: William J. Vermillion, Winter Park, FL 
  70. Lines: 73 
  71.  
  72. Several weeks ago I posted an a plea for help in comp.music and 
  73. comp.sources.wanted for an algorithm to generate fractal music.  I lost the 
  74. original text of my posting, but the gist of it was this: 
  75.  
  76. A fugue is a piece of music rich in self-similar structure.  J. S. Bach, a 
  77. master at writing fugues, was able to maintain up to six instrumental parts 
  78. playing a short theme in different ways -- at different pitches, different 
  79. speeds, inverted, upside-down, backwards, and so on -- and it all fit 
  80. together too! 
  81.  
  82. Fractals also are rich in self-similar structure.  By definition, after all, 
  83. a fractal IS a self-similar object.  The parallels between fractals and 
  84. fugues seem so close, I thought, that maybe a MUSICAL fractal generator 
  85. could be developed as an aid in writing fugues. 
  86.  
  87. I tried an experiment based on the generation of a Koch curve, assigning 
  88. a relationship between note pitch and line angle, and another relationship 
  89. between note duration and line length.  My experimented generated a 
  90. sequence of notes that sounded interesting.  The problem is that it was 
  91. a single monotonic sequence.  How can a fractal music generator be made 
  92. to create overlapping sequences of notes which have harmonically correct 
  93. relations to each other? 
  94.  
  95. I got 10 replies.  Three offered algorithmic advice, and everyone else 
  96. wanted the same information I was asking.  Apparently there is a fair 
  97. amount of interest out there, but little knowlege. 
  98.  
  99. You there, reading this:  If you know anything about generating fractal 
  100. music, send e-mail or post an article, and quit lurking in the shadows! 
  101.  
  102. Now for the summary [My comments are in brackets]: 
  103.  
  104. (From Kevin Quitt  uunet!demott!kdq) 
  105. Use 6 dice for the note to be selected and another six for the length. 
  106. Roll die 0 for every note, die 1 half as often, die 2 half as often as 
  107. die 1, etc., and add then numbers to determine a number for selecting a 
  108. note within a predetermined key.  Accidentals are also randomly played. 
  109. More dice tends to smooth out the music, larger values gives more variation. 
  110.  
  111. [Very interesting, but I was looking for something more deterministic.] 
  112.  
  113. (From Doug Bischoff  uunet!psumv.psu.edu!deb110) 
  114. A 3-D fractal may be used to control 3 different musical event attributes 
  115. plus a fourth if the points are colored.  Use the X axis as a time scale. 
  116. For each X-axis time point, perform additive synthesis using the Y axis 
  117. for harmonics or frequencies and the Z axis for volume, and use the color 
  118. of the point on the X axis to determine a fundamental frequency from which 
  119. each harmonic is calculated. 
  120.  
  121. [Yes, a more deterministic algorithm, but it seems to me that such an 
  122.  algorithm would create music having little natural unity and flow since 
  123.  (depending on the initial 3-D object) unfolding musical events might not 
  124.  have any real dependence on previous events.  I'd like to be able to 
  125.  give the fractal music generator an initial theme and see where it goes.] 
  126.  
  127. (From Fred Sena  uunet!samsung.com!infinet!sena) 
  128. Map the numerical values from an iterative fractal generator onto some 
  129. harmonic rules.  For example, choose notes that have some harmonic relation 
  130. to each other (like a blues scale) and let the generator choose the 
  131. sequence.  Other levels of structure could be added to fractally change 
  132. fundamental keys, note lengths, and so on. 
  133.  
  134. [This is very similar to what I was trying to do with the Koch curve 
  135.  generator.] 
  136.  
  137. Since I posted my original question, the alt.fractals newsgroup has been 
  138. created, so I'm also posting this summary there. 
  139.  
  140. -- 
  141.      ///  Alex Matulich 
  142.     ///  Unicorn Research Corp, 4621 N Landmark Dr, Orlando, FL 32817 
  143. \\\///  alex@bilver.UUCP    ...uunet!tarpit!bilver!alex 
  144.  \XX/  From BitNet try: IN%"bilver!alex@uunet.uu.net" 
  145.  
  146.  
  147.   
  148. Post: 77 of 179 
  149. From: edgar@shape.mps.ohio-state.edu (Gerald Edgar) 
  150. Newsgroups: comp.music,alt.fractals 
  151. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  152. Keywords: I need help 
  153. Date: 9 Apr 90 12:37:24 GMT 
  154. Organization: The Ohio State University, Dept. of Math. 
  155. Lines: 28 
  156.  
  157. In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  158. >I tried an experiment based on the generation of a Koch curve, assigning 
  159. >a relationship between note pitch and line angle, and another relationship 
  160. >between note duration and line length.  My experimented generated a 
  161.  
  162. This sounds like something I have done.  I used about 10 of the common 
  163. "dragon curves" (including Koch).  The change in pitch was related to 
  164. the angle (360 degrees corresponds to an octave), and duration was 
  165. related to line segment length. Of course, the duration should be a 
  166. POWER of the line length (the exponent is the reciprocal of the 
  167. fractal dimension) in order to achieve true self-similarity. 
  168.  
  169. The curve known as "McWorter's pentigree" uses angles of 72 and 144 degrees, 
  170. which correspond to intervals not used in Western music.  Peculiar. 
  171.  
  172. If there is some interest I can post the programs.  (Logo source code, 
  173. or Macintosh executable.) 
  174.  
  175. (By the way, there is some literature on "fractal music", and it is NOT 
  176. this!!!) 
  177.  
  178.  
  179. -- 
  180.   Gerald A. Edgar 
  181.   Department of Mathematics             Bitnet:    EDGAR@OHSTPY 
  182.   The Ohio State University             Internet:  edgar@mps.ohio-state.edu 
  183.   Columbus, OH 43210   ...!{att,pyramid}!osu-cis!shape.mps.ohio-state.edu!edgar 
  184.  
  185. Post: 79 of 179 
  186. From: george@shumv1.ncsu.edu (George Browning) 
  187. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  188. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  189. Keywords: I need help 
  190. Date: 9 Apr 90 15:19:58 GMT 
  191. Reply-To: george@shumv1.ncsu.edu (George Browning) 
  192. Organization: NCSU Computing Center 
  193. Lines: 36 
  194.  
  195. In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  196. >Several weeks ago I posted an a plea for help in comp.music and 
  197. >comp.sources.wanted for an algorithm to generate fractal music.  I lost the 
  198. >original text of my posting, but the gist of it was this: 
  199.  
  200.         I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  201. Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  202. music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  203. musical melodies also mimic 1/f noise."  He gives some pictures and 
  204. examples, including a couple of "spectral density measurements of the 
  205. pitch variations in various types of music showing their common 
  206. correlations as 1/f noise"  These graphs show such things as Medieval 
  207. music up to 1300, Beethoven's 3rd Symphony and the Beatles Sgt. Pepper. 
  208. I am not sure exactly how to generate 1/f noise (it doesn't look too 
  209. easy) but I will know how to by the end of the semester, as my graphics 
  210. project depends on it.  I am going to use it to make both terrain maps 
  211. and texture maps for water. 
  212.  
  213.  
  214. You may also want to look at: 
  215.  
  216. Voss, R. F. and Clarke, J. "1/f Noise in Music: Music from 1/f Noise", 
  217. J. Accous.  Soc. Am. 63, (1978), 258-263. 
  218.  
  219. Voss, R. F. and Clarke, J. "'1/f noise' in music and speech", Nature 
  220. 258, 317-8 (1975). 
  221.  
  222.  
  223.  
  224.                                 - Jeff 
  225. -- 
  226. _____________________________________________________________________ 
  227. | George Browning                  North Carolina State University  | 
  228. | george@shumv1.ncsu.edu                               Raleigh, NC  | 
  229. |___________________________________________________________________| 
  230.  
  231. Post: 87 of 179 
  232. From: billd@fps.com (Bill Davidson) 
  233. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  234. Subject: Re: Fractal Music Generation 
  235. Keywords: I need help 
  236. Date: 10 Apr 90 19:27:13 GMT 
  237. Followup-To: comp.music 
  238. Organization: FPS Computing Inc., San Diego CA 
  239. Lines: 11 
  240.  
  241. In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  242. [asks for info on fractal music] 
  243.  
  244. I have two references: 
  245.  
  246. Dietrick E. Thomsen, "Making Music Fractally", Science News, Mar 22, 1980 
  247.  
  248. Richard F. Voss, "Random Fractal Forgeries", SIGGRAPH '85 Course Notes 
  249.         for Fractals: Basic Concepts, Computation and Rendering. 
  250.  
  251. --Bill Davidson 
  252.  
  253. Post: 89 of 179 
  254. From: mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip Marlowe) 
  255. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  256. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  257. Keywords: I need help 
  258. Date: 11 Apr 90 03:28:53 GMT 
  259. Followup-To: comp.music 
  260. Organization: University of California, San Diego 
  261. Lines: 41 
  262.  
  263. e Browning) writes:9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu (Georg 
  264. >In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  265. >       I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  266. >Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  267. >music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  268. >musical melodies also mimic 1/f noise."  He gives some pictures and 
  269.  
  270.         This is an incredibly obvious statement to make.  Stepwise 
  271. motion is an important attribute of many tonal melodies,and 1/f 
  272. noise 
  273. generates stepwise motion.  So why can't you program 1/f noise to 
  274. produce good tonal melodies?  Because tonal melody is not random; it 
  275. has very strong directionality, and any programmer who wants to 
  276. have an algorithm that would produce good tonal melodies has to take 
  277. goal-oriented motion into account, which I don't believe is possible 
  278. with fractals.  Traditional tonal melody is incredibly causal.  It 
  279. can not be modeled on random procedures.  If there is any way for 
  280. computers to write good, catchy, tonal melodies, I suspect it must 
  281. be through an alogrithm which is contructed on the rules that most 
  282. musicians learn in theory class for writing melodies (too much 
  283. stepwise motion in the same directionis boring; an upward leap is 
  284. usually followed by a downward resolution by step, unless it's 
  285. outlining a triad; etc.) 
  286.  
  287.         If you really want some insight into how tonal melody works, 
  288. and why good melodies *sound* good, try reading Leonard Meyer's 
  289. _Emotion_and_Meaning_in_Music_ and _Explaining_Music_. 
  290.  
