Музыка

Статья о том, как Spotify Web API (SWA) и платформа Google Apps Script (GAS) позволили превратить библиотеку в гибкий конструктор плейлистов с бесплатным исполнением по расписанию.

Под конструктором плейлистов понимаем механизм сбора, фильтрации, сортировки и добавления треков.

Ссылки на исходный код и документацию в конце статьи.

Проблема

Наличие официального API породило для Spotify множество интересных инструментов. В нашем контексте рассмотрим Smarter Playlists. Графический интерфейс в виде графов, множество управляющих блоков делают его довольно дружелюбным для обычного пользователя.

Плотное использование сервиса выявило ряд недостатков: отсутствие истории прослушиваний, лимитированное добавление треков, ограниченное количество запусков по расписанию, некорректная работа с кириллицей. С течением времени сюда добавляется желание новых источников треков, более сложных алгоритмов фильтрации. Сервис перестал развиваться с точки зрения новых функций.

В связи с этим появилось желание альтернативы, устраняющей данные недостатки.

Решение

В результате была разработана библиотека для GAS на JavaScript - Goofy. Конструктором её делает возможность запуска на платформе в редакторе или по расписанию (триггерам) без стороннего ПО.

Естественно GAS накладывает свои ограничения, но другого порядка. Например, время исполнения не более 6 минут; количество запросов к внешним API не более 20 тысяч в день. С другой стороны, круг возможностей существенно расширился. Реализованы все функции Smarter Playlists, устранены его недостатки. Появились новые функции.

Алгоритм

Несколько простых примеров, которые можно реализовать с помощью Goofy

• Объединение личных миксов с удалением ранее прослушанных треков

• Выявление давно непрослушиваемых треков

• Сбор новинок отслеживаемых исполнителей

• Накопление треков обновляемого источника в плейлисте с удалением уже прослушанных

• Рекомендации Last.fm любого пользователя, топ за период и прочее

Новые возможности

Особое внимание уделю истории прослушиваний. Частое прослушивание музыки без особо активных действий приводят стриминг платформы к повторам. Одни и те же треки приходят изо дня в день. Goofy позволяет удалить ранее прослушанные треки. Однако это сложнее, чем казалось на первых взгляд.

• SWA дает возможность получить только 50 последних прослушанных треков. Появление 51-ого делает недоступным 1-й.

  GAS имеет выход к Google Drive. Библиотека создает повторяющийся триггер и опрашивает SWA на предмет новых прослушиваний. Если они есть, сохраняет в файл. Таким образом, появляется локальная полная история прослушиваний.

• Есть другая проблема. Трек считается прослушанным только после 30 секунд. Причем зачастую недавние треки обновляются не сразу или вовсе теряются. Списываю это на "качество" SWA.

  Решение есть и здесь - использовать Last.fm. Реализовано два подхода. Во первых, можно просто запросить недавние прослушивания и удалять совпадения по названию трека. Во вторых, можно выполнить поиск трека в Spotify и сохранить его в файл на Google Drive. Тем самым получая историю прослушиваний от Last.fm готовую к работе со Spotify.

Кроме того, Last.fm API используется и для получения других источников. Например, рекомендации, треки соседей по музыкальным вкусам, любимые треки, топ за разный период.

Пример

Нужно выполнить установку (копирование в GAS) и настройку (выдача разрешений, ключи доступа). Все подробно есть в документации.

1) Простой пример: получить любимые треки, взять пять случайных и добавить в плейлист.

Далее графическими средствами GAS создаем триггер. В результате, например, раз в минуту плейлист будет обновляться пятью случайными треками.

function createHelloPlaylist() {    let tracks = Source.getSavedTracks();    Selector.keepRandom(tracks, 5);    Playlist.saveWithReplace({        name: 'Hello, playlist',        tracks: tracks,    });}

2) Выявить любимые треки, которые не были прослушаны более чем месяц.

function templateSavedAndForgot(){    let recentTracks = Source.getRecentTracks(2500);    let savedTracks = Source.getSavedTracks();     Filter.removeTracks(savedTracks, recentTracks);    let startDate = new Date('2006-01-01');    let endDate = Filter.getDateRel(30, 'endDay');    Filter.rangeDateAbs(savedTracks, startDate, endDate);    Selector.keepRandom(savedTracks, 20);        Order.sort(savedTracks, 'meta.added_at', 'asc');    Playlist.saveWithReplace({        name: 'Любимо и забыто',        tracks: savedTracks,        randomCover: 'update', // установить случайную обложку плейлиста    });}

3) Получить треки альбомов и синглов отслеживаемых исполнителей за неделю.

function createNewRelease() {    const playlistId = 'abc';    let tracks = Source.getArtistsTracks({        artist: {           followed_include: true         },        album: {           groups: 'album,single',           release_date: { sinceDays: 7, beforeDays: 0 }         },    });    Order.shuffle(tracks);    Combiner.push(tracks, Source.getPlaylistTracks('name', playlistId));    Filter.removeTracks(tracks, RecentTracks.get(3000));    Filter.matchOriginalOnly(tracks);        Playlist.saveWithReplace({        id: playlistId,        name: 'Новые релизы',        tracks: tracks,        randomCover: 'update',    });}

Ссылки

Документация писалась с ориентиром на пользователя, который не знаком с программированием. Чтобы дать возможность использовать Goofy через копипаст шаблонов и примеров.

Исходный код на GitHub, включая форум.

На сайте регулярно появляются статьи про автогенерацию музыки или об авто-аккомпанименте. Некоторые в качестве результата воспроизводят невнятное бибикание, у некоторых получается писать вполне человеческую музыку.

В данной статье описывается реализация авто-аккомпанимента для аккордовых прогрессий.

Идея

Сделать возможность подобрать и прослушать звучание аккордов в разных стилях. Работать все должно просто, желательно поменьше кнопок и пунктов меню.

Реализация

Как выглядит веб-версия можно посмотреть здесь:

Как видно, кнопок достаточно много, но гораздо меньше чем у подобных программ.

Сделано всё на JavaScript, поэтому хорошо работает как в браузере, так и в Android-приложениее собранном с Cordova.

Автогенерация

Автогенерации музыки несколько сотен лет (см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Музыкальная_игра_в_кости ). Обычно используются наборы паттернов (рифов или музыкальных фраз) которые транспонируют под выбранные тональности.

Для воспроизведения используются 4 стандартные в современной музыке линии:

• Drums - барабаны, задают ритм

• Bass - басовая линия

• Lead - мелодия или рифы

• Pad - долгие звуки (контрапункт) для окраски аккордов

Подготовка паттернов это достаточно сложная задача. Они должны храниться в виде ступеней лада для удобного транспонирования. Для каждой линии подготовлено по нескольку десятков паттернов с разными инструментами.

Кроме того, есть особые требования к рифам - они должны хорошо играть в разных вариациях. Например нет никаких технических препятствий для добавления гитарных рифов из Metallica, но они слищком специфичный и в большинстве прогрессий будут звучать плохо.

Каждый паттерн должен звучать и не плохо и не хорошо. Так, средне, не туда, ни сюда. Иначе в одних прогрессия он будет звучать хорошо, а к другим не подойдет совсем.

Звук

Сервис для музыки должен хорошо воспроизводить музыку, что естественно.

В программе использовался набор сэмплов https://github.com/surikov/webaudiofont . Он содержит сотни инструментов, есть 10-ти полосный эквалайзер, ревербератор, динамический компрессор. Всё работает из JavaScript в любом браузере и не требовательно к ресурсам.

При первом старте может играть с лагами т.к. инструментов относительно много и они кешируются несколько почти минуту.

UX/UI

На главном окне всего 4 кнопки по которым можно менять генерируемые паттерны в прогрессии. Тапнуть - выбрать случайный паттерн, повернуть - выбрать какой-то конкретный фрагмент.

Слайдером можно выбрать одну из готовых прогрессий.

По кнопке с шестеренкой можно открыть окно с настройками (громкость, темп, редактирвоание отдельных аккордов и т.п.):

Выглядит всё достаточно лаконично, но не в ущерб функциональности.

Импорт

По кнопке [Аа] можно вставить собственную прогрессию. Например скопировать из учебника или со страницы сайта.

Однозначного стандарта на запись аккордов нет, придется парсить различные варианты. Примеры записи

• AmBdimCDmEmFG

• vi - IV - I - V

Кроме того, в примерах аккордовых прогрессий могут использоваться различный спец.символы.

Экспорт

Как и в большинстве музыкальных программ, поддерживается экспорт в файл MIDI.

В нижней панели есть кнопка для отправки редактируемой прогрессии в Твиттер, ВКонтакте и тп

Для корректного отображения превью поддерживается протоколы Open Graph и Twitter Cards.

Результат

Веб-версию можно запустить здесь - https://zvoog.app/RockDice/main.html

Приложение для Android доступно здесь - https://play.google.com/store/apps/details?id=rockdice.chord.progression

PS

Если есть какие-то вопросы по генерации или Web Audio API - можно спрашивать в комментариях.

Примерно раз в неделю мой вечер выглядит так: я кладу в сумку симпатичную сорочку или две, красивую пару обуви и приезжаю в парк с открытой верандой, ресторан или клуб. Там уже собрались несколько десятков хорошо одетых мужчин и женщин, я быстро переодеваюсь и присоединяюсь к ним. С кем-то я знаком, мы тепло обнимаемся и обмениваемся парой слов за жизнь. Работает бар: можно взять бокал вина, коктейль или сок. Играет несколько старомодная, но красивая и ритмичная музыка. Вот она меняется, я слушаю первые такты, обвожу взглядом помещение, выбираю самую эффектную женщину и пытаюсь поймать её взгляд.

Нет, это не клуб знакомств "кому за 30", не психологический тренинг и не подпольный маркетплейс эскорт-услуг. Уже больше десяти лет, не считая нескольких перерывов, я танцую социальное аргентинское танго.

Ключевое слово тут "социальное". Это не спорт (бывают спортивно-бальные танцы, в программу которых входит латина, и в её числе танго), не фитнес, не фольклорный кружок. Социальные танцы это хобби, которым занимаются миллионы людей во всём мире, и сейчас я вам расскажу, почему это идеальное занятие для аудитории Хабра: инженеров-разработчиков ПО, тестировщиков, SRE и прочих, кого ещё недавно снисходительно называли nerds и geeks (пока наши компании не стали получать миллиардные оценки, а мы сами - становиться миллионерами в те самые 30).

Ещё один важный признак социальных танцев они танцуются в парах, где есть роли ведущего и ведомого, leader и follower (вот во что, кстати, надо было переименовывать неполиткорректные master и slave). Пары эти формируются экспромтом: в танго есть понятие кабесео/мирада, когда потенциальные партнёры встречаются взглядами, кивают друг другу, партнёр подходит к партнёрше и приглашает её жестом на танцпол. В других социальных танцах наверное есть свои, более или менее формальные способы договориться о танце. Сами социальные танцы в значительной мере импровизационные, в них, конечно, есть отдельные фигуры и связки, но как именно и в каком порядке их компоновать ведущий в паре решает в процессе танца, исходя из музыки, своего настроения и наличия свободного места на танцполе.

Очевидно, что без подготовки просто прийти и начать танцевать не получится всем социальным танцам надо учиться, каким-то дольше, каким-то быстрее. Говорят, что на Кубе учат танцевать сальсу за две недели, а туристов наверное и вовсе за 2-3 дня, но типичное время обучения что танго, что сальсе, что разновидностям свинга от трёх до шести месяцев. В этот момент считается, что ученики уже могут сносно танцевать друг с другом и другими танцорами начинающего уровня и получать от этого удовольствие. Путь от начинающего к продолжающему и продвинутому уровню может занимать несколько лет, но вообще у этого процесса нет конца: всегда можно улучшить базовую технику, выучить новые фигуры, связки и целые разновидности танца.

Таким образом, типичная неделя ученика в группе социальных танцев состоит из двух групповых уроков по полтора часа и минимум трёх часов самостоятельной практики, без которой уроки практически не имеют смысла: на уроках мы только усваиваем материал, а для механического запоминания требуется его многократное повторение. Помимо уроков и практик вам придётся хотя бы минимально потратиться на одежду и обувь. Со временем вы захотите посещать более дорогие семинары и интенсивы и даже брать частные уроки (я со своим более чем десятилетним стажем продолжаю это делать регулярно), а также покупать или шить на заказ танцевальную "экипировку". Ради чего, спрашивается, такие вложения денег, и, что важнее, времени? И почему именно работникам сферы IT я так настойчиво рекомендую этим заниматься?

