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BioMusic

Financiado

BioMusical Instrument

The BioMusical Instrument project will create a product prototype of a wearable digital musical instrument based on biosignals from the performer’s muscles. It will allow musicians to perform electronic sounds from bodily gestures... ver más

31/10/2019

GOLDSMITHS'

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

GOLDSMITHS' COLLEGE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-10-31

Línea de financiación objetivo El proyecto se financió a través de la siguiente ayuda:

ERC-2017-PoC: ERC-Proof of Concept

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100%

2 Participantes

GOLDSMITHS'

149.90K€ | Lider

ACTEMIUM ASAS

487.52K€ | Participante

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Duración del proyecto: 18 meses Fecha Inicio: 2018-04-23
Fecha Fin: 2019-10-31

Líder del proyecto

GOLDSMITHS' COLLEGE

Presupuesto del proyecto 150K€

Descripción del proyecto The BioMusical Instrument project will create a product prototype of a wearable digital musical instrument based on biosignals from the performer’s muscles. It will allow musicians to perform electronic sounds from bodily gestures. Muscle tension will be sensed by innovative new electromyogram sensing hardware packaged in an ergonomic housing and coupled to wireless communication. Sophisticated machine learning methods developed in the ERC MetaGesture Music and H2020 Rapid-Mix projects will track musician gesture and create meaningful relationships with computer-based synthesized sound. The BioMusical Instrument will be marketed to three distinct application areas: First, it will enable hands-free performance of electronic music. Second, the visualization of body states will make it a useful training tool in traditional musical instrument pedagogy. Finally, the sonification of physiological signals will allow the instrument to be used in the health sector in physical rehabilitation exercises. The BioMusical Instrument will be the first product to combine EMG sensing, machine learning, and advanced audio signal processing. We have identified partners in the biomedical hardware field, the music technology industry, and rehabilitation research with whom we will benchmark and evaluate the product prototype.

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