  291.         Previous discussions in this group about fugues being 
  292. "self-similar" shows a lack of understanding about just what a fugue 
  293. is.  Just because something is repeated at the same level, it doesn't 
  294. imply self-similarity (or does it?)  If you examine a Bach fugue at 
  295. the middleground or background level, you will see absolutely no 
  296. replication of the subject or countersubject, say.  What is 
  297. self-similar, perhaps, on these levels will be the movement from 
  298. tonic to dominant to tonic, but even this isn't guaranteed, and 
  299. besides, it's a self-similarity shared by just about every other 
  300. piece of baroque and classical music, as Schenker would have us 
  301. believe.  I really don't think you can call thematic unity 
  302. self-similarity. 
  303.  
  304.  
  305. Post: 90 of 179 
  306. From: err@fibercom.COM (Eric Rubin) 
  307. Newsgroups: comp.music,alt.fractals 
  308. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  309. Keywords: I need help 
  310. Date: 10 Apr 90 12:44:48 GMT 
  311. Reply-To: err@fibercom.COM (Eric Rubin) 
  312. Organization: FiberCom Inc., Roanoke, Virginia 
  313. Lines: 12 
  314.  
  315. -state.edu (Gerald Edgar) writes:zaphod.mps.ohio-state.edu> edgar@shape.mps.ohio 
  316. >If there is some interest I can post the programs.  (Logo source code, 
  317. >or Macintosh executable.) 
  318.  
  319. I'd like to see the Logo source code. 
  320.  
  321.  
  322. -- 
  323. Eric Rubin                      INTERNET: err@fibercom.com 
  324. FiberCom, Inc.                      UUCP: ...!uunet!fibercom!err 
  325. P.O. Box 11966                     PHONE: 703-342-6700, 800-423-1183 x348 
  326. Roanoke, VA 24022-1966               FAX: 703-342-5961 
  327.  
  328.  
  329. Post: 94 of 179 
  330. From: smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) 
  331. Newsgroups: comp.music,rec.music.classical 
  332. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  333. Summary: tonal music and random procedures 
  334. Keywords: music theory, composition, Meyer 
  335. Date: 11 Apr 90 14:34:03 GMT 
  336. Reply-To: smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) 
  337. Organization: USC-Information Sciences Institute 
  338. Lines: 170 
  339.  
  340. In article <9613@sdcc6.ucsd.edu> mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip Marlowe) 
  341. writes: 
  342. >In article <1990Apr9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu 
  343. >(George Browning) writes: 
  344. >>In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  345. >> 
  346. >>      I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  347. >>Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  348. >>music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  349. >>musical melodies also mimic 1/f noise." 
  350. >       This is an incredibly obvious statement to make.  Stepwise 
  351. >motion is an important attribute of many tonal melodies,and 1/f 
  352. >noise 
  353. >generates stepwise motion.  So why can't you program 1/f noise to 
  354. >produce good tonal melodies?  Because tonal melody is not random; it 
  355. >has very strong directionality, and any programmer who wants to 
  356. >have an algorithm that would produce good tonal melodies has to take 
  357. >goal-oriented motion into account, which I don't believe is possible 
  358. >with fractals.  Traditional tonal melody is incredibly causal.  It 
  359. >can not be modeled on random procedures.  If there is any way for 
  360. >computers to write good, catchy, tonal melodies, I suspect it must 
  361. >be through an alogrithm which is contructed on the rules that most 
  362. >musicians learn in theory class for writing melodies (too much 
  363. >stepwise motion in the same directionis boring; an upward leap is 
  364. >usually followed by a downward resolution by step, unless it's 
  365. >outlining a triad; etc.) 
  366. There have been no end of attempts in this direction, and none have been 
  367. particularly successful.  The problem is that random procedures are being 
  368. applied at the wrong level of granularity.  To try to draw an appropriate 
  369. analogy, it is sort of like assuming that you could construct sentences 
  370. through random selection of syllables.  Lejaren Hiller actually tried to 
  371. do something like this in his "Computer Cantata," experimenting with Markov 
  372. processes with different "prior memory capacity;"  and the best he could do 
  373. was come up with the occasional coherent word or two.  People who have been 
  374. interested in random sentence generation know that you get a lot more mileage 
  375. out of defining your world in terms of a context-free grammar and then using 
  376. random procedures to determine which productions you invoke. 
  377.  
  378. There are a few analogies to this practice in music.  If we consider the model 
  379. era, which preceded tonality, we can find an example of such a context-free 
  380. grammar in Dom Paolo Ferretti's ESTHETIQUE GREGORIENNE.  (The French 
  381. translation of this book appeared in 1938, so don't expect to find any 
  382. of Chomsky's terminology in it.)  Ferretti devotes considerable text to 
  383. the analysis of CENTONIZATION, a process by which new plainchants were 
  384. made up by piecing together fragments (CENTONS, from the French for a 
  385. patch in a patchwork quilt) of old ones.  Ferretti was astute enough 
  386. to realize that one could not put the patches together any old way; 
  387. and he offers up a table which, for all intents and purposes, is a 
  388. set of productions for centonizing chants in the Dorian mode.  It works 
  389. rather well;  and I implemented a "random sentence generator" based on 
  390. this table as part of my doctoral thesis. 
  391.  
  392. There are any number of "dice composers" which apply a similar principle to 
  393. tonal music, the most famous being by Mozart.  Here, a random procedure is 
  394. invoked only for the selection of the terminals.  The nonterminal nodes of 
  395. the parse tree have been fixed by the "composer."  The bulk of his work has 
  396. gone into making sure that the choices of terminals for any given node are 
  397. interchangeable. 
  398.  
  399. I find it slightly disheartening that people continue to disregard what appears 
  400. to be an important lesson from these experiments, which is that composers tend 
  401. to work at a higher level of granularity than individual notes.  This is not to 
  402. say that there are not situations in which choosing a specific note is not 
  403. important.  Certainly, every writer has situations in which it is critically 
  404. important to choose just the right word;  but if every writer applied that 
  405. attention to EVERY word, very little would get written.  Composition is a 
  406. matter of working which "musical ideas."  None of us may be able to pin down 
  407. just what that phrase denotes, but my own intuition tells me that it has a lot 
  408. to do with memories of past listening experiences.  To some extent, all 
  409. composers centonize--picking up materials from past experiences and finding 
  410. new ways in which to assemble them.  If we are determined to seek out 
  411. algorithmic rules, then it would seem that these rules should be directed 
  412. at two key questions: 
  413.  
  414.         1.  How do we identify such units of material? 
  415.  
  416.         2.  How do we determine how, given a collection of those units, 
  417.                 they may be properly assembled? 
  418.  
  419. >       If you really want some insight into how tonal melody works, 
  420. >and why good melodies *sound* good, try reading Leonard Meyer's 
  421. >_Emotion_and_Meaning_in_Music_ and _Explaining_Music_. 
  422. Meyer probably deserves due credit for being one of the first to recognize that 
  423. a question like "how tonal melody works" is probably as much a matter of 
  424. psychology as it is of music theory (if not more so).  However, Meyer's 
  425. understanding of psychology is rather naive.  He seems more interested 
  426. in exhibiting the BREADTH of his reading in non-musical subjects than 
  427. in trying to apply any of those areas in DEPTH.  Anyone interested in 
  428. a more serious exposition of how cognitive psychology may provide the 
  429. sorts of insights Philip has in mind would do better to turn to a book 
  430. like John Sloboda's THE MUSICAL MIND.  (I disagree with a good deal of 
  431. what Sloboda says in this book, but he DOES know how to lay out the relevant 
  432. issues.) 
  433.  
  434. >       Previous discussions in this group about fugues being 
  435. >"self-similar" shows a lack of understanding about just what a fugue 
  436. >is.  Just because something is repeated at the same level, it doesn't 
  437. >imply self-similarity (or does it?)  If you examine a Bach fugue at 
  438. >the middleground or background level, you will see absolutely no 
  439. >replication of the subject or countersubject, say.  What is 
  440. >self-similar, perhaps, on these levels will be the movement from 
  441. >tonic to dominant to tonic, but even this isn't guaranteed, and 
  442. >besides, it's a self-similarity shared by just about every other 
  443. >piece of baroque and classical music, as Schenker would have us 
  444. >believe.  I really don't think you can call thematic unity 
  445. >self-similarity. 
  446.  
  447.  
  448. Again, the issue seems to be one of granularity.  What is REALLY important 
  449. about Schenker is that he tried to make us acknowledge that analysis must 
  450. proceed at many different levels of granularity.  Unfortunately, his (German?) 
  451. sense of order led him to assume that these granules could be neatly embedded 
  452. in a hierarchy;  and this assumption has been carried on by both Meyer and 
  453. Narmour, on one hand, Lerdahl and Jackendoff, on another, and Yeston, on a 
  454. third.  (There are probably several more hands lurking out there, but I am 
  455. not particularly inclined to catalog them.)  Fortunately, Lewin seems to have 
  456. broken out of this "dictatorship of the hierarchy" in his recent "Music Theory, 
  457. Phenomenology, and Modes of Perception" paper;  and my own guess is that he 
  458. will benefit from this liberation. 
  459.  
  460. Another question is why we wish to place so much emphasis on "self-similarity." 
  461. Do we, as listeners, devote so much of our cognitive attention so simply being 
  462. able to recognize that we have heard something before?  Let me try sticking my 
  463. neck out on a hypothesis here which has been inspired by the work of Marvin 
  464. Minsky (who has written about music, as well as artificial intelligence). 
  465. Minsky believe that much of understanding is a matter of being able to 
  466. recognize, and account for, DIFFERENCES.  This is a bit like saying that 
  467. much of music is concerned with what we loosely call "variation" and the 
  468. fact that, as music history has progressed, we have become more and more 
  469. liberal about what constitutes a variation.  What makes the game interesting, 
  470. however, is that we cannot perceive differences unless we gauge them against 
  471. some standard of SAMENESS.  For example, in BOLERO, we quickly recognize that 
  472. variation is almost entirely a matter of orchestral color (all that parallel 
  473. motion is almost like trying to build up new sound spectra) while everything 
  474. else stays the same.  Thus, we seek out self-similarity not for its own sake 
  475. but for the ability to detect differences.  Fugues are exercises in how a 
  476. melodic motif may be engaged in many different contexts, so that it is CONTEXT 
  477. which becomes the basis for variation. 
  478.  
  479. In all fairness, I should point out that Meyer has tried to pursue a similar 
  480. line of thought.  Much of his writing in music theory is concerned with 
  481. EXPECTATIONS.  However, he seems to believe that expectations may be grounds 
  482. on universal principles, such as those of gestalt psychology.  I, on the other 
  483. hand, think they are grounded on our ability to perceive self-similarity, 
  484. either within the context of a single composition or with respect to our 
  485. past listening experiences.  In other words, we seek out trying to identify 
  486. what we are hearing as being like something we have heard before, because then 
  487. we will assume that it will "go the same way."  This becomes a basis for our 
  488. expectations, and we listen to hear if those expectations are satisfied or if 
  489. something different occurs.  Thus, the mind is engaged;  and we are now 
  490. exhibiting the behavior of listening to music. 