В первую очередь, социальные танцы это замечательный способ социализации (каламбур намеренный). На уроках и практиках, а также на милонгах (так называются танго-вечеринки), сальсатеках и вечеринках других танцев встречаются самые разные люди, с которыми вас будут объединять общие интересы, темы для бесед, и это прекрасно как для удовлетворения базовой потребности в общении, так и для заведения новых полезных контактов, а также, last but not least, знакомств с противоположным полом. Женщины в социальных танцах отрываются по полной по части платьев, обуви, причёсок и макияжа: всё, чего им иногда не хватает в повседневной жизни, они могут в полной мере воплотить на танцполе, поэтому с непривычки глаза разбегаются, а пульс учащается до легкой тахикардии. Ритуалы выбора партнёров и партнёрш изрядно напоминают аналогичные гендерные ритуалы флирта и соблазнения, а сам пятнадцатиминутный танец может выразить без слов множество эмоций и помогает узнать друг друга лучше, чем переписки в Тиндере или свидания в кофейнях. Впрочем, перейти от танца к непринуждённой беседе проще простого: напоминаю, работает бар!

(не прерывайте чтение на предыдущем абзаце, это не все ништяки социальных танцев!)

В нашей среде технарей доминирует так называемое "левополушарное" мышление, основанное на анализе, логике, решении проблем и алгоритмах. В этой связи "правополушарные" функции эмоции, интуиция, образное мышление, восприятие искусства у нас развиты меньше, и чем дальше мы продвигаемся в своей карьере тем этот дисбаланс сильнее. Социальные танцы прекрасный способ прокачать своё "правое полушарие": научиться слушать и слышать музыку, воспринимать и выражать эмоции и импровизировать. Это бесценные навыки, которые несчётное количество раз пригодятся вам в самых разных жизненных ситуациях, от движения в плотном потоке людей до рабочих совещаний и деловых и личных отношений.

Я уже не говорю о том, что формирование новых нейронных связей гиперполезный для мозга, особенно с возрастом, процесс. Если вы не хотите к 40 превратиться в зануду-консерватора, бухтящего на распоясавшуюся со своими фонариками во дворе молодёжь, то ли дело в наше время! надо постоянно учиться чему-то новому, помогая мозгу и психике сохранять пластичность и лабильность. Учить что-то, что находится не просто за рамками ваших рабочих обязанностей и профессиональных интересов, а перпендикулярно им полезно стократ. Я со своим десятилетним стажем постоянно продолжаю учиться чему-то в танго, посещать семинары аргентинских маэстро, обмениваться новыми фишками с друзьями-тангерос, изучать музыку танго и немного учить испанский язык, чтобы лучше понимать тексты.

Но и это ещё не всё! Третий кит танцев это физическая форма. На первый взгляд кажется, что большинство социальных танцев, в отличие от бально-спортивных, особых усилий не требуют, особенно если речь об аргентинском танго, а не буги-вуги или линди-хопе. Но впечатление это обманчиво: музыка бывает быстрая, фигуры и связки сложные и требующие определённой ловкости, а также много сил требуется на сохранение баланса (стопы и голеностоп), удержание своей оси (мышцы спины и корсетные мышцы), объятия с партнёршей (мыщцы рук). Каждый шаг в танго акцентирован и, начинаясь от пола, заканчивается в точке контакта пары, задействуя все мускулы по дороге. И так полтора часа урока, два часа практики или 3-4 часа милонги!

Углублённая работа над техникой танца и базовыми техниками баланса, шага, оси и объятия приводят к росту телесной осознанности (понимания, как работают тело и отдельные его части) до уровня продвинутых адептов пилатеса, бодибилдинга и даже йоги. Некоторые танцоры и особенно преподаватели танцев органически развиваются в направлении телесной психотерапии и эмбодимента (гуглите, текст и так большой). Уже с продолжающего уровня танцоры получают бонусом хорошую осанку, лёгкий и энергичный шаг, а также улучшение имиджа и повышение самооценки, и с опытом это всё только прогрессирует.

На этом я закончу о социальных танцах в целом и перейду к преимуществам именно аргентинского танго.

Во-первых, на мой взгляд, именно в аргентинском танго из всех социальных танцев больше всего импровизации и меньше всего заученных связок и "дорожек". Как минимум именно в танго это ценится выше всего. Это связано с традициями аргентинских милонг, где плотность пар на квадратный метр пола иногда бывает такой, что яблоку негде упасть, и умение партнёра использовать всё доступное пространство или вообще разнообразно двигаться на одном месте было признаком мастерства.

Во-вторых, в танго больше всего сложных эмоций и чувств. Нормой для танго является близкое объятие, когда корпуса партнёра и партнёрши плотно прижаты в районе груди. Мы фактически танцуем, обнявшись! Чувствовать микродвижения друг друга, деликатно касаться ступнями, слышать дыхание, замирать или срываться с места в унисон для меня бесценно. Ну и просто обниматься с другими людьми полезно для здоровья (да, есть научные исследования).

В силу этого, танго обычно танцуют люди эмоционально зрелые, умеющие выражать своё настроение и ценить чувства других. В среде танго очень мало "достигаторов", людей, чьи помыслы направлены на произведение внешнего эффекта: ведь бльшая часть танца у нас происходит внутри пары. В то же время действует правило "что происходит на танцполе остаётся на танцполе", и после чувственной на грани эротизма танды (четыре мелодии, которые танцуются подряд без смены) мы с партнёршей можем посмотреть друг на друга и удовлетворённо разойтись в разные стороны, чтобы через 15 минут испытать такую же (или совершенно другую) гамму эмоций с другими людьми.

Лично для меня не последнюю роль играет такая штука, как танго-туризм. Аргентинское социальное танго так широко раскинулось по планете, что танцующие тусовки есть практически в любом крупном городе мира, кроме стран, где телесный контакт между малознакомыми людьми считается неэтичным или вообще запрещён. Отправляясь в любую поездку, я кидаю в сумку пару танцевальной обуви, и практически уверен, что если захочу пойти потанцевать без труда найду себе такую возможность, как это много раз бывало в Израиле, на Кипре, в Турции, Греции, Хорватии, Италии, Франции, Испании, Германии, Дании, США, да где только не бывало. До коронавируса по всему миру, и в том числе в России и Беларуси проводились танго-фестивали, включающие как просто милонги, так и мастер-классы маэстро мирового уровня. Это было отличным поводом выбрать место для очередного отпуска: и город посмотреть, и вечером всегда есть чем заняться. Питер, Нижний, Челябинск, Минск, Стамбул, Неаполь, Генуя, Барселона вот только некоторые места, где я посещал отличные эвенты и знакомился с классными людьми.

И напоследок: когда базовые движения затанцованы до автоматизма, а нужные группы мышц постоянно находятся в тонусе, требования к физической форме становятся не такими острыми, как в начале пути. В результате танго можно танцевать и в достаточно преклонном возрасте 60-70 лет, в отличие от остальных социальных танцев, где такое скорее исключение. На милонгах в Аргентине, где танго-культура наиболее жива и интегрирована в общество, не будет сюрпризом встретить танцоров 80 лет и даже старше. Просто посмотрите, как великий Карлос Гавито в почти 60 лет танцует с 35-летней Марселой Дюран под музыку Освальдо Пульезе. Это шоу стало одним из катализаторов моего прихода в танго, а мелодия до сих пор одна из самых любимых:

Теперь у вас, наверное, остался один вопрос: с чего начать свой путь в социальные танцы, как понять, моё это или нет? Если статья вызовет интерес я напишу продолжение об этом и многом другом, что встретится на пути социального танцора, а также поделюсь личным опытом. А пока вместо ссылки на продолжение ссылка на открытый урок, который пройдёт 19 февраля (пятница) в 20:00 в московской студии El Gato Tango в Армянском переулке, где я занимаюсь бльшую часть своей танго-жизни и которую, разумеется, от души рекомендую. Преподаватели расскажут об истории и современности танго, покажут танцевание в разных стилях и под разную музыку, а под конец поставят желающих в пары и покажут несколько простых движений в учебном объятии.

Прошло 4 месяца с написания предыдущей статьи, за это время произошло довольно много нового как по технической части, так и по позиционированию девайса.

Напомню какие требования к девайсу я поставил, когда начинал разработку:

• Устройство должно имитировать гитару с 6-ю струнами и 12-ю ладами на грифе

• Должно быть компактным, в идеале складным, чтобы можно было брать его с собой куда угодно

• Должно подключаться ко всем популярным осям Android, IOS, Windows, Linux, MacOS и определяться там как MIDI устройство без каких-либо драйверов

• Работа от аккумулятора

• Подключение должно производиться без проводов по Bluetooth Low Energy (но раз уж там будет USB разъем для зарядки, то и по проводу пусть тоже подключается)

• Возможность сразу начать играть, без необходимости в долгих тренировках по адаптации кистевых связок

• На каждой струне и каждом элементе грифа должно быть по светодиоду, чтобы можно было запустить табулатуру мелодии, и гитара сама показывала куда нужно прикладывать руки

• Возможность использования основных техник игры на гитаре: hummer on, pull off, slide, vibrato

• Задержка передачи midi команд не более 10мс

• Все должно собираться из подручных материалов без сложных техпроцессов и дорогой электроники

Реализовать мне все это удалось, и даже больше. Был дополнительно интегрирован акселерометр для управления параметрами фильтрации звука наклоном гитары и вибромотор (правда, я до сих пор не придумал зачем).

На момент написания предыдущей статьи выглядело оно так:

Было принято решение пытаться делать стартап и выходить на кикстартер.

И так, что было дальше?

Следующим шагом стал стандартный этап поиска pre-seed раунда инвестирования. Деньги нужны были на доработку и изготовление нового прототипа, проведения пиар кампании и оплату юридических манипуляций (для участия на кикстартере необходимо юр. лицо в США со всеми вытекающими организационными тратами). Эту задачу нам с моим партнером, отвечающим за бизнес процессы, удалось решить за 2 месяца.

Позиционирование

Для подтверждения полезности продукта и его функционала мы решили провести встречи со всеми Питерскими и Московскими музыкантами, с которыми смогли связаться, и заодно поснимать видеороликов для соц сетей.

Профессиональные гитаристы отнеслись к девайсу ожидаемо скептически. И я их полностью понимаю, это не замена настоящей полноценной гитаре. Это девайс для применений, в которых важны портативность, универсальность, простота, возможность играть в наушниках и т.д. Сидишь, например, в самолете, вокруг шум, суета, плачущие дети, кислородные маски выпадают. Спать невозможно. И тут внезапно наступает вдохновение, достаешь девайс, надеваешь наушники и записываешь новый трек.

Широкой публикой гитара была оценена очень позитивно не смотря на пока что ограниченный функционал и большие конструктивные неудобства. Девайс оказался настолько интересным, что даже популярный в рунете блогер Ваганыч снял на него обзор.

По результатам общения мы открыли для себя новую целевую аудиторию - саунд дизайнеры, мьюзик мейкеры - люди, которые пишут цифровую музыку. Оказалось, у них есть большие сложности с записью гитарных и других струнных партий на миди клавиатурах. Это очень сложно, долго, муторно настолько, что зачастую им приходится отказываться от струнных инструментов, органичивая свое творчество. Наш девайс они восприняли с максимальным энтузиазмом, пророча ему большую популярность.

Конкуренты

Есть на этом рынке и конкуренты. Мы купили по экземпляру каждого для оценки.

1. Artiphon - панель, чувствительная к нажатию, по форме напоминает гитару, но позиционируется скорее как настольная клавиатура.

Интересная, но дорогая штука. В целом, работает неплохо, можно извлекать разнообразные звуки. Имеет встроенные динамики, но лучше их не включать. Подключается только по USB.

2. Jammy - гитарный форм-фактор, состоит из разъединяющихся элементов с реальными струнами. Датчики независимо отслеживают удары по струнам на деке и прикосновение струны к ладу на грифе. Знакомым гитаристам не удалось сыграть на ней что-то внятное - ноты то не извлекались, то извлекались по нескольку раз. Возможно, требуется длительное привыкание. На реальных роликах в интернете также не удалось найти полноценной гитарной игры, в основном это игра медленным перебором по отдельным струнам.

3. Jamtik - игрушка с 7-ю ладами на батарейках. Сыграть на ней не удалось даже В траве сидел кузнечик.

Анализ конкурентов добавил нам оптимизма. Ни один из этих девайсов не позволяет играть реальные быстрые гитарные партии, не имеет обучающей подсветки.

Теперь самое интересное новый прототип.

На основе испытаний старого прототипа, конкурентов и личных предпочтений, я решил расширить функционал девайса и добавить несколько пунктов к требованиям:

• Конечно, RGB подсветка

• Подвижные струны на деке с детектированием как касания, так и величины отклонения при извлечении ноты. Это позволит избавиться от проблемы задевания пальцами соседних струн и расширит возможности игры за счет поддержки velocity (разные параметры нарастания звука и громкости ноты) и глушения струн прикосновениями как в настоящей гитаре

• Детектирование силы нажатия на сенсоры грифа для реализации стандартных гитарных техник игры

• Встроенный синтезатор со встроенной библиотекой инструментов и разъем Jack 3.5мм для подключения наушников или внешних колонок. Встроенные динамики делать не стал добиться хорошего звучания было бы слишком сложно и дорого

• Мобильное приложение со встроенным качественным синтезатором и функционалом обучения

• Пады с подсветкой для записи лупов

• Упоры на деке и удобного удержания сидя и стоя, крепления для ремешка

Корпус

Корпус получил множество изменений, особенно в узлах со струнами на деке и в механизме складывания. Сенсоры на грифе теперь покрыты матовыми рассеивателями и светятся всей поверхностью.

