Composición algorítmica en Supercollider

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Free Online Course: Composición algorítmica en Supercollider provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 4 weeks long, 11 hours worth of material. The course is taught in Spanish and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera.

Overview
  • En este curso se ofrece una introducción a la composición musical a partir de líneas de código, particularmente en el ambiente de programación SuperCollider.
    A partir de una revisión de algunas de las principales herramientas de SuperCollider, el estudiante aprenderá a construir instrumentos digitales como sintetizadores y procesadores de sonido, así como secuenciadores algorítmicos, todo esto con el fin de generar sus propias composiciones.

Syllabus
    • Introducción al ambiente de SuperCollider
      • En este primer módulo se introducirán los principales elementos del ambiente de programación SuperCollider. Entre otras cosas, se revisarán los principales generadores de señal (UGENS) y aprenderemos a cargar y manipular archivos de audio.
    • Sintetizadores y patrones
      • En este segundo módulo aprenderemos a generar sintetizadores y secuenciadores en SuperCollider. Veremos objetos que sirven para definir procesos de síntesis (SynthDefs) y otros que generan rutinas y patrones (Pbinds, Pdefs, Pseqs).
    • Introducción a la composición algorítmica
      • LLegamos finalmente a nuestro módulo 3. Aquí, aprenderemos algunas herramientas de síntesis avanzada, como son objetos de síntesis granular, sintetizadores multicanal y generadores de series basadas en patrones. Todo esto permitirá llevar a un nivel más alto las herramientas de síntesis que vimos en los módulos pasados.
    • Técnicas de composición algorítmica
      • En este módulo revisaremos algunas herramientas de composición algorítmica que sirven para vincular los procesos de síntesis con el “mundo real”, se a partir de metáforas del funcionamiento biológico (particularmente de la genética), o sea a partir de la asignación de sonido a datos que tomamos de fenómenos físicos (sonificación, musificación).