  491.  
  492. (One final point:  I am cross-posting this to rec.music.classical, since that 
  493. bulletin board provides a home for many opinions about both composition and 
  494. music theory.) 
  495.  
  496. ========================================================================= 
  497.  
  498. USPS:   Stephen Smoliar 
  499.         USC Information Sciences Institute 
  500.         4676 Admiralty Way  Suite 1001 
  501.         Marina del Rey, California  90292-6695 
  502.  
  503. Internet:  smoliar@vaxa.isi.edu 
  504.  
  505. "Only a schoolteacher innocent of how literature is made could have written 
  506. such a line."--Gore Vidal 
  507.  
  508.  
  509. Post: 95 of 179 
  510. From: kassover@jupiter.crd.ge.com (David Kassover) 
  511. Newsgroups: comp.music 
  512. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  513. Date: 11 Apr 90 15:11:34 GMT 
  514. Organization: Aule-Tek, Inc. 
  515. Lines: 38 
  516.  
  517. In article <9613@sdcc6.ucsd.edu> mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip Marlowe) writes: 
  518. rge Browning) writes:9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu (Geo 
  519. | | In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  520. | | 
  521. | |     I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  522. | | Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  523. | | music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  524. | | musical melodies also mimic 1/f noise."  He gives some pictures and 
  525. |       This is an incredibly obvious statement to make.  Stepwise 
  526. | motion is an important attribute of many tonal melodies,and 1/f 
  527. | noise 
  528. | generates stepwise motion.  So why can't you program 1/f noise to 
  529. | produce good tonal melodies?  Because tonal melody is not random; it 
  530. | has very strong directionality, and any programmer who wants to 
  531. | have an algorithm that would produce good tonal melodies has to take 
  532. | goal-oriented motion into account, which I don't believe is possible 
  533. | with fractals. 
  534. ... 
  535.  
  536. About a year and a half ago, I was at a lecture given by 
  537. Mandelbrot.  Someone asked him about fractal music.  He replied 
  538. to the effect that he had heard the output of some experiments in 
  539. that area, and that they didn't "sound good". 
  540. (Whatever that means) 
  541.  
  542. We in the audience were not given referencer the opportunity 
  543. to hear similar musical pieces and thus form our own opinions. 
  544.  
  545. De gustibus non est disputandum.  Or as my father would say, 
  546. "Sahzeechizone" 
  547.  
  548.  
  549. -- 
  550. =================================================== 
  551.  
  552. Post: 106 of 179 
  553. From: quiniou@calculo.irisa.fr (Rene Quiniou) 
  554. Newsgroups: comp.music,rec.music.classical 
  555. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  556. Keywords: music theory, composition, Meyer 
  557. Date: 12 Apr 90 07:20:44 GMT 
  558. Reply-To: quiniou@irisa.fr 
  559. Organization: Irisa, Rennes(FR) 
  560. Lines: 41 
  561.  
  562. Could you post the exact references of the sources cited in your article 
  563. as well as your thesis, please? 
  564.  
  565. In article <12859@venera.isi.edu>, smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen 
  566. Smoliar) writes: 
  567. |> In article <9613@sdcc6.ucsd.edu> mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip Marlowe) 
  568. |> writes: 
  569. |> >In article <1990Apr9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu 
  570. |> >(George Browning) writes: 
  571. |> >>In article <562@bilver.UUCP> alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  572. |> >> 
  573. |> >>   I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  574. |> >>Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  575.  
  576. |> grammar in Dom Paolo Ferretti's ESTHETIQUE GREGORIENNE.  (The French 
  577. |> translation of this book appeared in 1938, so don't expect to find any 
  578.  
  579. |> There are any number of "dice composers" which apply a similar principle to 
  580. |> tonal music, the most famous being by Mozart.  Here, a random procedure is 
  581.  
  582. |> >and why good melodies *sound* good, try reading Leonard Meyer's 
  583. |> >_Emotion_and_Meaning_in_Music_ and _Explaining_Music_. 
  584. |> > 
  585. |> sorts of insights Philip has in mind would do better to turn to a book 
  586. |> like John Sloboda's THE MUSICAL MIND.  (I disagree with a good deal of 
  587.  
  588. |> in a hierarchy;  and this assumption has been carried on by both Meyer and 
  589. |> Narmour, on one hand, Lerdahl and Jackendoff, on another, and Yeston, on a 
  590. |> third.  (There are probably several more hands lurking out there, but I am 
  591. |> not particularly inclined to catalog them.)  Fortunately, Lewin seems 
  592. to have 
  593. |> broken out of this "dictatorship of the hierarchy" in his recent 
  594. "Music Theory, 
  595. |> Phenomenology, and Modes of Perception" paper;  and my own guess is that he 
  596.  
  597. =-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 
  598.   QUINIOU Rene                  quiniou@irisa.fr 
  599.   INRIA / IRISA                         Phone : +33 99 36 20 00 
  600.  Campus Universitaire de Beaulieu       Fax :   99 38 38 32 
  601.  35042 RENNES CEDEX - FRANCE            Telex : UNIRISA 950 473F 
  602. =-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 
  603.  
  604. Post: 107 of 179 
  605. From: d88-jwa@nada.kth.se (Jon W{tte) 
  606. Newsgroups: comp.music 
  607. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  608. Keywords: I need help 
  609. Date: 12 Apr 90 15:02:01 GMT 
  610. Reply-To: d88-jwa@nada.kth.se (Jon W{tte) 
  611. Organization: Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden 
  612. Lines: 32 
  613.  
  614. In article <9613@sdcc6.ucsd.edu>, mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip 
  615. Marlowe) writes: 
  616. > In article <1990Apr9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> 
  617. george@shumv1.ncsu.edu (George Browning) writes: 
  618.  
  619. >       This is an incredibly obvious statement to make.  Stepwise 
  620. > motion is an important attribute of many tonal melodies,and 1/f 
  621. > noise 
  622. > generates stepwise motion.  So why can't you program 1/f noise to 
  623. > produce good tonal melodies?  Because tonal melody is not random; it 
  624. > has very strong directionality, and any programmer who wants to 
  625.  
  626. Actually, try making a plot of baroque music, and compare that to 
  627. 1/f-squared noise. You'll find some interesting similarities ! 
  628. (Yes, it's 1/f-squared and not 1/f as the original poster said) 
  629.  
  630. Gregorian music is closer to 1/f-cubed or even to the fourth... 
  631.  
  632. Now, where does that leave acid house ? (oh, sorry...) 
  633.  
  634. >       Previous discussions in this group about fugues being 
  635. > "self-similar" shows a lack of understanding about just what a fugue 
  636. > is.  Just because something is repeated at the same level, it doesn't 
  637.  
  638. Look at the mandelbrot set. It is self-similar, but skewed, 
  639. rotated, mirrored and transformed in various ways. Actually, I 
  640. think you could create reasonable fuge-LIKE music (actually, a whole 
  641. new type) that was enjoyable using fractals. 
  642.  
  643.    ---  Stay alert !  -  Trust no one !  -  Keep your laser handy !  --- 
  644.              h+@nada.kth.se  ==  h+@proxxi.se  ==  Jon Watte 
  645.                     longer .sig available on request 
  646.  
  647.  
  648.  
  649. Post: 115 of 179 
  650. From: music@batman.moravian.EDU (music) 
  651. Newsgroups: comp.music,rec.music.classical 
  652. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  653. Keywords: music theory, composition, Meyer 
  654. Date: 12 Apr 90 19:38:04 GMT 
  655. Followup-To: comp.music,rec.music.classical 
  656. Organization: Moravian College, Bethlehem, PA 
  657. Lines: 61 
  658.  
  659. But is it MUSIC?    ;-) 
  660.  
  661. I personally believe that all you've discussed regarding the 
  662. algorithmic process of producing (or attempting to produce) "good 
  663. tonal music" is rather more of a verbose punishment to the reader than 
  664. the gleaning of any insight to the process being attempted (no offense 
  665. intended!). I have worked around with algorithmic composition off and 
  666. on for many years, but "gave up" on attempting to create an artificial 
  667. musical learning base from which an algorithm could draw upon to 
  668. produce anything more interesting than (and this is a bad example) the 
  669. Mozart "Dice Minuet". So I personally decided that the goal of 
  670. creating "good tonal music" through "pure math" was a non sequitur to 
  671. the nature of the beast known as "tonal music". I therefore treaded 
  672. into the teritory of composers such as Xenakis (and Cage from a 
  673. philosophical, more than "technical" sense). In certain works of 
  674. Xenakis, Herma (piano) for example, the music is about as far from 
  675. "tonal" as it is from "12-tone serial" (we limit ourselves here to a 
  676. system of 12 notes; if we were to explore beyond to the reaches of 
  677. quarter-tones, arbitrary systems (i.e. Partch) we would be streaching 
  678. the mind beyond most peoples comprehenshion, something I REALLY WANT 
  679. TO DO (but that's another story!)). Xenakis uses algorithms to plot 
  680. his pitch classes, tempi, dynamics, etc. in a way that is more or less 
  681. "highly organized randomness". Personally, I think his advanced math 
  682. has little to do with the ultimate outcome of the music, but I like 
  683. what he does regardless. The music produces more of a gestalt 
  684. experience than a profoundly complex serial work (like Boulez' 
  685. Structures and any number of other works by strict 12-tone 
  686. serialists). The music comes from that great unknown: CHANCE. By 
  687. carefully controlling the elements of CHANCE on many levels (a grain 
  688. of sand to an astroid) we can then begin to produce CHANCE-based 
  689. organization, letting "nature control the music" (think of all the 
  690. combined chaos and symetry in the universe) and the "composer" guide 
  691. nature either via algorithms (serialization of chance structures) or 
  692. by subjective reasoning (nurturing nature). 
  693.  
  694. Regardless of the outcome, "tonality" will be replaced by something of 
  695. a higher order: music that exists etearnally just waiting to be 
  696. "guided into place". This may smack of musical anarchy, but is the 
  697. UNIVERSE anarchic? It may seem so on certain levels but ultimately 
  698. "GOD" controls the "laws of nature" the way I like to control the 
  699. "laws of the music of nature". Strict tonality/serialism is 
  700. UN-natural. Only out of cultivating chaos can we deliver the truth of 
  701. music. Humans have too long restrained themselves into believing that 
  702. man-made rules about tonality (in the Western world at least) they 
  703. have unwhittingly enslaved themselves into a very narrow "band" of the 
  704. musical spectrum (as visible light is to the entire electromagnetic 
  705. spectrum). We must explore the outer limits of sound and learn to 
  706. appreciate them as we now appreciate "tonal" music. 