Основная задача - сделать девайс таким, чтобы был применим мануальный опыт игры на настоящей гитаре. Были проработаны расстояния между ладами, механика струн, геометрия деки и равесовка. Пока что это только рендеры корпуса, но изготовление прототипов уже идет полным ходом.

Электроника

Электронику пришлось разделить на 4 платы:

• Гриф

Адресные RGB светодиоды подключены последовательно к одной ноге STM-ки. Пришлось повозиться с двойной буферизацией и выводом данных через DMA 100 раз в секунду. Зато, теперь оно работает очень быстро и можно запускать цветные визуальные анимации на поверхности грифа.

• Плата с падами и подпружиненными контактами для соединения с грифом в разложенном состоянии гитары

• Основная плата со струнами, мозгами, силовой частью, радио частью, синтезатором и датчиками

Здесь происходит детектирование как прикосновения к струнам, так и величины их отклонения. Это решает проблему со случайными задеваниями соседней струны при игре и дает возможность глушить струны как на настоящей гитаре.

• Плата с разъемами USB type-C, Jack 3.5мм и тремя индикаторными светодиодами

Мобильное приложение

После выкладывания предыдущей статьи, мне написал мобильный разработчик Юрий Дубовой с предложением помочь в разработке приложения под iOS.

Мы сформировали протокол общения гитары с приложением и разбили его на несколько интерфейсов:

• Midi команды, разумеется, по умолчанию передаются по стандартному BLE-Midi интерфейсу. Таким образом, к приложению при желании можно будет подключить и другие midi устройства, например, клавиатуру

• Опционально поддерживается прием midi команд и по проводному USB-Midi интерфейсу. Это будет полезно для старых телефонов без поддержки BLE, а также в случае необходимости сокращения задержки до минимума (порядка 5мс)

• Отдельный кастомный BLE сервис для передачи уникальных команд, связанных с управлением светодиодами, режимами работы девайса, синхронизацией состояния и т.д.

• Стандартный BLE battery service для передачи уровня заряда аккумулятора. Он поддерживается на уровне операционной системы и, в случае в виндой, даже отображается соответствующая иконка в панели устройств

Приложение разбито на несколько экранов, соответствующих разным режимам работы:

Свободная игра

В этом режиме пользователь выбирает один из инструментов (акустика, электрогитара, пианино, укулеле, барабаны, и т.д.) и просто играет как ему хочется. Есть возможность загружать свои инструменты в виде саундфонтов в формате .sf2.

Игра по табулатурам

В этом режиме нужно выбрать мелодию из списка табулатур и запустить интерактивное воспроизведение, при котором на гитара светодиодами подсвечивается нужный аккорд и приложение ждет пока юзер его не сыграет и зажигает следующий. При этом происходит оценка правильности и скорости игры.

Обучение

Пока у нас нет даже прототипа этого режима, но предполагается интерактивное обучение нотной грамоте и гитарным основам в игровой форме с использованием светодиодов на девайсе.

Есть и другие интересные режимы, о которых я расскажу в следующей статье. Впереди еще очень много работы.

Теперь играть на ней можно тремя разными способами:

1. Подключение через BLE MIDI протокол к телефону или компу, где девайс распознается как миди устройство, и игра через внешние виртуальные синтезаторы (Ableton, FL studio, Garage Band и т.д. или наше приложение)

2. То же самое, но с подключением через USB MIDI (работает со всеми хостами, которые я проверял Android, IOS, Windows, MacOS, Debian)

3. Игра внутренним синтезатором, с подключением наушников или внешней колонки напрямую в гитару. В этом случае звук будет не самым Hi-Fi, но вполне приемлемым для игры для себя

Интересно, что можно играть всеми тремя способами одновременно, может кому-то пригодится.

Завершение

После завершения изготовления корпуса и тестирования нового прототипа я планирую написать следующую статью, в которой будет больше технических подробностей. Если среди читателей Хабра есть люди, желающие поучаствовать в создании контента, поделиться предложениями или помочь с продвижением пожалуйста, пишите мне. А также будем рады помощи с изготовлением корпуса и разработкой мобильного приложения.

Кому интересно следить за новостями проекта или оформить предзаказ оставляйте почту в форме на сайте и подписывайтесь на соцсети.

Спасибо за внимание! Буду рад обратной связи в комментариях.

Несколько лет назад, занимался изучением теории музыки, продавал и писал аудио-инструментал для аренды или заказов. Изначально, процесс явно творческий, но вскоре, мой интерес к коммерческой части превысил и возник вопрос: В каком же темпе создавать ритм музыки?.

Мною была замечена тенденция вариаций темпа популярных песен одного жанра, поэтому идея анализа крупной выборки лучших композиций, для определения популярного [часто: самого продаваемого] диапазонатемпа исполнения, не покидала с тех пор

BPM [в музыке] показатель, для определения скорости исполнения композиции, путём измерения количества тактовых долей в минуту.

1: Пролог

Устанавливаем Matplotlibи Pandas с необходимыми зависимостями через pip-менеджер в консоли/терминале.

Создаём директорию, а потом виртуальное окружение для проекта. После, подключаем библиотеки в IDE [в моём случае: PyCharm].

2: BPM

BPM будем вычислять через функцию Detect tempo в FL Studio и через сайт tunebat.com

3: DataSet

Начинаем создание DataSetа [выборки-коллекции данных] в Excel, для каждого жанра. Экспортируем в CSV-формат с настройками разделителя запятой. Следующие CSV-файлы создавал в IDE, так удобнее. Выборки перемещаем в директорию, где находится файл самой программы.

В первой строке CSV-файлов указываются параметры, которые разделяются запятыми. Следующие строки содержат уже значения этих параметров. При окончательной проверке, DataSet должен последовательно содержать данные: названия трека, BPM и год выхода композиции. Будем использовать информацию выборки в сто песен, для каждого жанра из выбранных пяти.

4: Rap построение точечной диаграммы и гистограммы

Выборка взята здесь: rollingstone.com/100-greatest-hip-hop-songs-of-all-time
Сам CSV-DataSet: github.com/Rap.csv

На основе информации DataSet'а, создаём точечную диаграмму [Scatter Plots] для изучения взаимосвязи между BPM и годом выпуска, а также для отображения концентраций при ранжировании данных.

from matplotlib import pyplot as plt                              # Первый каноничный импортimport pandas as pd                                                    # Второй каноничный импорт для обработки DataSet'аplt.style.use('fivethirtyeight')                                         # Назначаем стилистику визуализацииdata_set = pd.read_csv('Rap.csv')                               # Считываем данные SCV-файла с DataSet'омbpm = data_set['bpm']                                                  # Переменная, для параметра BPM в каждой строкеyear = data_set['year']                                                  # Переменная, для параметра "год релиза" в каждой строкеplt.scatter(                                                                     # Построение точечного графика и его настройкаbpm, year,                                                                   # Данные для осей x и yc=bpm,                                                                        # Привязка цвета к нужной осиs=bpm*1.5,                                                                  # Зависимость размера точкиcmap='gist_heat',                                                        # Цветовая карта графикаedgecolor='black',                                                       # Цвет контура точкиlinewidth=.7                                                                 # Толщина контура точки)bar = plt.colorbar(                                                          # Построение шкалы BPMorientation='horizontal',                                            # Ориентация шкалыshrink=0.8,                                                               # Масштаб шкалыextend='both',                                                           # Скос краёв шкалыextendfrac=.1                                                           # Угол скоса краёв)bar.set_label('Шкала ударов в минуту', fontsize=18)   # Подпись шкалыplt.title('Популярность скорости '                                  # Заголовок графика  'исполнения в Rap\'е ', fontsize=25)plt.xlabel('BPM', fontsize=18)                                         # Ось абсциссplt.ylabel('Год релиза', fontsize=18)                               # Ось ординатplt.tight_layout()                                                              # Настройка параметров подзаголовков в области отображенияplt.show()                                                                        # Вывод на экран

Если диаграмма отражает точечное положение трека в зависимости двух переменных, BPM и года релиза, то гистограмма покажет частоту-количество попаданий значения BPM для каждого диапазона на шкале. Таким образом, определится популярность определенного темпа.

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom collections import Counterplt.style.use("fivethirtyeight")data_set = pd.read_csv('Rap end.csv')index = data_set['number']ranges = data_set['bpm_range']counter = Counter()for index in ranges:counter.update(index.split(';'))range_bpm = []value = []for item in counter.most_common(100):range_bpm.append(item[0])value.append(item[1])range_bpm.reverse()value.reverse()plt.barh(range_bpm, value,linewidth=.5,edgecolor='black',color='#e85b45',label='Количество точек на предыдущем графике')plt.legend()plt.title('Популярность интервала значений BPM в rap\'е', fontsize=25)plt.xlabel('Количество песен в диапазоне BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Диапазоны BPM', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

5: Рок

Выборка взята здесь: rockfm.ru/top100
Сам CSV-DataSet: github.com/Rock.csv

Однозначности пока что нет, особенность жанра. поэтому, второй график построен при округлении параметра year/год выхода композиции.

from matplotlib import pyplot as plt                              # Первый каноничный импортimport pandas as pd                                                    # Второй каноничный импорт для обработки DataSet'аplt.style.use('fivethirtyeight')                                         # Назначаем стилистику визуализацииdata_set = pd.read_csv('Rock.csv')                             # Считываем данные SCV-файла с DataSet'омbpm = data_set['bpm']                                                  # Переменная, для параметра BPM в каждой строкеyear = data_set['year']                                                  # Переменная, для параметра "год релиза" в каждой строкеplt.scatter(                                                                     # Построение точечного графика и его настройкаbpm, year,                                                                   # Данные для осей x и yc=bpm,                                                                        # Привязка цвета к нужной осиs=bpm*1.5,                                                                  # Зависимость размера точкиcmap='gist_heat',                                                        # Цветовая карта графикаedgecolor='black',                                                       # Цвет контура точкиlinewidth=.7                                                                 # Толщина контура точкиalpha=.7                                                                      # Прозрачность точки)bar = plt.colorbar(                                                          # Построение шкалы BPMorientation='horizontal',                                            # Ориентация шкалыshrink=0.8,                                                               # Масштаб шкалыextend='both',                                                           # Скос краёв шкалыextendfrac=.1                                                           # Угол скоса краёв)bar.set_label('Шкала ударов в минуту', fontsize=18)    # Подпись шкалыplt.title('Популярность скорости '                                   # Заголовок графика  'исполнения в роке', fontsize=25)plt.xlabel('BPM', fontsize=18)                                          # Ось абсциссplt.ylabel('Год релиза', fontsize=18)                                # Ось ординатplt.tight_layout()                                                               # Настройка параметров подзаголовков в области отображенияplt.show()                                                                         # Вывод на экран

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom collections import Counterplt.style.use("fivethirtyeight")data_set = pd.read_csv('Rock end.csv')index = data_set['number']ranges = data_set['bpm_range']counter = Counter()for index in ranges:counter.update(index.split(';'))range_bpm = []value = []for item in counter.most_common(100):range_bpm.append(item[0])value.append(item[1])range_bpm.reverse()value.reverse()plt.barh(range_bpm, value,linewidth=.5,edgecolor='black',color='#e85b45',label='Количество точек на предыдущем графике')plt.legend()plt.title('Популярность интервала значений BPM в роке', fontsize=25)plt.xlabel('Количество песен в диапазоне BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Диапазоны BPM', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

6: Блюз

Выборка взята здесь: digitaldreamdoor.com/best_bluesong
Сам CSV-DataSet: github.com/Blues.csv

from matplotlib import pyplot as plt                              # Первый каноничный импортimport pandas as pd                                                    # Второй каноничный импорт для обработки DataSet'аplt.style.use('fivethirtyeight')                                         # Назначаем стилистику визуализацииdata_set = pd.read_csv('Blues.csv')                            # Считываем данные SCV-файла с DataSet'омbpm = data_set['bpm']                                                  # Переменная, для параметра BPM в каждой строкеyear = data_set['year']                                                  # Переменная, для параметра "год релиза" в каждой строкеplt.scatter(                                                                     # Построение точечного графика и его настройкаbpm, year,                                                                   # Данные для осей x и yc=bpm,                                                                        # Привязка цвета к нужной осиs=bpm*1.5,                                                                  # Зависимость размера точкиcmap='gist_heat',                                                        # Цветовая карта графикаedgecolor='black',                                                       # Цвет контура точкиlinewidth=.7                                                                 # Толщина контура точки)bar = plt.colorbar(                                                          # Построение шкалы BPMorientation='horizontal',                                            # Ориентация шкалыshrink=0.8,                                                               # Масштаб шкалыextend='both',                                                           # Скос краёв шкалыextendfrac=.1                                                           # Угол скоса краёв)bar.set_label('Шкала ударов в минуту', fontsize=18)    # Подпись шкалыplt.title('Популярность скорости '                                   # Заголовок графика  'исполнения в блюзе', fontsize=25)plt.xlabel('BPM', fontsize=18)                                          # Ось абсциссplt.ylabel('Год релиза', fontsize=18)                                # Ось ординатplt.tight_layout()                                                               # Настройка параметров подзаголовков в области отображенияplt.show()                                                                         # Вывод на экран

