Where words do not arrive, music arrives, because music involves the emotional sphere of each of us. Music has the power to evoke strong emotions, so much that it is not uncommon to be influenced by it. The emotional dimension makes music an important aspect of the lives of most people, the main reason for listening to it. It has also been shown how music can evoke almost all the spectrum of human emotions, from passion, to joy, to calm, to emotions like nostalgia, sadness and anger. It seems that the emotional expressions derived from music are in some way, and with due distinctions, universal between different individuals. Given these premises, I wondered if it was possible to create a translation model that can amplify the emotional scope of listening to music, with the aim of obtaining greater immersiveness for the listener. In order to give an answer to this question, and a solution to the problem, I decided to propose a translation code that transforms the sound element into video. The video component, in addition to the sound, is a very powerful reinforcing element that exploits particular mechanisms already present in our brain. The translation code is articulated on two levels: the first concerns the associations between sound and color based on the emotions that the music evokes, and the second the associations between sound and color not considering the emotional variable, to add levels of detail. I decided to give more weight to the emotional component because protagonist when it comes to music. In terms of output, the tangible result of the research work is Wavefy, a musical viewer designed as a plug-in for the mobile application of the Spotify music streaming service. The aim is to get a visualization that is able to expand the musical experience, inaugurating a type of use, alternative and "within reach", which can amplify the effects that music has on the listener.

Dove non arrivano le parole, arriva la musica, perchè la musica coinvolge la sfera emozionale di ognuno di noi. La musica ha il potere di evocare forti emozioni, tanto che non è raro essere influenzati da essa. Proprio la dimensione emozionale fa della musica un aspetto importante della vita della maggior parte delle persone, il motivo principale per cui la si ascolta. È stato inoltre dimostrato come la musica possa evocare tutto (o quasi) lo spettro delle emozioni umane, dalla passione, alla gioia, alla calma fino ad arrivare alla commozione, alla nostalgia, alla tristezza ed alla rabbia. Parrebbe che le espressioni emozionali derivate dalla musica siano in qualche modo, e con i dovuti distinguo, universali tra individui diversi. Date queste premesse, mi sono chiesta se sia possibile creare un modello traduttivo che possa amplificare la portata emozionale dell'ascolto musicale, con il fine di ottenere una maggiore immersività per l'ascoltatore. Per cercare di dare una risposta a questa domanda, e una soluzione al problema, ho deciso di proporre un codice traduttivo che trasformi l'elemento sonoro in video. La componente del video, in aggiunta al sonoro, è un elemento rafforzativo molto potente che sfrutta particolari meccanismi già presenti nel nostro cervello. Il codice traduttivo è articolato su due livelli: il primo riguarda le associazioni tra suono e colore basate sulle emozioni che la musica evoca, e il secondo le associazioni tra suono e colore non considerando la variabile emozionale, per aggiungere livelli di dettaglio. Ho deciso di dare più peso alla componente emozionale perchè protagonista quando si parla di musica. In termini di output il risultato tangibile del lavoro di ricerca è Wavefy , un visualizzatore musicale pensato come plug-in dell’applicazione mobile del servizio di streaming musicale Spotify. Lo scopo è quello di arrivare ad avere una visualizzazione che sia in grado di ampliare l’esperienza musicale, inaugurando un tipo di fruizione, alternativo e a “portata di tasca”, che possa amplificare gli effetti che la musica ha sull’ascoltatore.

Wavefy. Music like you've never seen before

BELOTTI, ANNA
2017/2018

Abstract

Where words do not arrive, music arrives, because music involves the emotional sphere of each of us. Music has the power to evoke strong emotions, so much that it is not uncommon to be influenced by it. The emotional dimension makes music an important aspect of the lives of most people, the main reason for listening to it. It has also been shown how music can evoke almost all the spectrum of human emotions, from passion, to joy, to calm, to emotions like nostalgia, sadness and anger. It seems that the emotional expressions derived from music are in some way, and with due distinctions, universal between different individuals. Given these premises, I wondered if it was possible to create a translation model that can amplify the emotional scope of listening to music, with the aim of obtaining greater immersiveness for the listener. In order to give an answer to this question, and a solution to the problem, I decided to propose a translation code that transforms the sound element into video. The video component, in addition to the sound, is a very powerful reinforcing element that exploits particular mechanisms already present in our brain. The translation code is articulated on two levels: the first concerns the associations between sound and color based on the emotions that the music evokes, and the second the associations between sound and color not considering the emotional variable, to add levels of detail. I decided to give more weight to the emotional component because protagonist when it comes to music. In terms of output, the tangible result of the research work is Wavefy, a musical viewer designed as a plug-in for the mobile application of the Spotify music streaming service. The aim is to get a visualization that is able to expand the musical experience, inaugurating a type of use, alternative and "within reach", which can amplify the effects that music has on the listener.
ARC III - Scuola del Design
26-lug-2018
2017/2018
Dove non arrivano le parole, arriva la musica, perchè la musica coinvolge la sfera emozionale di ognuno di noi. La musica ha il potere di evocare forti emozioni, tanto che non è raro essere influenzati da essa. Proprio la dimensione emozionale fa della musica un aspetto importante della vita della maggior parte delle persone, il motivo principale per cui la si ascolta. È stato inoltre dimostrato come la musica possa evocare tutto (o quasi) lo spettro delle emozioni umane, dalla passione, alla gioia, alla calma fino ad arrivare alla commozione, alla nostalgia, alla tristezza ed alla rabbia. Parrebbe che le espressioni emozionali derivate dalla musica siano in qualche modo, e con i dovuti distinguo, universali tra individui diversi. Date queste premesse, mi sono chiesta se sia possibile creare un modello traduttivo che possa amplificare la portata emozionale dell'ascolto musicale, con il fine di ottenere una maggiore immersività per l'ascoltatore. Per cercare di dare una risposta a questa domanda, e una soluzione al problema, ho deciso di proporre un codice traduttivo che trasformi l'elemento sonoro in video. La componente del video, in aggiunta al sonoro, è un elemento rafforzativo molto potente che sfrutta particolari meccanismi già presenti nel nostro cervello. Il codice traduttivo è articolato su due livelli: il primo riguarda le associazioni tra suono e colore basate sulle emozioni che la musica evoca, e il secondo le associazioni tra suono e colore non considerando la variabile emozionale, per aggiungere livelli di dettaglio. Ho deciso di dare più peso alla componente emozionale perchè protagonista quando si parla di musica. In termini di output il risultato tangibile del lavoro di ricerca è Wavefy , un visualizzatore musicale pensato come plug-in dell’applicazione mobile del servizio di streaming musicale Spotify. Lo scopo è quello di arrivare ad avere una visualizzazione che sia in grado di ampliare l’esperienza musicale, inaugurando un tipo di fruizione, alternativo e a “portata di tasca”, che possa amplificare gli effetti che la musica ha sull’ascoltatore.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/142180