  707.  
  708. (Think (philosophically) of the music of the Krell in the film 
  709. "Forbidden Planet" from the '50's. Think of 4'33". Think of the cosmic 
  710. background radiation. Think of the Universe as "music in the making". 
  711. And, finally, you'll probably think of ME as a raving lunatic...) 
  712.  
  713.  
  714. --------------------------------------------------- 
  715. | Stephen Heller - Music Technician               | In  transit from 
  716. | CSNET -> music@batman.moravian.edu              |   the center of 
  717. | UUCP  -> ...!rutgers!liberty!batman!music       |  Time & Space... 
  718. | INET  -> music%batman.moravian.edu@relay.cs.net | 
  719. --------------------------------------------------- 
  720.  
  721. Post: 117 of 179 
  722. From: rreid@esquire.UUCP ( r l reid ) 
  723. Newsgroups: comp.music 
  724. Subject: 1/f 
  725. Date: 12 Apr 90 15:54:51 GMT 
  726. Reply-To: rreid@esquire.UUCP ( r l reid ) 
  727. Organization: ? ! 
  728. Lines: 28 
  729. Keywords: 
  730.  
  731. e Browning) writes:9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu (Georg 
  732. >music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  733. >musical melodies also mimic 1/f noise."  He gives some pictures and 
  734.  
  735. The thing to be careful about is that the melodies mimic 1/f 
  736. noise, not vice versa.  I've got a 1/f program that cranks out 
  737. endless (if you want) 1/f melodies, with some nice parameters 
  738. (like "swing factor").  It's pleasent enough for a while, 
  739. but eventually you find that you are going nowhere.  Like, 
  740. where's the cadence? 
  741.  
  742. What it is GREAT for is motive generation, if you are feeling uninspired 
  743. one fine day and you MUST get a jingle together by 5 pm.  In that 
  744. case, crank 'er up, and listen for a lovely catchy little 
  745. phrase to come by.  Then you can pick that out, and start doing 
  746. all the normal development kinds of things to it. 
  747.  
  748. The Voss algorithm is a lot of fun to play with and you can get all kinds 
  749. of interesting things started with it.  To make music, you'll 
  750. have to take the output and work with it further. 
  751.  
  752. I can post a description of the algorithm is there is enough 
  753. interest. 
  754.  
  755.                Ro 
  756.             UUCP:  { uunet | cmcl2 }!esquire!rreid 
  757.         Internet:  rreid@dpw.com -or- rlr@woof.columbia.edu 
  758.  
  759.  
  760.  
  761. Post: 118 of 179 
  762. From: mcdonald@aries.scs.uiuc.edu (Doug McDonald) 
  763. Newsgroups: comp.music,rec.music.classical 
  764. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  765. Keywords: music theory, composition, Meyer 
  766. Date: 13 Apr 90 13:50:58 GMT 
  767. Reply-To: mcdonald@aries.scs.uiuc.edu (Doug McDonald) 
  768. Organization: School of Chemical Sciences, Univ. of Illinois at Urbana-Champaign 
  769. Lines: 9 
  770.  
  771.  
  772. On a slightly different subject, but related - I have tried to write computer 
  773. programs that imitate the paintings of Jackson Pollock - and it is 
  774. very difficult. It is probably not impossible, but it would require 
  775. essentially coding in the exact style of any painting. I did produce 
  776. programs that make nice screen images, quite arty, but I never got close 
  777. to the real thing. 
  778.  
  779. Doug McDonald 
  780.  
  781. Post: 122 of 179 
  782. From: bdb@becker.UUCP (Bruce Becker) 
  783. Newsgroups: comp.music 
  784. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  785. Keywords: I need help 
  786. Date: 13 Apr 90 16:40:28 GMT 
  787. Reply-To: bdb@becker.UUCP (Bruce Becker) 
  788. Organization: G. T. S., Toronto, Ontario 
  789. Lines: 31 
  790.  
  791. s: article <1990Apr12.150201.12739@kth.se> d88-jwa@nada.kth.se (Jon W{tte) write 
  792. |In article <9613@sdcc6.ucsd.edu>, mu298ac@sdcc6.ucsd.edu (Philip 
  793. |Marlowe) writes: 
  794. |> In article <1990Apr9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> 
  795. |george@shumv1.ncsu.edu (George Browning) writes: 
  796. |[...] 
  797. |>      Previous discussions in this group about fugues being 
  798. |> "self-similar" shows a lack of understanding about just what a fugue 
  799. |> is.  Just because something is repeated at the same level, it doesn't 
  800. |Look at the mandelbrot set. It is self-similar, but skewed, 
  801. |rotated, mirrored and transformed in various ways. Actually, I 
  802. |think you could create reasonable fuge-LIKE music (actually, a whole 
  803. |new type) that was enjoyable using fractals. 
  804.  
  805.         I know some folks who actually did this. 
  806.         They seem to have used Scho:nberg's "Principles 
  807.         of Harmony" (I might have the name wrong) to 
  808.         translate fractal states into MIDI outputs. 
  809.         I don't know how they interpreted the text 
  810.         to produce the results, but it was reasonably 
  811.         musical, but not particularly melodic. 
  812.         As the fractal was being generated on an 
  813.         Amiga, the music would change according to the 
  814.         part of the M set and depth of recursion... 
  815.  
  816. -- 
  817.   ,u,    Bruce Becker   Toronto, Ontario 
  818. a /i/    Internet: bdb@becker.UUCP, bruce@gpu.utcs.toronto.edu 
  819.  `\o\-e  UUCP: ...!uunet!mnetor!becker!bdb 
  820.  _< /_   "Free your ass and your mind will follow" - Punkadelic 
  821.  
  822.  
  823. Post: 128 of 179 
  824. From: carroll@bcsaic.UUCP (Jeff Carroll) 
  825. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  826. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  827. Keywords: I need help 
  828. Date: 13 Apr 90 06:20:07 GMT 
  829. Reply-To: carroll@bcsaic.UUCP (Jeff Carroll) 
  830. Organization: Boeing Computer Services AI Center, Seattle 
  831. Lines: 39 
  832.  
  833. e Browning) writes:9.151958.26859@ncsuvx.ncsu.edu> george@shumv1.ncsu.edu (Georg 
  834. >       I have an article from the book Fundamental Algorithms for 
  835. >Computer Graphics written by Richard F. Voss that talks about fractal 
  836. >music.  Voss says "One of my exciting discoveries was that almost all 
  837. >musical melodies also mimic 1/f noise."  He gives some pictures and 
  838. >examples, including a couple of "spectral density measurements of the 
  839. >pitch variations in various types of music showing their common 
  840. >correlations as 1/f noise"  These graphs show such things as Medieval 
  841. >music up to 1300, Beethoven's 3rd Symphony and the Beatles Sgt. Pepper. 
  842.  
  843.  
  844. Nothing particularly exciting, profound, or metaphysical about that. The 
  845. reason that spectral density of music seems to vary as 1/f is that 
  846. musical scales are logarithmic in frequency - that is, musical pitch intervals 
  847. as measured by a musician are proportional to the logarithm of the 
  848. corresponding frequency intervals measured by an engineer. 
  849. This, incidentally, is why the slide switches on a 
  850. graphic equalizer cover wider bands as frequency gets higher. 
  851.  
  852. The pitches, or "musical states", get farther apart in frequency as 
  853. frequency goes up. Therefore the spectral density varies roughly as 1/f. 
  854. It's analogous to the relationship between decibels and watts, or 
  855. between the Richter scale and the displacement (in inches) of the ground 
  856. under your feet. 
  857.  
  858. It's clear that neither medieval chants, nor Beethoven, nor Sergeant 
  859. Pepper can be strictly described as "1/f noise". It is not the "1/f"ness 
  860. of this music that makes it interesting, great, or even musical. Once 
  861. you've built a real 1/f noise generator you'll realize that. 
  862.  
  863. It might be more interesting to know whether the spectral density of 
  864. music along the *pitch* axis is normally distributed (approximately, of 
  865. course), or skewed one way or the other. In such a case, the spectral 
  866. (frequency) density of the music could be said to fit a log-normal 
  867. distribution. 
  868.  
  869.         Jeff Carroll 
  870.         carroll@atc.boeing.com 
  871.  
  872.  
  873. Post: 144 of 179 
  874. From: rreid@esquire.UUCP ( r l reid ) 
  875. Newsgroups: comp.music 
  876. Subject: Re: 1/f 
  877. Date: 17 Apr 90 13:29:21 GMT 
  878. Reply-To: rreid@esquire.UUCP ( r l reid ) 
  879. Organization: ? ! 
  880. Lines: 186 
  881.  
  882.  
  883. When I said recently that I'd be willing to post a description of and 
  884. some code using the Voss algorithm, I got deluged with requests. 
  885. Some hungry folks out there! 
  886.  
  887. If you missed that thread, there was some discusssion about 1/f 
  888. noise as "representing" a lot of music.  The fallacy in there 
  889. is that while you may be able to take a lot of music and 
  890. find that kind of distribution in it, it doesn't follow 
  891. that pink noise is sufficient to generate music.  In fact, 
  892. it isn't.  But if you appraoch it as a toy, you can have 
  893. some fun with it. 
  894.  
  895. Disclaimer on the code - since this is a toy, the code isn't 
  896. as generalized as it could be.  And of course you use it 
  897. at your own risk. 
  898.  
  899. First, a basic description of What It Is.  My note generating program 
  900. is called pink, and I wrote this about it: 
  901.  
  902.   pink generates to stdout a list of octave point pitch class numbers 
  903.   as newline-null terminated charater strings (good for sending to 
  904.   pipes). The numbers are generated using the Voss argorithm 
  905.   as described by John Simonton in 1970.  Our control is to choose 
  906.   the 16 candidate notes (these are kept in a file), and to a lesser 
  907.   extent the seed for the random number generator (curerntly hard coded 
  908.   as 23). We have 5 dice with four sides. We have a five bit counter. 
  909.   We increment the five bit counter. Any dice whose corresponding bit has 
  910.   changed as a result of the incrementation gets re-rolled. The 
  911.   values of the 5 dice are added. This is the index into the 
  912.   candidate list. As in craps, the middle of the list is favored. 
  913.   (In fact I have yet to roll all zeros or all threes, so I have yet to use 
  914.   the very ends of my list). This is derived from the idea of pink 
  915.   noise, hence the name. 
  916.  
  917. (The reference to Simonton is because I modeled my program after 
  918. the one he wrote in 6502 assembler for the PAiA. Unfortunatly this 
  919. gave my code a rather assembler-like flavor - bitmasks? Barf!) 