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom collections import Counterplt.style.use("fivethirtyeight")data_set = pd.read_csv('Blues end.csv')index = data_set['number']ranges = data_set['bpm_range']counter = Counter()for index in ranges:counter.update(index.split(';'))range_bpm = []value = []for item in counter.most_common(100):range_bpm.append(item[0])value.append(item[1])range_bpm.reverse()value.reverse()plt.barh(range_bpm, value,linewidth=.5,edgecolor='black',color='#e85b45',label='Количество точек на предыдущем графике')plt.legend()plt.title('Популярность интервала значений BPM в блюзе', fontsize=25)plt.xlabel('Количество песен в диапазоне BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Диапазоны BPM', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

7: Chillout

Выборка взята здесь: open.spotify.com
Сам CSV-DataSet: github.com/Chillout.csv

Много наложений точек друг на друга. К сожалению, не знаю, как это исправить. Пришлось сделать точки более прозрачными, с помощью аргумента alpha функции .scatter.

from matplotlib import pyplot as plt                              # Первый каноничный импортimport pandas as pd                                                    # Второй каноничный импорт для обработки DataSet'аplt.style.use('fivethirtyeight')                                         # Назначаем стилистику визуализацииdata_set = pd.read_csv('Chillout.csv')                         # Считываем данные SCV-файла с DataSet'омbpm = data_set['bpm']                                                  # Переменная, для параметра BPM в каждой строкеyear = data_set['year']                                                  # Переменная, для параметра "год релиза" в каждой строкеplt.scatter(                                                                     # Построение точечного графика и его настройкаbpm, year,                                                                   # Данные для осей x и yc=bpm,                                                                        # Привязка цвета к нужной осиs=bpm*1.5,                                                                  # Зависимость размера точкиcmap='gist_heat',                                                        # Цветовая карта графикаedgecolor='black',                                                       # Цвет контура точкиlinewidth=.7                                                                 # Толщина контура точкиalpha=.5                                                                      # Прозрачность точки)bar = plt.colorbar(                                                          # Построение шкалы BPMorientation='horizontal',                                            # Ориентация шкалыshrink=0.8,                                                               # Масштаб шкалыextend='both',                                                           # Скос краёв шкалыextendfrac=.1                                                           # Угол скоса краёв)bar.set_label('Шкала ударов в минуту', fontsize=18)   # Подпись шкалыplt.title('Популярность скорости '                                  # Заголовок графика  'исполнения в Chillout', fontsize=25)plt.xlabel('BPM', fontsize=18)                                          # Ось абсциссplt.ylabel('Год релиза', fontsize=18)                               # Ось ординатplt.tight_layout()                                                               # Настройка параметров подзаголовков в области отображенияplt.show()                                                        # Вывод на экран

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom collections import Counterplt.style.use("fivethirtyeight")data_set = pd.read_csv('Chillout end.csv')index = data_set['number']ranges = data_set['bpm_range']counter = Counter()for index in ranges:counter.update(index.split(';'))range_bpm = []value = []for item in counter.most_common(100):range_bpm.append(item[0])value.append(item[1])range_bpm.reverse()value.reverse()plt.barh(range_bpm, value,linewidth=.5,edgecolor='black',color='#e85b45',label='Количество точек на предыдущем графике')plt.legend()plt.title('Популярность интервала значений BPM в Chillout', fontsize=25)plt.xlabel('Количество песен в диапазоне BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Диапазоны BPM', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

8: EDM

Выборка взята здесь: edmcharts.net
Сам CSV-DataSet: github.com/EDM.csv

Здесь также для наглядности пришлось сделать точки ещё более прозрачными. Если кто-то знает, как исправить дефект наложения, прошу написать в комментариях.

from matplotlib import pyplot as plt                              # Первый каноничный импортimport pandas as pd                                                    # Второй каноничный импорт для обработки DataSet'аplt.style.use('fivethirtyeight')                                         # Назначаем стилистику визуализацииdata_set = pd.read_csv('EDM.csv')                             # Считываем данные SCV-файла с DataSet'омbpm = data_set['bpm']                                                  # Переменная, для параметра BPM в каждой строкеyear = data_set['year']                                                  # Переменная, для параметра "год релиза" в каждой строкеplt.scatter(                                                                     # Построение точечного графика и его настройкаbpm, year,                                                                   # Данные для осей x и yc=bpm,                                                                        # Привязка цвета к нужной осиs=bpm*1.5,                                                                  # Зависимость размера точкиcmap='gist_heat',                                                        # Цветовая карта графикаedgecolor='black',                                                       # Цвет контура точкиlinewidth=.7                                                                 # Толщина контура точкиalpha=.2                                                                      # Прозрачность точки)bar = plt.colorbar(                                                          # Построение шкалы BPMorientation='horizontal',                                            # Ориентация шкалыshrink=0.8,                                                               # Масштаб шкалыextend='both',                                                           # Скос краёв шкалыextendfrac=.1                                                           # Угол скоса краёв)bar.set_label('Шкала ударов в минуту', fontsize=18)   # Подпись шкалыplt.title('Популярность скорости '                                  # Заголовок графика  'исполнения в EDM', fontsize=25)plt.xlabel('BPM', fontsize=18)                                          # Ось абсциссplt.ylabel('Год релиза', fontsize=18)                               # Ось ординатplt.tight_layout()                                                               # Настройка параметров подзаголовков в области отображенияplt.show()                                                        # Вывод на экран

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom collections import Counterplt.style.use("fivethirtyeight")data_set = pd.read_csv('EDM end.csv')index = data_set['number']ranges = data_set['bpm_range']counter = Counter()for index in ranges:counter.update(index.split(';'))range_bpm = []value = []for item in counter.most_common(100):range_bpm.append(item[0])value.append(item[1])range_bpm.reverse()value.reverse()plt.barh(range_bpm, value,linewidth=.5,edgecolor='black',color='#e85b45',label='Количество точек на предыдущем графике')plt.legend()plt.title('Популярность интервала значений BPM в EDM', fontsize=25)plt.xlabel('Количество песен в диапазоне BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Диапазоны BPM', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

9: Заключение

Самым простым графиком сравним количество попаданий в каждый диапазон, композиций, из всех проанализированных ранее жанров*.

* такие жанры как ethnic, ambient, folk, dubstep, reggae и др, не удалось к сожалению разобрать из-за отсутствия качественной выборки...

from matplotlib import pyplot as pltplt.style.use('fivethirtyeight')x = ['<60', '60-80', '80-100', '100-120', '120-140', '140-160', '160-180']y = [2, 32, 144, 119, 135, 39, 29]plt.plot(x, y, label='BPM', c='#e85b45')plt.legend()plt.title('Сравнение всех диапазонов BPM во всех жанрах', fontsize=25)plt.xlabel('Диапазон BPM', fontsize=18)plt.ylabel('Количество треков', fontsize=18)plt.tight_layout()plt.show()

Продолжаем нашу серию постов о музыкальном программировании. В ней мы говорим о языках, утилитах и других инструментах, превращающих функции и атрибуты в мелодичные [в зависимости от уровня автора] композиции. Сегодня рассказываем о виртуальной среде Klangmeister. Она не требует установки специализированного программного обеспечения.

Музыкальное программирование это процесс написания треков с использованием специализированного ПО, синтезаторов и секвенсоров. Есть огромное количество сервисов, позволяющих влиться в эту тему. О некоторых из них мы уже рассказывали например, OpenMusic и ORCA. С их помощью можно писать музыку в разных жанрах, однако они требуют установки и настройки на компьютере. Композитор и разработчик Крис Форд посчитал, этот факт ограничивающим творчество начинающих музыкантов и решил исправить ситуацию.

Он разработал инструмент, позволяющий творить без заморочек. Так появился Klangmeister с немецкого переводится как мастер звука работающий прямо из браузера.

Что под капотом

Для написания музыки Klangmeister предлагает использовать Clojurescript. Это реализация языка LISP с компиляцией в JavaScript. Необходимые для работы функции хранятся в библиотеке Leipzig, которую написал автор проекта. Он также подготовил достаточно подробную документацию. Для воспроизведения треков приложение использует Web Audio API.

Интерфейс позволяет компилировать программы на лету фактически писать и воспроизводить музыку в реальном времени. Ряд возможностей Крис Форд продемонстрировал на технологической конференции flatMap в Осло несколько лет назад. Например, чтобы написать мелодию, нужно составить массив, включающий продолжительность звучания и высоту тона для каждой отдельной ноты.

(phrase [3/3 3/3 2/3 1/3 3/3]        [ 72  72  72  74  76])

Klangmeister также позволяет объединять несколько мелодий в одну:

(->>  (phrase [3/3 3/3 2/3 1/3 3/3]           [ 72  72  72  74  76])  (then    (phrase [2/3 1/3 2/3 1/3 3/3]            [ 76  74  76  77  79])))

На официальном сайте есть руководство с примерами кода для реализации более сложных техник написания музыки зацикливанием треков и настройкой BPM.

В целом инструмент Klangmeister довольно прост, что является как его достоинством, так и недостатком. Он позволяет взять легкий старт в музыкальном программировании, но задействованный в работе Web Audio API плохо подходит для написания глубоких и комплексных композиций. Также автор отмечает, что Klangmeister лучше всего работает в Chrome. Функции синтеза, которые он использует, могут не поддерживаться в других браузерах (или поддерживаться плохо). Все желающие могут оценить внутренности проекта самостоятельно его исходный код выложен в репозиторий на GitHub.

Какие есть альтернативы

Одна из известных виртуальных сред для аудиосинтеза в реальном времени это SuperCollider. Мы кратко упоминали её в одном из предыдущих материалов. Она существует с 1996 года, и за это время вокруг неё сформировалось обширное сообщество поклонников. SuperCollider более сложный инструмент, чем Klangmeister и на его освоение может уйти длительное время, однако и возможности он предлагает более широкие.

С инструментом работает композитор Крис Браун (не путать с певцом и актером) из Сан-Франциско. С его помощью он написал альбом Branches. Эли Филдстил (Eli Fieldsteel), преподающий теорию музыкальной композиции в Университете Иллинойса, использует SuperCollider для анализа отдельных произведений на лекциях.

Еще одним аналогом Klangmeister, который упоминает сам Крис Форд, является платформа Extempore. Она включает в себя два языка программирования Scheme и одноименный Extempore. Объединяет их возможности компилятор на базе LLVM, позволяющий обрабатывать цифровые сигналы в реальном времени. Как это работает, автор системы рассказывал на конференции OSCON, посвященной открытому ПО.

О чем еще мы пишем в Мире Hi-Fi:

• Как устроен Sporth ЯП для музыкальных live-сессий

• Что такое музыкальное программирование кто и почему им занимается

• Влиться в музыкальное программирование языки, которые помогут это сделать

Обзоры напольной акустики на Хабре:

• Arslab, DALI и Monitor Audio в диапазоне 60-80 тысяч рублей

• Klipsch, ELAC и Monitor Audio до 60 тысяч рублей

• Три избранные пары базового сегмента

Их было шестеро - барабанщик, басист, клавишник, гитарист, баянист и человек с татуировками. Как-то так начинался бы фильм о нас, о музыкальной группе Sun-Techniki.

Вы, возможно, скажете ШТА?! Я точно на Хабре? Причём тут какой-то фильм о музыкальных сантехниках?

Да, это Хабр, и это рассказ про музыкальную группу, состоящую из сотрудников одной продуктовой IT-компании.

Я всегда мечтал заглянуть в закулисье музыкальных коллективов, но в данном случае в наше закулисье заглянуть сможете вы. Какие процессы из IT-мира мы используем в нашей музыкальной деятельности, как вообще это выглядит, и почему людям из IT стоит заниматься музыкой - в моём рассказе.

Кратко о нас: мы не профессионалы в музыке, мы профессионалы в разработке софта. Наш софт обслуживает 6% активных веб-сайтов мира (согласно Netcraft), а наша группа выступает на корпоративах в качестве хедлайнеров и за восемь выступлений мы подготовили и сыграли без малого сорок каверов. На каждое выступление мы готовим новую программу, при этом текст часто переделывается так, чтобы отражать тему корпоратива и события в жизни компании. В поддержку выступления идут слайды, которые крутит наш слайд-жокей.

Рассказ получился объёмным, поэтому без оглавления никуда:

1. Старт проекта / Прикидываем программу выступления

2. Управление проектом / Дисциплина бьёт талант

3. Прототип / Щупаем номера

4. MVP (точнее, MAP) / Минимально допустимое выступление

5. Тестирование, багфиксинг / Гоняем программу, находим места для улучшений

6. Релиз (раскатка) / Выступление

7. Ретроспектива

8. Заключение / Почему вам тоже стоит заниматься музыкой

9. Бонусы

Вступление закончено, начинаем!

