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Enhancing Motion Interaction through Music Performance

The proposed project aims to enhance Human Motion–Computer Interaction by leveraging on a multidisciplinary approach between experimental psychology, music technology and computational modelling. Firstly, the project looks at skil... ver más

03/01/2019

CNRS

232K€

Presupuesto del proyecto: 232K€

Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-03

MSCA-IF-2014-GF: Marie Skłodowska-Curie Individual F...

I+D

Cerrada hace 10 años

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Información adicional privada

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4 Participantes

CNRS

232.16K€ | Lider

IRCAM

N.D. | Participante

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Duración del proyecto: 44 meses Fecha Inicio: 2015-04-09
Fecha Fin: 2019-01-03

Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 232K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The proposed project aims to enhance Human Motion–Computer Interaction by leveraging on a multidisciplinary approach between experimental psychology, music technology and computational modelling. Firstly, the project looks at skilled activities, in particular music performance, in order to understand fundamental cognitive and psychological aspects of control and expression in human motion. The project involves computational models of motor control and expressive variations built from music performance data collected during psychophysical studies. Secondly, the project broaches the implementation of these models in Digital Musical Instruments (DMI), thus creating a new type of digital instrument based on sensorimotor learning mechanisms. The resulting DMI is then assessed through a user study in which elements of exploration and engagement will be tested over several sessions. Therefore, the project contributes to two main uncharted research areas. Firstly it contributes to the fundamental understanding of sensorimotor learning processes by considering complex human motion, specifically motion in music performance. Secondly, it represents an original application of computational modelling by modelling expressive musical gestures and transferring these models to interactive systems.

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