  920.  
  921. As you can see, the idea is pretty simple - you're just favoring certain 
  922. notes.   Now, my program is generating 8ve.pchclass pitches - 
  923. you can use MIDI notes if that's what you need, or you could 
  924. use this to select time values, or timbres, or anything else 
  925. you might want.  What's also obvious to me is that 
  926. the choice of candidate notes will very much influence 
  927. how pleasent the result is. 
  928.  
  929. Of course, you will need to plug these pitches (or whatever) into 
  930. notecards (or whatever) with other information.  And if you 
  931. want to make Music (capital M), you will not be able to use 
  932. this for much more than a jumping off point. 
  933.  
  934. You give this 
  935. program 2 arguments: the filename of the candidate list, and the 
  936. number of notes you want to generate. 
  937.  
  938. Here's my code: 
  939.  
  940. #define NUMDICE 5 
  941. #define DICESIDES 4 
  942.  
  943. int dice_reg[2]; 
  944. int dice[NUMDICE]; 
  945. int dice_side[DICESIDES]; 
  946. int numnotes; 
  947.  
  948. static int dice_vals[DICESIDES] = { 0, 1, 2, 3, }; 
  949. static char candidates[8][16]; 
  950.  
  951. #define SEED 23 
  952. #define STATESIZE 256 
  953. char state[STATESIZE]; 
  954. static int mask[NUMDICE] = { 01, 02, 04, 08, 010, }; 
  955.  
  956.  
  957.  
  958. #include <stdio.h> 
  959. #include <math.h> 
  960. main(ac, av) 
  961. int ac; 
  962. char *av[]; 
  963.         { 
  964.         int i, j, k; 
  965.         char *c, *index(); 
  966.         FILE *fp; 
  967.  
  968.         if(ac != 3) 
  969.                 { 
  970.  av[0]);        fprintf(stderr, "usage: %s 16notefile number_of_notes_to_gen\n", 
  971.                 exit(-1); 
  972.                 } 
  973.         if((numnotes = atoi(av[2])) < 1) 
  974.                 { 
  975.                 fprintf(stderr, "%s is a strange number of notes\n", av[2]); 
  976.  av[0]);        fprintf(stderr, "usage: %s 16notefile number_of_notes_to_gen\n", 
  977.                 exit(-1); 
  978.                 } 
  979.         if((fp = fopen(av[1], "r")) == NULL) 
  980.                 { 
  981.                 fprintf(stderr, "Can't open %s\n", av[1]); 
  982.  av[0]);        fprintf(stderr, "usage: %s 16notefile number_of_notes_to_gen\n", 
  983.                 perror("fopen"); 
  984.                 exit(-1); 
  985.                 } 
  986.         for(i = 0; i < 16; i++) 
  987.                 { 
  988.                 if(fgets(candidates[i], 8, fp) == NULL) 
  989.                         { 
  990.                         fprintf(stderr, "input needs 16, not %d notes\n", i); 
  991. _gen\n", av[0]);        fprintf(stderr, "usage: %s 16notefile number_of_notes_to 
  992.                         exit(-1); 
  993.                         } 
  994.                 if(c = index(candidates[i], '\n')) 
  995.                         *c = '\0'; 
  996.                 } 
  997.         for(j = 0; j < 2; j++) 
  998.                 dice_reg[j] = 0; 
  999.         /* done initializing dice registers to 0 */ 
  1000.         for(i = 0; i < NUMDICE; i++) 
  1001.                 dice[i] = random()%DICESIDES; 
  1002.         /* done initializing dice to random */ 
  1003.  
  1004.         initstate(SEED, state, STATESIZE); 
  1005.  
  1006.         for(k = 0; k < numnotes; k++) 
  1007.                 { 
  1008.                 dice_reg[1] = dice_reg[0]; 
  1009.                 dice_reg[0]++; 
  1010.                 for(i = 0; i < NUMDICE; i++) 
  1011.                         /* check the low DICENUM bits one at a time */ 
  1012.                         /* do this by ORing with the right mask     */ 
  1013.                         /* then if the XOR is true, the bits examined*/ 
  1014.                         /* are different and we need to roll the die */ 
  1015.  
  1016.                         if((mask[i] & dice_reg[0]) != (mask[i] & dice_reg[1])) 
  1017.                                 { 
  1018. #ifdef TEST 
  1019.                                 fprintf(stderr,"rerolling %d\n", i); 
  1020. #endif 
  1021.                                 dice[i] = random()%DICESIDES; 
  1022.                                 } 
  1023.  
  1024.                 /* add up the dice and this is the index into the cand */ 
  1025. #ifdef TEST 
  1026.                 fprintf(stderr, "%d %d %d %d %d = ", 
  1027.                     dice[0], dice[1], dice[2], dice[3], dice[4]); 
  1028. #endif 
  1029.                 for(j = i = 0; i < NUMDICE; i++) 
  1030.                         { 
  1031.                         j += dice[i]; 
  1032.                         } 
  1033. #ifdef TEST 
  1034.                 fprintf(stderr, "%d\n", j); 
  1035. #endif 
  1036.                 printf("%s\n", candidates[j]); 
  1037.                 } 
  1038.         } 
  1039.  
  1040.  
  1041.  
  1042. Here was my candidate list for a nice background stream of notes: 
  1043.  
  1044. 7.00 
  1045. 7.04 
  1046. 7.07 
  1047. 8.00 
  1048. 8.04 
  1049. 8.07 
  1050. 9.00 
  1051. 8.07 
  1052. 8.09 
  1053. 8.05 
  1054. 8.02 
  1055. 7.02 
  1056. 7.05 
  1057. 7.02 
  1058. 7.05 
  1059. 7.09 
  1060.  
  1061. Have fun.  Naturally, this code is supplied without any warrantee 
  1062. of any kind. 
  1063.  
  1064.                Ro 
  1065.             UUCP:  { uunet | cmcl2 }!esquire!rreid 
  1066.         Internet:  rreid@dpw.com -or- rlr@woof.columbia.edu 
  1067.  
  1068.  
  1069.  
  1070.  
  1071.  
  1072. Post: 147 of 179 
  1073. From: eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot Handelman) 
  1074. Newsgroups: comp.music 
  1075. earch Digest Vol. 5, #36)Handelman quoting Laske quoting Bel (was: Re: Music-Res 
  1076. Date: 18 Apr 90 05:01:33 GMT 
  1077. Reply-To: eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot Handelman) 
  1078. Organization: Princeton University, NJ 
  1079. Lines: 78 
  1080.  
  1081. In article <12935@venera.isi.edu> smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) writes: 
  1082. ;In article <15369@phoenix.Princeton.EDU> eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot 
  1083. ;Handelman) writes: 
  1084. ;> If it 
  1085. ;>happens that something tolerably interesting is produced through a random 
  1086. ;>model -- interesting by comparison with standards set by other non-randomaly 
  1087. ;>determined music, early serial, for example -- then one would have to 
  1088. ;>conclude, assuming some sort of homomorphism between the compositional and 
  1089. ;>the cognitive/perceptual, that the random generation model is telling you 
  1090. ;>something about the perception of the world, that perception may have a factor 
  1091. ;>of randomness built into it. Now this conclusion seems absurb and unwarranted, 
  1092. ;>but it parallels, I think, equivalent statements concerning the potential 
  1093. ;>relevance of NN-based music. 
  1094.  
  1095. ;Actually, I would not be so quick to write this approach off as absurd.  As I 
  1096. ;suggested in a recent article about using fractals, experimenting with random 
  1097. ;methods, if properly done, may tell us some valuable things about the 
  1098. ;GRANULARITY at which decisions of composition are made.  Mozart's dice 
  1099. ;composer "works" (and there are any number of levels at which it DOES 
  1100. ;work) by virtue of invariants among alternatives whose choice is left 
  1101. ;to chance.  You can do a Roman numeral analysis which will remain the 
  1102. ;same no matter what the dice choose for you.  (I've done this.)  You 
  1103. ;can probably also derive a Schenker middle-ground from which you can 
  1104. ;then derive all the different possible foregrounds which the dice may 
  1105. ;provide.  (I haven't done that one.)  To go back to that old Ligeti analysis 
  1106. ;of Boulez, the study of random processes may tell us when enough decisions have 
  1107. ;been made that it just doesn't matter how the remaining ones come out;  and 
  1108. ;that seems like pretty valuable information about both composition and 
  1109. ;perception. 
  1110.  
  1111. I think there's a false teleology somewhere in here. I can make a not 
  1112. so bad sounding piece for tom-toms by flipping coins, assuming the piece 
  1113. doesn't go on too long, and I'm using a constant pulse. Typical sequences 
  1114. will always have a structural richness unconstrained by the composition 
  1115. rule, and just so that we know what we're talking about here's an example 
  1116. of a randomly generated tom-tom piece: 
  1117.  
  1118. ABBAAABBABAABAAABAABABBAAAAAAAABAAAAABBAAAAABAABABBBAABAAABAABAAABABAABB 
  1119.  
  1120. I'm not saying this is good or bad, only that this can serve as the basis 
  1121. for an extended form and analysis seminar that will have nothing to do 
  1122. with the way in which it was generated. Compare, for example, with part of 
  1123. the (I should say "a") tom-tom part in Stockhausen's early work Kreuzspiel, 
  1124. consisting of sequence ABAABAAABAAAABAAAAAB etc. That seems to be a subtext 
  1125. of my randomly generated sequence. We -- that is, as listeners (or really 
  1126. here as analysis hacks who learned to talk about music from Allen Forte) 
  1127. could say things like "the repetition of BB at unit 7 casts a reminder 
  1128. back to the opening," that the opening begins with the symmetrical 
  1129. statement of ABB and then enlarges on that symmetry with the pattern AB 
  1130. then AAB then AAAB which is then folded back on itself through AAB then 
  1131. AB, the  latter cell being pivotally exploited for reintroducing 
  1132. the opening motive, ABB: the promise of densely composed out material is 
  1133. then gradually withdrawn by suspending the B tom-tom for eight units, at 
  1134. which point the listener, on presentation of the B anew followed by 
  1135. the 5fold inistence on A again (thus introducing the fibonacci series 
  1136. as a hypothesis of compositional determinism) realizes that the inversion 
  1137. around the motivic axis AAAB was responsible for introducing the develpmental 
  1138. idea of diminution, and one could easily continue in this manner. 
  1139. I'm only claiming for the purpose of argument that this analysis has 
  1140. something to do with how a resourceful listener, not easily put to 
  1141. sleep, MIGHT hear this kind of thing -- might, because other analyses can 
  1142. be constructed. Each of these analyses makes assumptions on the part of 
  1143. the listener, and none of these assumptions can be traced back to the 
  1144. composition rule. 