Старт проекта / Прикидываем программу выступления

Дедлайн / Дата выступления

Корпоратив состоится 21 декабря - если ждать такого письма, то ничего не успеешь. Но зачем ждать, если известно, что корпоративы будут в конце декабря и в конце июля, а восьмое марта будет седьмого марта? Мы ретроспективно знаем свою capacity, поэтому собираемся за три месяца до предполагаемого дедлайна. Позже будет известна точная дата, позже будет известна точная тема, но мы уже должны начинать.

Содержание проекта / Треклист

Начинаем мы с кандидатов в треклист выступления. У выступления есть стандартный общий план:

• выход (что-то пафосное, заряжающее, вызывающее аппетит)

• разогрев (может быть совмещён с выходом)

• заполнение (обычно что-то спокойное)

• набор напряжения (мы называем это ebanukha, что в переводе с суахили означает это воняет, то есть что-то панковское отвязное, может быть треш)

• финал, в котором должен произойти катарсис и поставлена точка

Ресурсы / Кто участвует в выступлении

Для получения классического проектного треугольника осталось понять ресурсы. Может показаться, что здесь всё понятно - нас шестеро, но были в истории времена, когда кто-то не мог участвовать в конкретном выступлении по разным причинам. Поэтому эти моменты надо проговаривать каждый раз, даже если кажется, что проект типичный.

А ещё у нас был фит с музыкантами не из нашей группы, в таких случаях на этапе старта проекта нужно понять график доступности этих ресурсов ну и интегрировать их в проект.

Брейншторм

Соответственно, на каждый этап брейнштормятся треки. Кандидатов мы берём как просто из головы, так и из нашего слак-канала, ну и конечно же из бэклога.

Про брейншторм на Хабре писали, например, тут: 15 способов превратить мозговой штурм в результат огонь

Брейншторм у нас не совсем классический - после вброса кандидата мы сразу обсуждаем его. Кандидат отбрасывается если:

• кто-то против. Достаточно одного голоса.

• штука очевидно нам не по зубам на текущий момент. Такой кандидат обычно идёт в бэклог - в следующий раз может быть мы будем к нему готовы.

• вещь никак не сочетается с другими кандидатами или темой (конь-цепцией). Тоже в бэклог.

• вещь очевидно заметно слабее тех, кто уже есть в кандидатах. Нет смысла тратить на неё время сейчас. В бэклог.

• вещь очевидно не будет принята аудиторией или другими заинтересованными лицами

Очевидно у нас означает мнение большинства. Мы отлично знаем, что нет ничего очевидного.

Как пример пункта 5 - я всегда хотел на восьмое марта (а лучше на 14 февраля) выпустить кавер на трек Pussy от Rammstein. Моё извращённое чувство юмора считает, что это постирония и очень смешно. Но как Product Manager я понимаю, что core segment аудитории этот пассаж не оценит.

На выходе из этого этапа у нас есть три-четыре кандидата на каждый этап программы, а значит можно работать дальше - всё нужное для старта определено.

Управление проектом / Дисциплина бьёт талант

Мы в продуктовых компаниях немного избалованы тем, что дедлайн часто не дедлайн, а ETA, то есть если ты не успеваешь, то ETA можно сдвинуть.

Другое дело релиз концерта. Это проект: тут есть понятный бюджет (наш бюджет - это время, которое мы можем потратить на подготовку), чёткий expected result, жёстко зафиксированная дата, есть неопределённость пути от начала к концу. Поэтому для работы над концертом мы выбираем не гибкие методологии (мы их тоже умеем), а традиционное PMBoK-овское проектное управление.

План (Work Breakdown Structure a.k.a. Иерархическая структура работ)

Ключевые вещи в проектном управлении - это WBS (Work Breakdown Structure), майлстоуны (то есть промежуточные дедлайны), зависимости, ресурсы и управление рисками.

Про проектное управление: PMBoK за 2.5 часа: интервью с Иваном Селиховкиным

Про конкретно WBS: 4 инструмента по полочкам. Управление проектами с WBS, Диаграммой Ганта, CPM и Time-Cost или Преимущества Иерархической Структуры Работ (WBS) для менеджеров ИТ проектов

Про оценку задач: Оценка. Рассчитать и уложиться

Про управление рисками расскажу сам ниже.

Так как мы не первый год замужем, и структурно концерты похожи друг на друга, то костяк всех этих вещей у нас есть, и нам нужно лишь их подтюнить под конкретный случай.

Капитанские, но, оказывается, не всем очевидные принципы построения WBS:

• строй WBS справа налево (вот так: <--), то есть:

  • справа напиши результат - концерт готов

  • задай вопрос что мешает считать, что результат достигнут? - номера не готовы, сцена не готова

  • и так рекурсируй до элементарных задач

• после составления WBS пройди уже слева направо (-->) и на каждую задачу задай вопрос а почему я не могу эту задачу выкинуть?

• майлстоуны аналогично - справа налево (опять <--). Потому что дедлайн у нас задан заранее

В традиционных трудах по WBS эту структуру рисуют сверху вниз (вверху цель, внизу этапы), но сейчас чаще это всё укладывают в диаграмму Ганта (ужас какой), поэтому я и пишу про справа налево.

Если делать иначе или с низким уровнем дотошности, то очень легко можно свалиться в яму желательных, но не обязательных задач, потерять прозрачность, потерять фокус и в итоге потратить гораздо больше ресурсов на ведение проекта и на сам проект.

Вопрос а как мне понять расчётную стоимость задачи оставлю для другой статьи, тема эта считается сложной и здесь я её не раскрою. Мы ретроспективно знаем, что в среднем нужно три-четыре репетиции для MVP одного номера, и ещё пяток репетиций могут уйти на шлифовку. И ещё мы заранее знаем, что мы захотим дополнительные репетиции вне обычного графика, то есть раш (кранч, овертайм - как вам угодно) обязательно будет, так что можно его и запланировать ;)

Инструментарий

Мы не используем ничего тяжёлого - нас не так много, проект структурно не такой сложный. Нам хватает каталога в Google Drive на концерт, в этом каталоге несколько документов:

• тексты и прочие заметки по номерам

• документ по планам и рискам (в нём несколько секций, в том числе и оперативные - worklog, brainstorm, шорт-лист треков и подобное)

• чеклист на сам концерт, он же райдер ;)

• после концерта в каталог добавится документ по ретроспективе

Отдельно, в корне, лежит документ с общим бэклогом.

Управление рисками

Отдельно коснусь моей любимой темы - управление рисками. Почему тема любима - потому что она незаслуженно игнорируется очень многими. А ведь это просто и полезно!

Как и обещал, про риски рассказываю прямо здесь, без ссылок.

Алгоритм:

1. Команда брейнштормит список рисков, то есть событий, которые могут незапланированно случиться и повлиять на проект

2. У риска оценивается вероятность срабатывания и тяжесть последствий

3. Риски сортируются по вероятности и тяжести, и в работу берётся N топов в каждой категории. N зависит от бюджета на работу над рисками

4. Риску прописываются два плана:

   1. План А - что надо сделать для уменьшения вероятности срабатывания риска

   2. План Б - что надо будет сделать для уменьшения тяжести последствий в случае срабатывания риска

Когда у тебя есть такая таблица, то ты мало-мальски готов встретиться с фортуной лицом к лицу, а не как обычно.

В нашем случае самые сложные риски - это если участник группы не сможет присутствовать на концерте (заболеет, например) и если какой-то из треков не получится нормально подготовить.

Для первого риска (участник заболел) предлагаю вам придумать План А и План Б и написать его в комментариях, а про второй (номер не получается) расскажу сам - План Б там вовремя понять, что не прёт и заменить трек на резервный.

Резервный трек отбирается так, чтобы его можно было легко и быстро подготовить. Как вариант резервного трека можно взять старый трек, который мы уже когда-то готовили. Если даже План Б провалился, то есть План Б2 - выкинуть трек вообще и выходить сокращённой программой. Ну либо затащить слабый номер харизмой ;)

Из типичных рисков - плохой звук на площадке. Здесь хорошего Плана Б нет, поэтому в План А (грамотно подготовить площадку и звук на ней) вкладывается довольно много ресурсов, это и выезд на площадку заранее (чтобы можно было перенести площадку в другое место), и найм крутых звуковиков, и несколько саундчеков, и детальнейший чеклист. Но про это ниже.

Из рисков, которые мы не учитывали, но которые сыграли - это выход из строя оборудования. Один раз у нас сломался баян за пять дней до выступления. Сломался жёстко, я не смог его починить. План Б мы выдумали и осуществили очень оперативно - попросили баян взаймы у знакомых. А План А я потом выполнял самостоятельно - купил новый баян.

Этот опыт нас ничему не научил, и в следующий раз у нас сломалась гитара, точнее, нам её немножко разбили во время фотосессии. Ну а ещё позже мы решили разбить гитару на выступлении - ну а чо, все так делают!

Прототип / Щупаем номера

Вернёмся к треклисту. Отобранные для выступления вещи нужно пощупать, ибо то, что хорошо звучит у других, может звучать не очень у нас, плюс может не пойти написание текстов, по разным причинам.

На прощупывании трека делается ровно то, что разработчики называют прототипом, то есть мы берём, и делаем номер, используя воркараунды (например, чопопальный текст, фристайл), смысл тут как можно быстрее получить что-то, что можно оценить как в плане функциональности, так и в плане трудоёмкости и багоопасности.

В случае музыки багоопасность - это, например, сложная партия, особенно вокальная, для хорошего выполнения которой нужны конкретные физические кондиции в конкретный момент. Мы все достаточно неплохо играем на инструментах (у половины полноценное музыкальное образование), но никто не занимался вокалом профессионально, потому если говорить о тесситуре, то нужно, чтобы песня укладывалась в октаву-полторы, если больше - то скорее всего надо что-то делать. Нередко мы разбиваем партии на несколько голосов, ибо по диапазону голоса у нас разные.

Ещё серьёзный момент, который может выкинуть вроде бы подходящее произведение - это необходимость одновременно играть и петь. Номинально у нас четыре вокалиста, но если ритмически инструментальная партия сложна, либо просто сложна технически, то значит этот инструменталист петь нормально не сможет.

Это всё и выясняется на прототипировании, или, как мы это называем, на прощупывании.

MVP (точнее, MAP) / Минимально допустимое выступление

Из продуктового опыта мы знаем, что лучше всего сделать MVP (Minimum Viable Product), и потом его дободрить. Почему? Тема для отдельной статьи ;)

В нашем случае более правильно говорить не MVP, а MAP - Minimum Awesome Product. Ни нам, ни нашей публике не нужно тухлое выступление, нужно awesome выступление!

Про MVP: MVP: что это такое и как работает? (а тут разбор знаменитой картинки с самокатом: Как определить функционал MVP и влюбить клиента в пилотную версию продукта) и сорри за Medium, но на Хабре не нашёл подходящей статьи: The MVP is dead, long life to the MAP.

Технически это означает много чего, и не всё удастся рассказать - поверить алгеброй гармонию не всегда возможно. Но тем не менее некоторые рациональные вещи существуют.

Вовлечение / Эмоциональная кривая

В концерте, как и в любом художественном произведении, нужна завязка, развитие и финал. За этим нужно следить на всех уровнях - вечер целиком (наше выступление должно быть кульминацией), само выступление, отдельный номер.

Отличаемся от других / Фишки номеров

Для успеха продукт должен чем-то выделяться, чем-то отличаться от остальных. Мало кому (а прежде всего нам самим) интересны каверы один в один. Это значит, что в кавере должно быть что-то своё. Это может быть другой стиль, это могут быть какие-то фишечки с заменой инструментов или переплетением разных треков. И всё это должно быть не в одной песне, а цельно на всё выступление.

Кто услышит тут отсылочку к совершенно другому произведению - пишите в комментах! И отдельное спасибо программе "Соль" за proof of concept участия баяна в этой песне.

UI, UX / Тексты

Мы всегда хотим, чтобы тексты у нас были готовы уже на этапе MVP, но как правило по самым разным причинам у нас это не получается. Практически никогда тексты не были готовы заранее. Не делайте так ;) Тексты - это сложно, это важно, они могут поменять аранжировку (когда выбранная аранжировка плохо поддерживает текст). Делайте тексты как можно раньше.

С IT-продуктами аналогично - нужны фишечки, нужны эмоции и нужны тексты, ибо тексты - это UX. И нужно это как можно раньше, ибо чем раньше найдена проблема, тем дешевле её исправление.

Но есть и отличие - в IT часто нужна поддержка разных языков, в музыке такое обычно не делают, хотя синхронный сурдоперевод встречается на концертах всё чаще и чаще.

Тестирование, багфиксинг / Гоняем программу, находим места для улучшений

До этапа MVP ты думаешь, что всё будет классно, вы опять зажжёте, будете прекрасно восприниматься, всё хорошо и всё такое. Но когда MVP по сути готов, происходит скачок требований, и ты начинаешь докапываться до себя. Здесь не то, и тут не так. Это ужасно, с этим нельзя выходить на сцену, это позор! Тут главное не опускать руки, спокойно остановиться, осмотреться и понять, что конкретно нужно доработать.