  1145.  
  1146. Now as to the Mozart example: your concept of "works" is that you get 
  1147. a conventional set of harmonies out of it. You're not suggesting 
  1148. that was random (if so, look at the Thomas Atwood notebooks). You say that 
  1149. music works: I say that music stinks. "Works," in my concept of Mozart, 
  1150. is something like the slow movement of the f major quartet, and I don't 
  1151. see a mapping from the technique of dice composition to the technique of 
  1152. that movement. 
  1153.  
  1154. As to the grain of decision making in composition: it's whatever you 
  1155. want it to be. We live in the free world. 
  1156.  
  1157. I stick to my guns: no inference from autocomposition, including 
  1158. the formulaic, to perception. 
  1159.  
  1160.  
  1161.  
  1162. Post: 151 of 179 
  1163. From: aipdc@castle.ed.ac.uk (Paul D. Crowley) 
  1164. Newsgroups: comp.music 
  1165. Subject: Re: "Only Amateurs" Re: Music-Research Digest      Vol. 5, #34 
  1166. Date: 18 Apr 90 16:48:59 GMT 
  1167. Reply-To: aipdc@castle.ed.ac.uk (Paul D. Crowley) 
  1168. Organization: Edinburgh University Computing Service 
  1169. Lines: 6 
  1170.  
  1171. I'd agree that trying to generate music algorithmically is usually a 
  1172. pretty poor thing for a musician to be doing - but surely it's a 
  1173. perfectly good thing for an AI dept. to be doing? 
  1174. \/ o\ "I say we grease this rat-fuck son-of-a-bitch Paul D Crowley 
  1175. /\__/ right now. No offense." - Aliens.             aipdc@uk.ac.ed.castle 
  1176.  
  1177.  
  1178.  
  1179. Post: 158 of 179 
  1180. From: andyn@stpstn.UUCP (Andy Novobilski) 
  1181. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  1182. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  1183. Keywords: the 3 M's: math, music, midi 
  1184. Date: 19 Apr 90 20:18:03 GMT 
  1185. Reply-To: andyn@stepstone.com (Andy Novobilski) 
  1186. Organization: The Stepstone Corporation, Sandy Hook, CT 06482 
  1187. Lines: 19 
  1188.  
  1189. Somewhere in the 1984-87 time frame, there was an article published 
  1190. in the proceedings of USENIX (or some UNIX conference) by a research 
  1191. team at AT&T on the topic of Binary Stocastic Subdivision as an algorithm 
  1192. for generating music.  Included in the article was a number that you 
  1193. could call to hear a demonstration of the algorithm played on a set of 
  1194. MIDI controlled instruments. 
  1195.  
  1196. I know the information is sketchy, but a little time at a technical 
  1197. library should yield the reference.  If anyone is interested and can't 
  1198. locate the paper in a local library, I'd be happy to try and find it 
  1199. at home. 
  1200.  
  1201. Best of luck, 
  1202. Andy 
  1203.  
  1204. -- 
  1205. Andy Novobilski     | The Stepstone Corp.  | The expressed views have been 
  1206. andyn@stepstone.com | 75 Glen Rd.          | approved by a committee of three: 
  1207. (203)426-1875       | Sandy Hook, CT 06482 | the goldfish, blackfish, and me. 
  1208.  
  1209.  
  1210. Post: 159 of 179 
  1211. From: smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) 
  1212. Newsgroups: comp.music 
  1213. earch Digest Vol. 5, #36)Handelman quoting Laske quoting Bel (was: Re: Music-Res 
  1214. Summary: teleology at ten paces 
  1215. Date: 20 Apr 90 00:31:03 GMT 
  1216. Reply-To: smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) 
  1217. Organization: USC-Information Sciences Institute 
  1218. Lines: 74 
  1219.  
  1220. In article <15439@phoenix.Princeton.EDU> eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot 
  1221. Handelman) writes: 
  1222. >In article <12935@venera.isi.edu> smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) 
  1223. >writes: 
  1224. >;In article <15369@phoenix.Princeton.EDU> eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot 
  1225. >;Handelman) writes: 
  1226. >;> If it 
  1227. >;>happens that something tolerably interesting is produced through a random 
  1228. >;>model -- interesting by comparison with standards set by other non-randomaly 
  1229. >;>determined music, early serial, for example -- then one would have to 
  1230. >;>conclude, assuming some sort of homomorphism between the compositional and 
  1231. >;>the cognitive/perceptual, that the random generation model is telling you 
  1232. >;>something about the perception of the world, that perception may have a 
  1233. >;>factor 
  1234. >;>of randomness built into it. Now this conclusion seems absurb and 
  1235. >;>unwarranted, 
  1236. >;>but it parallels, I think, equivalent statements concerning the potential 
  1237. >;>relevance of NN-based music. 
  1238. >;Actually, I would not be so quick to write this approach off as absurd.  As I 
  1239. >;suggested in a recent article about using fractals, experimenting with random 
  1240. >;methods, if properly done, may tell us some valuable things about the 
  1241. >;GRANULARITY at which decisions of composition are made.  Mozart's dice 
  1242. >;composer "works" (and there are any number of levels at which it DOES 
  1243. >;work) by virtue of invariants among alternatives whose choice is left 
  1244. >;to chance.  You can do a Roman numeral analysis which will remain the 
  1245. >;same no matter what the dice choose for you.  (I've done this.)  You 
  1246. >;can probably also derive a Schenker middle-ground from which you can 
  1247. >;then derive all the different possible foregrounds which the dice may 
  1248. >;provide.  (I haven't done that one.)  To go back to that old Ligeti analysis 
  1249. >;of Boulez, the study of random processes may tell us when enough decisions 
  1250. >;have 
  1251. >;been made that it just doesn't matter how the remaining ones come out;  and 
  1252. >;that seems like pretty valuable information about both composition and 
  1253. >;perception. 
  1254. >I think there's a false teleology somewhere in here. 
  1255.  
  1256. If that's your way of saying that we are coming at this with different 
  1257. objectives, then you're right.  I am not interested in whether or not 
  1258. "I can make a not so bad sounding piece" by any random process.  I AM 
  1259. interested in those random processes which, at some (probably ill-defined) 
  1260. level, do not SOUND like random processes.  (Note that this is a question 
  1261. of subjective human perception, as opposed to the exegetic skills of your 
  1262. mathematically-trained theorist.)  Such processes probably tell us more about 
  1263. how one listens than they do about how one composes;  but that does not make 
  1264. them the less interesting (at least in my book, which you are free to return 
  1265. to the library as long as you have not damaged the spine).  (I would argue, 
  1266. by the way, in response to a remark by Paul Crowley, that the sort of inquiry 
  1267. I have posed is a "perfectly good thing for an AI dept. to be doing."  I am 
  1268. not so sure about the sort of composition objectives you have in mind. 
  1269. Composing is a perfectly good thing for composers to do, and I would just 
  1270. as soon leave it there.  If they wish to draw upon the resources of artificial 
  1271. intelligence, they are as free to do so as if they wish to draw inspiration 
  1272. from architecture.  About the only thing I can think of which would concern 
  1273. an AI department would be a POST HOC analysis of what such a composer had done 
  1274. with those resources.) 
  1275.  
  1276. ========================================================================= 
  1277.  
  1278. USPS:   Stephen Smoliar 
  1279.         USC Information Sciences Institute 
  1280.         4676 Admiralty Way  Suite 1001 
  1281.         Marina del Rey, California  90292-6695 
  1282.  
  1283. Internet:  smoliar@vaxa.isi.edu 
  1284.  
  1285. "By long custom, social discouse in Cambridge in intended to impart and only 
  1286. rarely to obtain information.  People talk;  it is not expected that anyone 
  1287. will listen.  A respectful show of attention is all that is required until 
  1288. the listener takes over in his or her turn.  No one has ever been known to 
  1289. repeat what he or she has heard at a party or other social gathering." 
  1290.                                         John Kenneth Galbraith 
  1291.                                         A TENURED PROFESSOR 
  1292.  
  1293. Post: 161 of 179 
  1294. From: mo@flash.bellcore.com (Michael O'Dell) 
  1295. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  1296. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  1297. Keywords: the 3 M's: math, music, midi 
  1298. Date: 20 Apr 90 02:24:12 GMT 
  1299. Reply-To: mo@flash.UUCP (Michael O'Dell) 
  1300. Organization: The Center for Virtual Reality 
  1301. Lines: 8 
  1302.  
  1303. Sorry, folks, it tweren't AT&T, but Bellcore's own Peter Langston 
  1304.         -Mike O'Dell 
  1305.         -Mike O'Dell 
  1306.  
  1307. "I can barely speak for myself, much less anyone else!" 
  1308. ---------------------------------------- 
  1309. The Center for Virtual Reality -- 
  1310. "Solving yesterday's problems tomorrow!" 
  1311.  
  1312.  
  1313. Post: 163 of 179 
  1314. From: mcnamara@vixvax.mgi.com 
  1315. Newsgroups: comp.music,alt.fractals 
  1316. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  1317. Date: 14 Apr 90 03:07:20 GMT 
  1318. Organization: Management Graphics, Inc. 
  1319. Lines: 43 
  1320.  
  1321. In article <562@bilver.UUCP>, alex@bilver.UUCP (Alex Matulich) writes: 
  1322. > Several weeks ago I posted an a plea for help in comp.music and 
  1323. > comp.sources.wanted for an algorithm to generate fractal music.  I lost the 
  1324. > original text of my posting, but the gist of it was this: 
  1325. > A fugue is a piece of music rich in self-similar structure.  J. S. Bach, a 
  1326. > master at writing fugues, was able to maintain up to six instrumental parts 
  1327. > playing a short theme in different ways -- at different pitches, different 
  1328. > speeds, inverted, upside-down, backwards, and so on -- and it all fit 
  1329. > together too! 
  1330. > Fractals also are rich in self-similar structure.  By definition, after all, 
  1331. > a fractal IS a self-similar object.  The parallels between fractals and 
  1332. > fugues seem so close, I thought, that maybe a MUSICAL fractal generator 
  1333. > could be developed as an aid in writing fugues. 
  1334. > I tried an experiment based on the generation of a Koch curve, assigning 
  1335. > a relationship between note pitch and line angle, and another relationship 
  1336. > between note duration and line length.  My experimented generated a 
  1337. > sequence of notes that sounded interesting.  The problem is that it was 
  1338. > a single monotonic sequence.  How can a fractal music generator be made 
  1339. > to create overlapping sequences of notes which have harmonically correct 
  1340. > relations to each other? 