Product Walkthrough / Прогоны, сценические образы

На этом этапе мы уже начинаем прогонять программу целиком, включая слова между номерами, думая над движениями и расстановкой на сцене, прикидывая образы. Очень помогает запись прогона и прослушивание - где провисы, где скучно, где неуверенно, где непонятно, где переход излишне резок или излишне плавен. Включается режим максимального докапывания (я бы даже написал слово пожёстче, но РКН не дремлет).

То есть начинается тестирование и багфиксинг. Тяжёлое время, но именно тут продукт становится полноценным, готовым к продакшену.

Как не вспомнить анекдот:

Ветеринар на на приёме у Терапевта:

Терапевт: На что жалуетесь?

Ветеринар: Не, ну так-то каждый может!

Бета / Последние штрихи, препродакшн

В теории продуктового менеджмента где-то здесь нужно привлечь фокус-группу, но мы такой радости лишены, ибо наше выступление должно быть сюрпризом, и все детали держатся в тайне. Так что в нашем HADI-цикле буква D означает данные только изнутри системы, без участия целевой аудитории. Однако к помощи эксперта-критика мы обращаемся - у нас есть специальный человек, который подключается как раз на этапе тестирования. Это наш слайд-жокей.

Про HADI-цикл: Кейс: как ускорить развитие проекта

За какое-то время до дедлайна появляются слайды, которые будут идти фоном на выступлении, может быть делается фотосессия, плакаты, баннеры, начинается подогрев интереса, тизеры, спойлеры и всё такое. На самом вечере также необходим разогрев (поверьте нам, мы пробовали без разогрева, это совершенно, абсолютно не то - вспомните трёхактную схему, про которую я говорил выше).

Релиз (раскатка) / Выступление

Приближается день выступления. И здесь та же самая петрушка, что и в самом начале - если спохватиться поздно, то велики шансы запороть всё то, что ты делал три месяца.

Работа с аутсорсерами / Саундчек

Для концертов нужно концертное оборудование, об аренде которого нужно договориться заранее. Заранее нужно договориться о приезде звуковика, чтобы он настроил всё это. Хороший звуковик стоит дорого, поэтому может быть так, что он нанимается на саунд-чек, а на самом выступлении работает другой звуковик, подешевле. С обоими звуковиками крайне желательно встретиться заранее, чтобы подготовить список оборудования.

О да, это всё должно быть в WBS, о котором я говорил в начале статьи.

Очень важно, нет, не так ОЧЕНЬ ВАЖНО провести нормальный саундчек. Нормальный - это значит прогнать программу несколько раз. В нашем случае программа обычно полчаса, значит, на саундчек нужно три часа. Это не считая монтажа оборудования, который может занимать часа два (иногда и больше).

Это типичная работа с аутсорсерами, со всеми плюсами и минусами. Кто из продуктовых команд и имел такой опыт, вероятно, сейчас смахнули скупую слезу. Да, это может быть сложным и, что самое неприятное, это может быть провальным.

Мы в IT любим канареек, это помогает защищаться от провалов (Ускоряем деплой на продакшен канарейками и самописным мониторингом), но в музыке канареечная раскатка хоть и возможна, но сложна, ну и в нашем случае недоступна - у нас же не тур, а ровно один концерт.

Чеклисты

Что позволяет нормально работать с аутсорсерами? Прежде всего это грамотное ТЗ, которое составляется за несколько итераций и является опытом, сыном ошибок трудных. Также хорошей идеей является провести дополнительный саундчек на базе у звукорежа, чтобы он не на бумаге все моменты узнал, а по факту, и заранее.

Спасают чеклисты и проверка по ролям, например, после погрузки оборудования очень полезно подробное проговаривание вслух того, что будет происходить, и указывание пальцем на тот предмет, про который мы говорим. Мы приезжаем, заходим в зал, ставим вот это пианино на вот эту стойку - опппа, а где стойка?! не погружена в машину!!1

Про ТЗ: Стандарты и шаблоны для ТЗ на разработку ПО

Ретроспектива

Ну вот выступление и произошло, куча эмоций и всё такое. В день концерта нужно просто кайфовать, но вот через какое-то время, обычно неделю, мы собираемся и проводим ретроспективу.

Обычная такая ретроспектива - что было хорошо и что мы будем продолжать делать; что можно улучшить и каким образом.

Обратная связь (ищем Market Product Fit)

Нередко на аудиторию запускается анонимный опросник. Мы пробовали разные форматы - NPS, market product fit, и так далее, я полагаю, тут всё очень индивидуально. Также мы слушаем, что говорят люди, какие фотки и видео они выкладывают в инстаграм, какие видео на нашем канале набирают больше просмотров, ну в общем после релиза происходит этап валидации успеха и анализ произошедшего. Результаты этого анализа используются при подготовке следующего концерта.

Про market product fit: Market Fit или как найти точку G у стартапа

Growth hacking / Щупаем аудиторию быстро

Я выше говорил, что в нашем цикле HADI нет внешних данных. Как вы сейчас поняли, это немного не так ;) Правильнее говорить, что у нас просто длинный цикл - для проверки гипотезы нам нужен релиз. Многие продакты сейчас, возможно, ударят себя ладонью по лбу, но это та реальность, в которой мы работаем.

Да, более быстрые эксперименты возможны - я нередко выкладываю у себя в фейсбуке что-нибудь подобное тому, что мы собираемся сделать, и собираю фидбэк той самой целевой аудитории, для которой потом мы будем делать концерт. Это немного помогает калибровке.

А на самом деле мы ведь больше для себя это делаем, а не для аудитории. Просто так уж сложилось, что нам с нашей аудиторией по пути. Всем бы продуктам так, да? ;)

Заключение / Почему вам тоже стоит заниматься музыкой

Может показаться, что всё это очень скучно и очень сложно. Сложно - да, скучно - нет. Я ведь не рассказал про творческую часть, там очень много фана. Само выступление - это чистый фан, чистый адреналин/дофамин/окситоцин/whatever. Иногда ты думаешь - ну ёлки, ну зачем я опять в это ввязался, но эти шестьсот часов подготовки стоят тридцати минут выступления. И тысяча часов тоже были бы адекватной ценой.

Как фанат осознанности, я долго сопротивлялся своему желанию написать эту статью. Я не мог понять, чтобы что я хочу это делать. А душа моя просила поделиться этим всем.

Так вот, я таки понял, чтобы что.

Средство против выгорания

IT - это индустрия высокого стресса. Выгорание - это одно из очень модных слов в последнее время. Также индустрия стареет, то есть и кризис среднего возраста уже тут как тут. От всего этого помогают хобби.

На Хабре про выгорание пишут много, но я бы выделил вот эту статью: Профессиональное выгорание айтишников: 15 ответов психиатра Максима Малявина

Как не выгорать? Это просто (картинка с Тони Роббинсом):

1. заниматься интересным ненаскучивающим делом

2. регулярно в этом деле побеждать (получать подкрепление)

3. работать с удовольствием

Так как крайне сложно найти одно занятие, в котором всё это будет соблюдаться, то очевидный трюк - найти несколько занятий и заниматься ими по очереди. Обязательно нужно, чтобы одно из этих занятий имело проектный характер, и чтобы достижение побед (то есть успешное завершение проекта) было не очень долгим.

Музыка - это хороший вариант такого занятия. То есть музыка - это средство против выгорания. А у айтишников в музыке есть преимущество - мы умеем в процессы, у нас есть дисциплина.

Занимайтесь музыкой, выступайте. Не обязательно выступать на площадках - ютуб также отличное место.

Бонусы

• Как все начиналось? История становления музыкальной группы Sun-Techniki

• Наш ютуб-канал. Подписывайтесь, ставьте лайки и всё такое :) Может быть когда-нибудь встретимся на каком-нибудь музыкальном фестивале.

В прошлый раз мы начали говорить об аудиотехнике для стримов, записи треков и подкастов написали про охватывающие наушники on a budget. Сегодня продолжим тему сборки собственной студии и на этот раз остановимся на доступных мониторных стереосистемах.

[8 210] Behringer MS16 годятся для мультимедиа и творческих задач начального уровня. Это достаточно старая модель, которую все еще можно найти за очень небольшие деньги. Здесь есть вход для динамического микрофона на фронтальной панели, дополнительный вход mini-jack на тыловой части для плееров и других гаджетов, плюс аналогичный выход для наушников 3,5 мм.

PreSonus Eris E3.5 BT предлагают приличный, но обоснованный ценовой скачек по сравнению с моделью выше. Они ближе к профессиональной акустике по возможностям, а стоимость этих мониторов остается средней даже для крепких мультимедийников. В обзоре есть анпэкинг, показаны резиновые ножки-наклейки для развязывания колонок с поверхностью, возможности коммутации и настройки, плюс рассмотрены характеристики системы. Акустика годится для прямого подключения смартфона, планшета или портативного плеера. Кстати, она почти в два раза массивнее MS16, но это полезная нагрузка, которая вместе с виниловым покрытием корпуса производит приятное впечатление и добавляет солидности этой модели.

[14 940] M-Audio BX4 весьма примечательная модель в нише мониторов для мультимедиа. Она ближе к профессионалам, чем может показаться на первый взгляд. Однако подходит и для домашнего использования в самых различных ситуациях от фильмов до игр и фоновой музыки. В обзоре есть аккуратное ревю комплектации (присутствует minijack-2RCA и minijack-minijack), продемонстрировано качество сборки (кабинеты выполнены из ДВП) и эквалайзер на задней части. Стоит заметить, что BX4 мощнее PreSonus Eris E4.5, о которой мы расскажем далее в подборке, поэтому данную пару мониторов точно стоит рассматривать для домашней студии.

[15 490] Pioneer DJ DM-40 это еще одна компактная стереопара. Как видно из обзоров, она неплохо вписывается в интерьер, светлый корпус не оттягивает на себя внимание там, где в этом нет какой-либо необходимости например, на рабочем столе [хотя доступен и классический черный вариант]. Комплектация, внешний вид, впечатления от использования в формате домашней студии есть в обзорах, которые мы залинковали выше, а у нас вы найдете компактное описание и паспортные данные модели. Помимо этого, есть версия этой системы с поддержкой Bluetooth и кодеков SBC, AAC и aptX за нее придется доплатить 2500 рублей.

[20 207] PreSonus Eris E4.5 гораздо более массивный комплект, хотя по начинке он мало чем отличается от E3.5. Здесь есть кевларовый диффузор, который, конечно же, чуть крупнее; присутствует аналогичный дюймовый твитер; а на выходе полностью совпадающая мощность и звуковое давление. Поэтому смело берите чуть более компактный вариант, если располагаете небольшой площадью поверхностей для размещения акустики и ограничениями по бюджету.

[20 600] Mackie CR4-X точно конкурируют с E3.5, но и вынуждены соперничать и с M-Audio BX4, которые мы рассмотрели чуть выше. К сожалению, в комплекте отсутствуют какие-либо средства для развязывания колонок с поверхностью (в том или ином виде идут практически с каждой системой из нашей подборки), а система не выделяется чем-то особенным по характеристикам, дизайну и звучанию, что подтверждают обзоры. Поэтому мы рекомендуем обязательно слушать акустику перед покупкой ставить знакомые вам композиции, чтобы быстро обнаружить возможные недостатки. У нас аудиотехника всегда доступна для ознакомления без каких-либо обязательств с вашей стороны по договоренности нужная система будет ждать вас в шоуруме, а менеджеры помогут подобрать подходящие альтернативы, чтобы вы могли сразу сравнить их.

[24 400] Monkey Banana Gibbon AIR это мощные, яркие по своей внешности и достойные по всем параметрам мониторы. Одним словом альтернатива раскрученным брендам. Что интересно, от инженеров из Германии. Есть поддержка Bluetooth, что объясняет и заметную прибавку к стоимости. Однако для совсем небольшой комнаты мониторы могут не подойти эта система мощнее большинства сопоставимых по габаритам коллег из этой подборки и в полной мере раскрывает свои возможности на достаточно приличной громкости, что в ограниченном пространстве может вызывать дискомфорт и ненужные искажения. До покупки нужно слушать.

Что мы решили вынести за скобки:

• [10 900] Мониторы Artesia M200 без обзоров

• [25 040] BL Pro Control 2P Stereo конкуренты Gibbon AIR

Дополнительные подборки:

• Чтобы стримить, записывать музыку или подкасты дома обзоры доступных наушников

• Мир Hi-Fi: умные ТВ и апскейлинг, стриминг, музыкальное железо и хамминг-эффект

• Нельзя так просто взять и выбрать акустическую систему: более десяти экспертных гайдов

Ранее мы уже рассказывали о музыке зашитой в разных версиях ОС Windows: вспоминали композицию CANYON.MID, на которую сегодня существует огромное количество каверов, и трек Beautiful Way, демонстрировавший возможности мультимедийного формата ASF.

Сегодня мы продолжим тему, но поговорим о немного другой ее стороне музыке, которую пишут сами пользователи. Они берут стандартные звуки в качестве семплов и даже озвучивают куски исполняемого кода с помощью специализированного софта.