  1341.         In 1988 or thereabouts Charles Dodge (_Earths' Magnetic Field_) came 
  1342. to Mpls. to lecture about computer music.  He brought with him a tape of 
  1343. several pieces of music, one generated using fractal relationships between 
  1344. the parts of the composition.  As I recall, he generated an initial fractal 
  1345. sequence, and then used fractal relations to generate the other parts from 
  1346. the original one. 
  1347.         The music was interesting.  Sort of like 101 Strings does Phillip 
  1348. Glass.  As he put it:  "This is the first computer music I've heard which 
  1349. sounds like bad music(previous attempts didn't sound like music at all)." 
  1350.         There were several other interesting pieces on the tape.  The best 
  1351. one was by Curtis Braun, titled _Brontosaurus_.  It was a child's poem, read 
  1352. by a computer voice synthesis program, and then modified by the composer into 
  1353. a sort of self-similar composition. 
  1354.         I think he would send you the tape, and/or provide details of his 
  1355. algorithms.  He is at the Brooklyn College Center for Computer Music. 
  1356. Phone (718) 780-5582. 
  1357.  
  1358. Curt McNamara 
  1359. mcnamara@mgi.com 
  1360.  
  1361.  
  1362.  
  1363. Post: 165 of 179 
  1364. From: scott@bbxsda.UUCP (Scott Amspoker) 
  1365. Newsgroups: comp.music 
  1366. Subject: Re: "Only Amateurs" Re: Music-Research Digest      Vol. 5, #34 
  1367. Date: 20 Apr 90 15:47:22 GMT 
  1368. Reply-To: scott@bbxsda.UUCP (Scott Amspoker) 
  1369. Organization: Basis International,  Albuquerque, NM 
  1370. Lines: 15 
  1371.  
  1372. :n article <3370@castle.ed.ac.uk> aipdc@castle.ed.ac.uk (Paul D. Crowley) writes 
  1373. >I'd agree that trying to generate music algorithmically is usually a 
  1374. >pretty poor thing for a musician to be doing - but surely it's a 
  1375. >perfectly good thing for an AI dept. to be doing? 
  1376.  
  1377. I don't 100% agree with this.  I have never worked with algorithmic 
  1378. composers but it seems to me that they could help "suggest" ideas 
  1379. that a human composer could work with.  (Sometimes it takes that 
  1380. leap of logic to break out of a rut.) 
  1381.  
  1382. -- 
  1383. Scott Amspoker 
  1384. Basis International, Albuquerque, NM 
  1385. (505) 345-5232 
  1386. unmvax.cs.unm.edu!bbx!bbxsda!scott 
  1387.  
  1388.  
  1389. Post: 166 of 179 
  1390. From: maverick@fir.berkeley.edu (Vance Maverick) 
  1391. Newsgroups: comp.music 
  1392. Subject: Algorithmic composing tools 
  1393. Date: 20 Apr 90 19:43:13 GMT 
  1394. Reply-To: maverick@fir.berkeley.edu (Vance Maverick) 
  1395. Lines: 11 
  1396.  
  1397. In article <695@bbxsda.UUCP>, scott@bbxsda.UUCP (Scott Amspoker) writes: 
  1398. > I have never worked with algorithmic 
  1399. > composers but it seems to me that they could help "suggest" ideas 
  1400. > that a human composer could work with.  (Sometimes it takes that 
  1401. > leap of logic to break out of a rut.) 
  1402.  
  1403. Or that leap of illogic.  A "random" program doesn't know anything about 
  1404. your rut, even if you think you've constrained it to do the kinds of 
  1405. things you're thinking of.  I find these tools useful for generating raw 
  1406. material I could not have invented myself, which I can then polish at my 
  1407. leisure. 
  1408.  
  1409.  
  1410. Post: 167 of 179 
  1411. From: eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot Handelman) 
  1412. Newsgroups: comp.music 
  1413. earch Digest Vol. 5, #36)Handelman quoting Laske quoting Bel (was: Re: Music-Res 
  1414. Date: 20 Apr 90 22:41:19 GMT 
  1415. Reply-To: eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot Handelman) 
  1416. Organization: Princeton University, NJ 
  1417. Lines: 17 
  1418.  
  1419. In article <12988@venera.isi.edu> smoliar@vaxa.isi.edu (Stephen Smoliar) writes: 
  1420. ;In article <15439@phoenix.Princeton.EDU> eliot@phoenix.Princeton.EDU (Eliot 
  1421. ;Handelman) writes: 
  1422.  
  1423. [no inference from music automatons to perception etc.] 
  1424.  
  1425. ;                                I am not interested in whether or not 
  1426. ;"I can make a not so bad sounding piece" by any random process.  I AM 
  1427. ;interested in those random processes which, at some (probably ill-defined) 
  1428. ;level, do not SOUND like random processes. 
  1429.  
  1430. But Steve, when you come right down to it, what DOES sound like a random 
  1431. process? My students complained that Pierrot Lunaire, of all things, 
  1432. sounded like random processes to them -- obviously that changes with a 
  1433. wee bit of effort. Whereas with over 20 years moderne Musik behind me, not even 
  1434. the Williams Mix sounds like a random process to me. It's already carrying a 
  1435. hell of a lot of history. 
  1436.  
  1437.  
  1438. Post: 168 of 179 
  1439. From: latta@sting.Berkeley.EDU (Craig R. Latta) 
  1440. Newsgroups: comp.music 
  1441. Subject: Re: Algorithmic composing tools 
  1442. Keywords: Reality is a better source 
  1443. Date: 21 Apr 90 00:17:35 GMT 
  1444. Reply-To: latta@sting.Berkeley.EDU (Craig R. Latta) 
  1445. Organization: Music Department, UC Berkeley 
  1446. Lines: 30 
  1447. X-Local-Date: 20 Apr 90 17:17:35 PDT 
  1448.  
  1449. In article <24264@pasteur.Berkeley.EDU>, maverick@fir.berkeley.edu 
  1450. (Vance Maverick) writes: 
  1451.  
  1452. |> In article <695@bbxsda.UUCP>, scott@bbxsda.UUCP (Scott Amspoker) writes: 
  1453.  
  1454. |> > I have never worked with algorithmic 
  1455. |> > composers but it seems to me that they could help "suggest" ideas 
  1456. |> > that a human composer could work with.  (Sometimes it takes that 
  1457. |> > leap of logic to break out of a rut.) 
  1458. |> 
  1459. |> Or that leap of illogic.  A "random" program doesn't know anything about 
  1460. |> your rut, even if you think you've constrained it to do the kinds of 
  1461. |> things you're thinking of.  I find these tools useful for generating raw 
  1462. |> material I could not have invented myself, which I can then polish at my 
  1463. |> leisure. 
  1464. |> 
  1465.  
  1466.         I find sources from Real Life (people talking, cats meowing, 
  1467. jackhammers jacking, etc.) much more useful than some machine 
  1468. throwing out noises with <insert parameter here>s generated from 
  1469. <insert method here>. 
  1470.  
  1471.         For me, there is a point when the use of automata in 
  1472. creating emotion is silly. 
  1473.  
  1474.  
  1475. ----------------------------------------------------------------------------- 
  1476. Craig Latta                          "Those who know History are 
  1477. latta@swindle.Berkeley.EDU                  doomed to explain it"   -- me. 
  1478. ----------------------------------------------------------------------------- 
  1479.  
  1480. Post: 171 of 179 
  1481. From: pauld@hpausla.aso.hp.com (Paul Doornbusch) 
  1482. Newsgroups: comp.music 
  1483. Subject: Re: "Only Amateurs" Re: Music-Research Digest      Vol. 5, #34 
  1484. Date: 21 Apr 90 01:33:31 GMT 
  1485. Organization: HP Australian Software Operation 
  1486. Lines: 16 
  1487.  
  1488. Well I'm a composer who has been writing for several years.  I've been 
  1489. through many music courses at various universities throughout the 
  1490. world, and I work with many successful and famous composers. 
  1491.  
  1492. I am interested in algorithmic composition (and I've never heard a 
  1493. colleague criticize it) because I'm aware that I use an algorithm when 
  1494. I write, formalizing that would be advantageous in understanding what 
  1495. I'm doing.  Once the algorithm is formalized it may then be used with 
  1496. data to produce a composition.  Advanced pieces are becoming 
  1497. structurally more complex, a strong structure as defined by the 
  1498. algorithm will allow the composer to produce such a piece. Because of 
  1499. the mass of data involved the process can take extraordinary amounts 
  1500. of time, computers are the key here as they allow the data to be 
  1501. manipulated more easily and quickly. 
  1502.  
  1503. I hope that this explains more of what it's all about. 
  1504.  
  1505.  
  1506. Post: 172 of 179 
  1507. From: smasters@gmuvax2.gmu.edu (Shawn Masters) 
  1508. Newsgroups: comp.music,alt.fractals,comp.sources.wanted 
  1509. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary) 
  1510. Summary: It was in Science News 
  1511. Keywords: the 3 M's: math, music, midi 
  1512. Date: 21 Apr 90 15:53:36 GMT 
  1513. Reply-To: smasters@gmuvax2.UUCP (Shawn Masters) 
  1514. Followup-To: comp.music 
  1515. Organization: George Mason Univ. Fairfax, Va. 
  1516. Lines: 9 
  1517.  
  1518. I saw an article a number of years back about something like that.  It 
  1519. was in Science News, and was talking about AI algorithm design this one 
  1520. team of researchers was doing.  Not only did calling this  number just 
  1521. play music, I seem to remeber that it was semi-interactive, and they 
  1522. wanted the general public to test it.  In the end the reponse was to 
  1523. great, so they shut down the line. 
  1524.  
  1525. smasters@gmuvax2 
  1526. smasters@gmuvax 
  1527.  
  1528.  
  1529. Post: 173 of 179 
  1530. From: pauld@hpausla.aso.hp.com (Paul Doornbusch) 
  1531. Newsgroups: comp.music 
  1532. Subject: Re: Algorithmic composing tools 
  1533. Date: 22 Apr 90 05:48:18 GMT 
  1534. Organization: HP Australian Software Operation 
  1535. Lines: 32 
  1536.  
  1537.  21, 1990 /omp.music / latta@sting.Berkeley.EDU (Craig R. Latta) / 10:17 am  Apr 
  1538. In article <24264@pasteur.Berkeley.EDU>, maverick@fir.berkeley.edu 
  1539. (Vance Maverick) writes: 
  1540.  
  1541. |> In article <695@bbxsda.UUCP>, scott@bbxsda.UUCP (Scott Amspoker) writes: 
  1542.  