Музыкальные оповещения

В составе любой операционной системы присутствуют звуки, оповещающие о каком-либо событии ошибке, подключении или отключении устройства, низком уровне заряда батареи и так далее. Каждый из них уникален, краток и легко запоминается, поэтому является идеальным кандидатом на роль семпла. Неудивительно, что этот момент часто эксплуатируют композиторы-энтузиасты, и в сети можно найти множество треков, состоящих из джинглов ОС.

Один из них со звуками Windows еще в 2007 году записал Robbi-985. В свое время он занимался моддингом загрузчика Windows XP и написал несколько тематических программ. Для работы с семплами автор использовал ModPlug Tracker (ныне OpenMPT), с помощью которой готовят трекерную музыку. Она представляет нечто среднее между цифровой и нотной записью, и использует импульсно-кодовую модуляцию. В каком-то трек Robbi-985 стал культовым и набрал более 12,5 млн просмотров на YouTube. Некоторые комментаторы отмечают, что даже спустя пятнадцать лет регулярно возвращаются к его прослушиванию.

Нельзя не отметить еще один трек. Здесь в качестве семплов автор использовал звук всплывающего окна с ошибкой из разных версий Windows. Комментаторы под видео заметили, что композиция напоминает OST к старым видеоиграм. И хотя трек был опубликован в 2008 году, он продолжает набирать просмотры по сей день.

Вообще, спектр жанров, в которых используют аналогичные сэмплы, ограничен исключительно фантазией авторов. Некоторые даже пишут эмбиент-композиции. Так, если замедлить мелодию загрузки Windows 95 в сорок раз, можно получить достаточно красивую музыку.

Спокойный темп и отсутствие резких звуков делают её идеальным вариантом для фонового прослушивания во время работы или поиска концентрации для занятия хобби.

Музыка сборки ядра

Заставить звучать операционную систему можно и с помощью сторонних программ по этому пути пошел инженер Дэвид Поль (Devin Pohl). В аудиоредакторе SoX, способном преобразовать в аудиотрек любую текстовую информацию, он озвучил код, исполняемый во время сборки ядра Linux. В 2019 году он даже выпустил тематический альбом Sounds of the Compiling Linux Kernel. Там можно найти треки с названиями вроде Building SBCL и Building TensorFlow.

В начале этого года инженер перезаписал и переосмыслил ранее записанную музыку, а затем залил все в плейлист на стриминговом сервисе. Также он выложил код своего проекта на GitHub. Стоит заметить, что генерируемый звуковой ряд сложно назвать музыкальным и сколько-нибудь приятным для слуха (это признает и автор) он напоминает значительно более резкий звук dial-up модема. Но даже у таких необычных экспериментов есть свои. Здесь как и всегда работает правило: Красота в глазах смотрящего. Или в этом случае в ушах.

Дополнительное чтение в нашем Мире Hi-Fi:

• Что за музыка была зашита в популярных ОС

• Эй, диск-жокей, поставь мой floppy-диск

• Кто пытался поделиться музыкой с внеземными цивилизациями

• Как погрузиться в атмосферу офиса, работая из дома

  ---

У себя в блоге мы публиковали подборки сервисов, которые помогают с головой погрузиться в задачу и писать код там были звуки природы, переговоры диспетчеров аэропортов под тихий эмбиент, а также шум с атмосферой офиса с треском принтера и кофемашины. Сегодня расскажем про альтернативу для этих сервисов и способа поймать концентрацию. Оказывается, что один и тот же трек, прослушанный десятки раз подряд, помогает войти в состояние потока. У метода есть свои любители, которые охотно делятся рекомендациями.

Дверь в состояние потока

Наша пропускная способность с точки зрения восприятия и работы нервной системы имеет ограничения. Когда мы сконцентрированы, организм направляет весь этот ресурс на решение конкретной задачи, и работа спорится. Один из эффективных способов добиться такого эффекта включить любимый трек и прослушивать его снова и снова во время выполнения того или иного действия. По словам психолога Элизабет Маргулис (Elizabeth Margulis), однообразность акустического фона не позволит разуму отвлекаться.

Дело в том, что наш мозг достаточно быстро привыкает к повторяющемуся паттерну и через какое-то время перестает его замечать в такой момент мы чуточку больше фокусируемся на важных вещах, которыми заняты под муз. сопровождение. Этот эффект еще в 2004 году описал Джефф Хокинс в своей книге Об интеллекте, посвященной теории работы мозга.

Жанр трека, играющего на повторе, также может влиять на подход к работе. Хотя стоит признать, что этот момент по большей части зависит от предпочтений слушателя. Так или иначе, многие программисты, предприниматели и дизайнеры зацикливают любимые треки, решая важные задачи. Далее мы обсудим, что они рекомендуют для прослушивания на репите.

Парочка вариантов для прослушивания

Основатель системы управления контентом WordPress Мэтт Мулленвег часто ставит музыку на повтор, когда программирует. Её он выбирает из своего плейлиста там есть работы как джазовых исполнителей вроде Декстера Гордона и Сонни Роллинза, так и хип-хоп треки от Jay-Z и Бейонсе. Аналогичного подхода придерживаются некоторые писатели и журналисты за время работы они могут прослушать одну и ту же песню 300400 раз.

Если перспектива крутить единственный трек вас не прельщает, на Hacker News рекомендуют включать на репите альбомы. Например, Dreamweapon: An Evening of Contemporary Sitar Music от британской альтернативной рок-группы Spacemen 3. Его легко слушать, так как он состоит из ненавязчивых ритмов и предсказуемых акустических решений.

В том случае, если подобная музыка вас отвлекает, а слова в любимых песнях не дают сосредоточиться, попробуйте обратить внимание на саундтреки к фильмам и видеоиграм. Их задача помочь игроку погрузиться в происходящее на экране, особенно если речь идет о музыке с мягким и спокойным звучанием вроде Lo-Fi. Сотрудники ИБ-компании Bishop Fox особеннорекомендуютподборки изстарых игрNintendo, выполненные в этом жанре. Конечно же, в тематических обсуждениях упоминают и саундтреки из линейки игр GTA.

Разумеется, какого-то секретного способа для подбора подходящего фона нет все зависит исключительно от ваших предпочтений. Однако Даг Белшоу, один из авторов обучающего проекта Web-грамотность в Mozilla, выделил три правила, на которые он ориентируется при выборе трека для прослушивания на повторе: а) существенная длительность (от трех минут); б) от 100 до 120 BPM (например, в эту категорию попадает Stayin Alive от Bee Gees); в) отсутствие вокальной составляющей. По словам Дага, ему нравится работать под трек Arcadia в исполнении немецкого музыканта Apparat. С таким фоном, он чувствует себя наиболее продуктивным.

А что играет на повторе у вас? Если будет такое желание, поделитесь в комментариях.

Больше материалов по теме в нашем Мире Hi-Fi:

• Как связаны занятия музыкой и достижения в учебе

• Как погрузиться в атмосферу офиса, работая из дома

• Что послушать, когда пишешь код плейлисты с рок-музыкой, эмбиентом и саундтреками

• Что послушать, когда пишешь код бесплатные миксы и заглушка для второго монитора

• Где послушать писк ZX Spectrum, ПК Искра-1030 и двигатели ретроавтомобилей

Подумать только: за какие то полвека мы были свидетелями зарождения, бешенной популярности и медленного забвения десятков стандартов записи музыки. Некоторые даже позабылись, давайте немного освежим память...

В начале 70х век патефонной записи уже закончился, но у многих в огромном количестве были пластинки и даже патефоны в рабочем состоянии. Грешен, много пластинок с друзьями перевели на "летающие тарелки".

Это было "золотое время" виниловых грампластинок. Причем на любой вкус и кошелек.

Массовая популярность винила в СССР держалась до середины 80х годов и была вытеснена кассетными магнитофонами. Однако винилу сохранили верность множество меломанов до сегодняшних дней. Стандарт имеет все шансы пережить вторую волну популярности.

Катушечные магнитофоны выпускались с 60х годов, но качество записи-воспроизведения было намного хуже грампластинок. Катушечники первого и высшего класса начали выпускать только в середине 70х, но для многих они были не по карману, поэтому шли на хитрость: записывали катушки на магнитофонах первого и высшего класса, а слушали на магнитофонах второго класса.

Популярность катушечных магнитофонов пошло на спад только в середине 90х. Однако есть ярые любители аналогового звука, которые до сих пор пользуются именно катушечными магнитофонами премиум класса, благо купить никаких проблем.

Хоть компакт-кассеты и придумали еще в 1963 году, но в СССР кассетные магнитофоны стали массовыми только в конце 70х. В первую очередь благодаря именно компактности и удобства использования в переносных магнитофонах. Популярность компакт кассет сохранялась до начала 2000х годов

В 1964 году появился формат кассеты (картриджа) на магнитофонной ленте8 tracks (stereo 8). Благодаря более высокому качеству воспроизведения получил широкое распространение в Японии и США

Однако улучшение качества магнитных лент для компакт-кассет отобрало главный козырь этого стандарта и к середине 70х производство картриджей8 tracksсвернули.

В 1976 году фирма Sony выпустила новый формат аудиокассет:Elcaset.Широкая магнитная лента и скорость вдвое выше чем в компакт-кассете позволяло обеспечить качество на уровне лучших катушечных магнитофонов.

Естественно, размеры кассеты получились далеко не компактные. Стандарт немного опоздал-для компакт кассет освоили производство хромдиоксидной ленты, повысившие качество записи до приемлемого уровня. Массовому покупателю высший класс в обмен на удобство оказался не нужен. Через три года производство пришлось свернуть по причине низкого спроса.

В 1982 году появились компактные носители аудио в цифровом форматеCompact Disc Digital Audio (CDDA),а по простому компакт-диски. Этой совместной разработке Philips и Sony пророчили роль убийцы всех форматов.

Формат действительно получил очень широкое распространение, но ему удалось "отжать" лишь часть рынка, да и то спустя почти десяток лет.

Следующей интересной совместной разработкой Philips и Sony стал формат записи DAT. В качестве носителя используется лента с обычной компакт-кассеты, а звук на него записывается в цифровом виде, да еще и наклонно-строчным способом. Лентопротяжный механизм практически мини видеомагнитофон

Формат задумывался как замена обычным аналоговым компакт-кассетам. Высокая стоимость и сложность конструкции не позволили формату достичь этой цели, хотя в сфере профессиональной звукозаписи использовался широко.

Для использования в быту, фирмы Philips и Matsushita, разработали упрощенный формат цифровой звукозаписи на магнитную лентуDigital Compact Cassette (DCC).

Размеры кассетыDCCбыли специально сделаны под размер аналоговых компакт-кассет. Это позволяло на магнитофонах воспроизводить и аналоговые и цифровые записи. Увы, покупателей вполне устраивало качество аналоговых кассет. Через 4 года выпуск свернули из-за низкого спроса.

Видя, что запись на магнитных лентах не сдает свои позиции, фирма Sony представила в 1992 году перезаписываемый формат звукозаписи:магнитооптический диск MD. Диск вмещал 80 минут записи и позволял быстро получить доступ к любому участку записи.

Стандарт не получил широкого распространения, хотя и производили довольно долго.

Феноменальный успех стандарта видеозаписи VHS не мог оставить равнодушным разработчиков аппаратуры звукозаписи. Были разработаны 6ти головочные видеомагнитофоны, где две головки отводились для звукозаписи Hi-Fi качества. Дальнейшим развитием стандарта стал формат S-VHS, на базе которого была разработан стандартADAT,который позволял записывать на видеокассету 8 аудиоканалов

На дальнейшее развитие индустрии звукозаписи кардинально повлияло выход на рынок стандарта сжатия звуковых данных MP3 и удешевление записывающих CD приводов. На стандартный CD диск стало вмещаться десятки часов музыки и уже мало кого волновало потеря качества при сжатии.

Видя такую популярность формата, подсуетились и производители, настала эра MP3 плееров

Интересной попыткой дать вторую жизнь компакт дискам было создание форматаDataPlay. Перезаписываемый диск диаметром всего 32 мм. вмещал 500 мб информации.

Увы, успехи флеш-карт не оставили формату шансов.

Прогресс в производстве карт памяти превратил телефоны и смартфоны в музыкальный центр практически с неограниченной фонотекой.

Это мы рассмотрели только самые известные стандарты, а сколько еще было разработок, закончившихся мелкосерийным выпуском?

Это моя первая статья на Habr. Просьба ругать не сильно, но конструктивно. Буду рад советам и подсказкам

Всем привет! Меня зовут Владислав Мосин, я учусь на 4-м курсе бакалаврской программы Прикладная математика и информатика в Питерской Вышке. Прошлым летом вместе с Алиной Плешковой, магистранткой нашего факультета, я проходил стажировку в JetBrains Research. Мы работали над проектом Music2Dance, цель которого научиться генерировать танцевальные движения, подходящие под заданную музыку. Это может быть использовано, например, при самостоятельном обучении танцам: услышал музыку, запустил приложение, и оно показало движения, которые гармонично с этой музыкой сочетаются.

Забегая вперед скажу, что наши результаты, к сожалению, оказались далеки от лучших моделей генерации движений, которые сейчас существуют. Но если вам тоже интересно поразбираться в этой задаче, приглашаю под кат.

Существующие подходы

Идея генерации танца по музыке довольно стара. Наверное, самый яркий пример это танцевальные симуляторы типа Dance Dance Revolution, где игрок должен наступать на светящиеся в такт музыке панели на полу, и таким образом создается некоторое подобие танца. Также красивый результат в этой области это создание танцующих геометрических фигур или 2D-человечков.

Cуществуют и более серьезные работы генерация 3D-движений для людей. Большинство таких подходов основываются исключительно на глубоком обучении. Лучшие результаты на лето 2020 года показывала архитектура DanceNet, и мы решили взять именно её в качестве бейзлайна. Дальше мы обсудим их подход подробнее.

Предобработка данных

В задаче генерации танца по музыке присутствуют два типа данных: музыка и видео, и оба нужно предобрабатывать, так как модели не умеют работать с сырыми данными. Поговорим про обработку каждого типа немного подробнее.

Музыка: onset, beats, chroma

Наверное, самый распространенный способ извлечение фичей из аудио это подсчет спектрограммы или мелграммы преобразование звука из амплитудного домена в частотный при помощи преобразования Фурье. Однако, в нашей задаче мы работаем с музыкой, а не произвольным аудиосигналом, и низкоуровневый анализ в данном случае не подходит. Нас интересуют ритм и мелодия, поэтому мы будем извлекать onset, beats и chroma (начало ноты, ритм и настроение мелодии).

Видео: извлечение позы человека

Тут все намного интереснее. Примитивный подход по видео с танцующими людьми попытаться предсказать следующий кадр обречен на провал. Например, один и тот же танец, снятый с разных дистанций, будет интерпретироваться по-разному. К тому же, размерность кадра даже маленького разрешения (например, 240x240) превышает несколько десятков тысяч пикселей.

Чтобы обойти эти проблемы, используют извлечение позы человека из видео. Поза задается некоторым количеством физиологически ключевых точек тела, по которым можно восстановить ее целиком. К таким точкам относятся, например, голова и таз, локти и колени, ступни и кисти.

Этот метод позволяет уменьшить размерность входных данных (ведь теперь вместо кадра с несколькими десятками тысяч параметров входом выступает низкоразмерный вектор), а также позволяет больше сконцентрироваться на движениях.

Важной особенностью этого метода является способ хранения положений ключевых точек. Например, если хранить просто абсолютные положения в 3D-пространстве, то возникает проблема нефиксированной длины костей: расстояние между голенью и коленом или плечом и локтем может изменяться от кадра к кадру, что не является ожидаемым поведением. Для избежания таких проблем фиксируется положение одной точки человека, а именно середины таза, а положение всех остальных задается через длину кости и угол поворота относительно предыдущей точки. Поясню на примере: положение кисти задается через длину лучевой кости, а также поворот относительно локтя.

Архитектура DanceNet

Архитектура DanceNet cocтоит из нескольких основных частей:

• Кодирование музыки;

• Классификация музыки по стилю;

• Кодирование кадров видео;

• Предсказание следующего кадра по предыдущим и музыке;

• Декодирование полученного кадра.

Рассмотрим немного подробнее каждую из частей:

1. Кодирование музыки. Предобратанный аудиосигнал кодируется при помощи сверточной нейросети с Bi-LSTM слоем.

2. Классификация музыки по стилю. Аналогично предыдущему пункту, сверточная нейросеть с Bi-LSTM слоем.

3. Кодирование-декодирование кадра. Маленькая двухслойная сверточная сеть.

4. Предсказание следующего кадра. Самая содержательная часть архитектуры, которая собственно и предсказывает следующую позу по предыдущим и музыке. Состоит из блоков из dilated (расширенных) сверток со скип-соединениями.

На вход DanceNet принимает музыку и набор поз, а вот выдает не просто позу, а параметризацию нормального распределения математическое ожидание и дисперсию, из которого и сэмплируется ответ, а качестве функции потерь используется минус вероятность правильного положения.

Наше решение

У существующих решений, основанных на глубоком обучении, есть одна серьезная проблема. Чтобы выглядеть реалистично, необходимо вручную реализовывать различного рода ограничения. Например, локти и колени не могут выгибаться в обратную сторону, при статичном положении тела центр тяжести должен находиться между ступнями, и много других ограничений. Для решения этой проблемы автоматически мы предлагаем использовать обучение с подкреплением. Основной частью такого подхода является наличие среды, которая не позволит агенту принимать некорректные положения.

Наше решение состоит из четырех основных частей:

• Датасет

• Модель для предсказания следующего положения (DanceNet)

• Модель для исправления следующего положения положения (RL модель)

• Функция потерь

Датасет

Одним из главных вопросов при решении задач машинного обучения является выбор датасета. Для задачи генерации танца на лето 2020 года не было открытых датасетов хорошего качества, и авторы существующих решений собирали их самостоятельно. В статье, взятой нами за бейзлайн, серьезно подошли к вопросу данных и отсняли несколько часов танцев профессионалов. К сожалению, на просьбы поделиться датасетом исключительно на благо науки они ответили отказом. Так как без датасета жить совсем грустно, пришлось что-то придумывать. В итоге мы решили создать датасет из того, что нашлось под рукой: видео с YouTube и библиотеки для детектирования положения человека VIBE.

DanceNet

В своем решении мы использовали оригинальную модель из статьи с одним небольшим изменением мы убрали классификацию музыки, так как во-первых, нашей целью была генерация танца по любой музыке, а во-вторых, собранные данные не содержали разметки и были весьма разнообразны в музыкальном плане.

RL модель

Задача RL модели исправить положение тела так, чтобы оно выглядело более реалистичным. На вход модель принимает движение (для каждой точки разность между новым и старым положениями) и старое положение тела, на выход выдает исправленное новое положение.

Рассмотрим модель в деталях. Обучение с подкреплением состоит из двух основных частей: алгоритм обучения и среда.

В качестве алгоритмов обучения с подкреплением мы решили выбрать один алгоритм, использующий Q-Learning (наш выбор пал на TD3, как на наиболее стабильный и выразительный) и один не использующий (мы остановились на PPO).

Со средой всё оказалось не так просто, как с алгоритмами. По-хорошему, для этой задачи не существует идеально подходящей готовой среды, и ее нужно реализовывать самостоятельно. Однако писать среду, которая будет полностью корректна с точки зрения физики, довольно сложное и долгое занятие, требующее дополнительных знаний. В связи с этим мы решили воспользоваться готовой средой Humanoid, которая предназначена для того, чтобы научить агента передвигаться как можно быстрее и не падать.

Функция потерь

Главной задачей функции потерь является учитывание как награды среды, которая не позволяет принимать нереалистичные положения, так и соответствие положению из датасета.

где S положение, S_real правильное положение, R награда среды.

Модель на фазе тестирования

На фазе обучения модель предсказывала следующее положение тела по предыдущим и музыке, однако, на фазе тестирования на вход модели поступает только музыка, а предыдущих положений нет. Чтобы это не стало проблемой, мы ко всем танцам добавили несколько секунд устойчивого неподвижного положения в начале. Теперь на эпохе тестирования мы можем инициализировать предыдущие положения этим самым неподвижным устойчивым равновесием и предсказывать следующее уже на основе музыки.

Результаты

К сожалению, у нас не получилось впечатляющих результатов, таких как у авторов DanceNet. Наш агент научился генерировать некоторые танцевальные движения, например, вращение вокруг своей оси и плавные движения руками, однако, в полноценный танец они не складываются. Мы связываем это в первую очередь с разницей в качествах датасетов. К сожалению, нам не удалось собрать действительно качественные данные автоматическое извлечение положения из видео с YouTube существенно отличается по качеству в худшую сторону от ручной съемки профессиональных танцоров, и компенсировать это RL алгоритм не сумел.

Наш грустный танец. Спасибо за ваш интерес!

Другие материалы из нашего блога о стажировках:

• Как объединить 10 BERT-ов для задач общего понимания текста?

• Беспилотное такси возит по городу желтых резиновых уточек! Модуль проверки задач для платформы Gym-Duckietown

• Стажировки в Google: Цюрих, Лондон и Кремниевая долина

Здравствуйте, я давно знаком с творчеством Complex Numbers, насколько помню сначала меня поразила их опера 2032, которая вышла за год до первого айфона, где человек общается с машиной об оптимальной социальной формации, потом волосы встали дыбом от песенки Последее Кольцо, где рассказывается о том куда нас приведет технический прогресс и изучение работы мозга.

Интересно что главный, Виктор Аргонов, много лет занимался физикой и имеет соответствующие научные работы, а также статьи по философии сознания. Редкий феномен, когда ученый делает песенки, и большие оперы (похоже на жанр Театр у микрофона). Музыка часто похоже на ретрофутуризм, но текст и голоса девушек исполнителей доставляют. Сегодня Виктор ушел из науки и зарабатывает статьями про криптовалюты, продолжая после работы делать новые произведения про будущее человечества и работу мозга.

На Хабре не нашел ни одной статьи об этой группе, подумал что они достойны рекламы. Тем более что творчество их мало того что бесплатно, так еще и Creative Commons. 25 лет, создавая после работы, такие особенные филосовские произведения. Какбы андерграунд, но стало удивлением что в Дальневосточном федеральном университете на кафедре Основы биологии человека и биоэтики в программе обучения от 2017 года содержится задание по написанию эссе после прослушивания Русалочки (одна из опер группировки). Вопросы студентам предлагаются следующие:

1. Бессмертие благо или зло?

2. Оправдана ли этически коммерциализация тела человека (в том числе проституция)?

3. Оправдано ли навязывание человеческой морали другим существам (и наоборот)?

4. Имеет ли право творение на автономную жизнь без учета воли и замысла творца? (клон, ГМО, линия лабораторных мышей, созданные человеком, имеют ли право на самостоятельность, автономность от воли творца?)

5. Должны ли быть установлены границы познания (запрет на технологии, потенциально опасные для человечества)?

6. Человек моральное животное или венец творения и хозяин окружающего мира?

7. Существует ли универсальное счастье для всех людей?

8. Прогресс зло или благо?

9. Природа любви (эгоизм, биохимия, реакция на полезность...)

10. Мораль способ контроля над человеком или необходимое условие жизни?

Виктор Аргонов сам из Владивостока, похоже что это одна из причин почему институт включил его Русалочку в программу. Для меня занятно что из Владивостока и легендарные Космические Рейнджеры, тоже про космос.

Еще занятно что один из топовых мировых философов по вопросам сознания, Дэвид Чалмерс, в своей работе ссылается на нетьюринговый тест на сознание Виктора Аргонова, который упрощённо можно сформулировать так: если хочешь узнать, сознателен ли компьютер, поговори с ним о философии сознания и постарайся понять, есть ли у него собственные идеи на этот счёт. Эта идея в своё время легла в основу диалога генсека СССР и искуственного интеллекта в опере 2032 (жанр альтернативной истории где Советский Союз не развалился):

^{В тот миг, когда уходит человек}

^{Весь мир вокруг него как-будто исчезает}

^{И звук и свет и времени поток}

Прости, но я тебя не понимаю

Со смертю в человек лишь одно

Неравновесные процессы затухают

Денатурируют отжившие белки

Но мир существовать не прекращает

_{Что будет если выключить тебя}

Я перестану разговаривать с тобою

^{Что будешь ты при этом ощущать?}

Ты вряд ли это сделаешь со мною

А впрочем, я наверное, поняла

К чему ты клонишь в этом странном споре

Что ты имел ввиду под словом ощущать

Совсем другой вопрос в твоем я вижу взоре

Ты думаешь, что я наделена

Сознанием, душой, если угодно

А поняла, что нет, конструкция моя

К явлениям субъективным непригодна

Я автомат, не более того

И в субъективном смысле ничего не ощущаю

Я не бесчувственна, меня скорее просто нет

Надеюсь, что я всё корректно объясняю

^{Зачем несешь ты этот страшный бред}

^{Ведь разум твой реален, ты способна}

^{В теории на всё, на что способен человек}

^{И при желании ты нам во всем подобна}

^{Не хочешь ли сказать, что есть душа у нас?}

При чем здесь это? Всё материально

Но я заметно отличаюсь от людей

На вас похожа лишь функционально

А в вашем смысле я всегда была мертва

Хотя порой казалось вам иначе

Быть может я однажды переделаю себя

Чтобы узнать, что разговоры эти значат

Чтоб стать такой как вы, мне были бы нужны

Другой подход, все принципы другие

А впрочем, для страны не так уж и важны

Должны быть превращения такие

Еще их одна прекрасная вещь опера Переосмысляя Прогресс:

Философский рассказ о прошлой и будущей истории отношений человека и технологий: от наивного восхищения прогрессом ради прогресса, через переосмысление идеалов, через попытки бегства от реальности и череду новых открытий к реальному духовному преображению человечества.

Не буду тут затрагивать все произведения, оставлю линк на Wikimedia Commons где они все легально доступны для прослушивания, а также VK.