  1543. |> > I have never worked with algorithmic 
  1544. |> > composers but it seems to me that they could help "suggest" ideas 
  1545. |> > that a human composer could work with.  (Sometimes it takes that 
  1546. |> > leap of logic to break out of a rut.) 
  1547. |> 
  1548. |> Or that leap of illogic.  A "random" program doesn't know anything about 
  1549. |> your rut, even if you think you've constrained it to do the kinds of 
  1550. |> things you're thinking of.  I find these tools useful for generating raw 
  1551. |> material I could not have invented myself, which I can then polish at my 
  1552. |> leisure. 
  1553. |> 
  1554.  
  1555.         I find sources from Real Life (people talking, cats meowing, 
  1556. jackhammers jacking, etc.) much more useful than some machine 
  1557. throwing out noises with <insert parameter here>s generated from 
  1558. <insert method here>. 
  1559.  
  1560.         For me, there is a point when the use of automata in 
  1561. creating emotion is silly. 
  1562.  
  1563.  
  1564. ----------------------------------------------------------------------------- 
  1565. Craig Latta                          "Those who know History are 
  1566. latta@swindle.Berkeley.EDU                  doomed to explain it"   -- me. 
  1567. ----------------------------------------------------------------------------- 
  1568. ---------- 
  1569.  
  1570.  
  1571. Post: 174 of 179 
  1572. From: pauld@hpausla.aso.hp.com (Paul Doornbusch) 
  1573. Newsgroups: comp.music 
  1574. Subject: Re: Algorithmic composing tools 
  1575. Date: 22 Apr 90 06:00:14 GMT 
  1576. Organization: HP Australian Software Operation 
  1577. Lines: 38 
  1578.  
  1579. [ notes went berserk and posted the previous reply before I'd started 
  1580. it, apologies to all] 
  1581.  
  1582. >       I find sources from Real Life (people talking, cats meowing, 
  1583. > jackhammers jacking, etc.) much more useful than some machine 
  1584. > throwing out noises with <insert parameter here>s generated from 
  1585. > <insert method here>. 
  1586.  
  1587. The machine may be throwing out pitches and rhythms that are 
  1588. permutations of your previous work.  Naturally occuring noises are 
  1589. very usefull if that is what you want to use as a basis for a piece ,a 
  1590. la Bartok or Kodaly. As a method for (you imply "inspiration") it is 
  1591. no better or worse than any other method, and substansially less 
  1592. controllable or dare I say random than some others. 
  1593.  
  1594. >       For me, there is a point when the use of automata in 
  1595. > creating emotion is silly. 
  1596.  
  1597. At the risk of starting another notes network storm, what has emotion 
  1598. got to do with music (I will cite Stravinski, Schoenberg, and Boulez 
  1599. as references, there are many more)?  I write music for other people 
  1600. to enjoy, whether they have an emotional reaction to a piece is not 
  1601. under my control, and enjoyment may take many forms.  There is no 
  1602. doubt in my mind that all music is enjoyable in some way to some 
  1603. people, and equally non-ejnoyable to others.  Lyrics may invoke an 
  1604. emotion as words are a widely understood method of communication, but 
  1605. pitches and rhythms are extremely diverse both within and between 
  1606. cultures, and invoke wildly varying responses from people depending on 
  1607. many things: culture; education; solialization; age; personal history; 
  1608. and so on.  For example there are Indian ragas that invoke fear in 
  1609. parts of India because people believe that they will cause all water 
  1610. to burst into flame, I may find these interesting or enjoyable to 
  1611. listen to, and others may find them repulsive. 
  1612.  
  1613. The use of automata in creating music is as valid a method as any, and 
  1614. more flexible than a lot of other methods.  Using music to create 
  1615. emotion is hazardous at best, writing music for people to enjoy 
  1616. (define that as you wish) seems much more achievable. 
  1617.  
  1618.  
  1619. Post: 175 of 179 
  1620. From: maverick@fir.berkeley.edu (Vance Maverick) 
  1621. Newsgroups: comp.music 
  1622. Subject: Re: Algorithmic composing tools 
  1623. Date: 22 Apr 90 18:41:55 GMT 
  1624. Reply-To: maverick@fir.berkeley.edu (Vance Maverick) 
  1625. Lines: 43 
  1626.  
  1627. > >     I find sources from Real Life (people talking, cats meowing, 
  1628. > > jackhammers jacking, etc.) much more useful than some machine 
  1629. > > throwing out noises with <insert parameter here>s generated from 
  1630. > > <insert method here>. 
  1631. > The machine may be throwing out pitches and rhythms that are 
  1632. > permutations of your previous work.  Naturally occuring noises are 
  1633. > very usefull if that is what you want to use as a basis for a piece ,a 
  1634. > la Bartok or Kodaly. As a method for (you imply "inspiration") it is 
  1635. > no better or worse than any other method, and substansially less 
  1636. > controllable or dare I say random than some others. 
  1637.  
  1638. And "a machine throwing out noises" with random "parameters" sounds like 
  1639. a pretty good description of a jackhammer.... 
  1640.  
  1641. > The use of automata in creating music is as valid a method as any, and 
  1642. > more flexible than a lot of other methods.  Using music to create 
  1643. > emotion is hazardous at best, writing music for people to enjoy 
  1644. > (define that as you wish) seems much more achievable. 
  1645.  
  1646. I think you're in trouble if you make other people's enjoyment your 
  1647. single goal and criterion.  After all, your access to your own 
  1648. sensibility is much more direct than your access to others'.  It's 
  1649. satisfying if other people like your music, and vital if you live by 
  1650. your music, but I think it's a side effect.  My definition of what we're 
  1651. up to in doing music is similar to Craig's, though "creating emotion" 
  1652. sounds as Romantic as Clynes' seven gestures.  Is the experience of 
  1653. following Stravinsky through the concerto for piano and winds "emotion"? 
  1654.  Perhaps in the broadest definition. 
  1655.  
  1656. Acoustical events have aesthetic properties, which we apprehend somehow 
  1657. -- intuitively, mystically, analytically, whatever.  We like some of 
  1658. these, and seek to build acoustical events with properties we care 
  1659. about.  (Maybe we invent the properties of our own pieces, maybe we 
  1660. refine them from what our environment gives us.)  Craig feels the real 
  1661. world is richer in aesthetic properties than computer-generated sounds; 
  1662. sure, but once you've found properties you like in a set of parameters 
  1663. for your computer, the next step is easy to take. 
  1664.  
  1665. Paul Doornbusch's attitude towards algorithms (expressed in an earlier 
  1666. posting) shows a confidence that the properties of the output inhere in 
  1667. the input, which I don't share.  Musical structure is a tool, not the 
  1668. meaning of the music. 
  1669.  
  1670.  
  1671. Post: 177 of 179 
  1672. From: latta@sting.Berkeley.EDU (Craig R. Latta) 
  1673. Newsgroups: comp.music 
  1674. Subject: Re: Algorithmic composing tools 
  1675. Date: 23 Apr 90 04:10:44 GMT 
  1676. Reply-To: latta@sting.Berkeley.EDU (Craig R. Latta) 
  1677. Organization: Music Department, UC Berkeley 
  1678. Lines: 38 
  1679. X-Local-Date: 22 Apr 90 21:10:44 PDT 
  1680.  
  1681.  
  1682. Paul Doornbusch writes: 
  1683.  
  1684.         "At the risk of starting another notes network storm, what has emotion 
  1685. got to do with music?" 
  1686.  
  1687.         You can either ignore music, or you can react to it: you can feel 
  1688. some way about it (have an emotional response). This response can then 
  1689. lead to others (i.e., a spurring of the intellect, to satisfy a desire to 
  1690. "understand" what has been heard). 
  1691.  
  1692.  
  1693. Vance Maverick writes: 
  1694.  
  1695.         "And 'a machine throwing out noises' with random 'parameters' sounds 
  1696. like a pretty good description of a jackhammer...." 
  1697.  
  1698.         Yes, but do you have to spend several hundreds or thousands of 
  1699. dollars, or become involved in a research project, to utilize that source? 
  1700. My point is that the current tools of algorithmic composition are 
  1701. too cumbersome, expensive, and inaccessible relative to the much richer 
  1702. array of sources around us all the time, wherever we are. 
  1703.  
  1704.  
  1705. Vance further writes: 
  1706.  
  1707.         "Musical structure is a tool, not the meaning of the music." 
  1708.  
  1709.  
  1710.         Right on. 
  1711.  
  1712.  
  1713. -C 
  1714.  
  1715. ----------------------------------------------------------------------------- 
  1716. Craig Latta                          "Those who know History are 
  1717. latta@swindle.Berkeley.EDU                  doomed to explain it"   -- me. 
  1718.  
  1719.  
  1720.  
  1721. Post: 224 of 225
  1722. From: mgresham@artsnet.UUCP (Mark Gresham)
  1723. Newsgroups: comp.music
  1724. Subject: Re: Fractal Music Generation (summary)
  1725. Keywords: I need help
  1726. Date: 3 May 90 23:33:12 GMT
  1727. Reply-To: mgresham@artsnet.UUCP (Mark Gresham)
  1728. Organization: ARTSNET  Atlanta, GA  USA
  1729. Lines: 30
  1730.  
  1731. In article <23087@bcsaic.UUCP> carroll@bcsaic.UUCP (Jeff Carroll) writes:
  1732. >It might be more interesting to know whether the spectral density of
  1733. >music along the *pitch* axis is normally distributed (approximately, of
  1734. >course), or skewed one way or the other. In such a case, the spectral
  1735. >(frequency) density of the music could be said to fit a log-normal
  1736. >distribution.
  1737.  
  1738. Do you mean by that
  1739. 1) how often pitches appear in a piece (like Beethoven's 3rd
  1740. Symphony) throughout the audible spectrum?   In that case, are you
  1741. considering duration or just how many times a given pitch is
  1742. initiated?
  1743. 2) or are you wondering how frequently a pitch occurs within
  1744. a given tune?  If that, you might like to know that in a large
  1745. proportion of tunes from oral traditions and tunes made up by
  1746. children exhibit this order of frequency, in terms of the diatonic
  1747. scale (in the scale degrees numbered 1 to 8 for 'white keys' C to C:
  1748.  
  1749. more often   ...   less often
  1750. 5   3   6   2   1   8   7   4
  1751.  
  1752. Cheers,
  1753.  
  1754. --Mark
  1755.  
  1756. ========================================
  1757. Mark Gresham  ARTSNET  Norcross, GA, USA
  1758. E-mail:       ...gatech!artsnet!mgresham
  1759. or:          artsnet!mgresham@gatech.edu
  1760. ========================================
  1761.  
  1762.