Massa

MASSA é Música e Áudio em Sequências e Séries Amostrais.

MASSA é um conjunto de scripts que implementam computacionalmente (em linguagem Python) as relações descritas na dissertação Música no áudio digital: descrição psicofísica e caixa de ferramentas.

Para clonar o repositório:

   $ git clone git://git.code.sf.net/p/labmacambira/dissertacao

Caso você tenha usuário no SourceForge habilitado para os repositórios Macambiras (entre em contato para ter acesso caso não tiver: http://labmacambira.sf.net), pode baixar como direito à escrita:

   $ git clone ssh://<USUARIO>@git.code.sf.net/p/labmacambira/dissertacao

No repositório, o arquivo dissertacaoCorrigida.pdf contém uma descrição das relações implementadas em código.

Os diretórios scripts/secao2.1, scripts/secao2.2 e scripts/secao2.3 possuem os arquivos que implementam em Python as relações descritas.

O diretório scripts/ possui scripts usados para as figuras da dissertação e que implementam outras utilidades, como a ISO226 que é o último padrão adotado das curvas iso-audíveis.

Os diretórios scripts/pecas2.1, scripts/pecas2.2 e scripts/pecas2.3 possuem os arquivos Python que implementam as peças musicais referenciadas no texto.

Para saber como ler a dissertação tendo como apoio os scripts Python e ainda, como gerar as peças musicais descritas, veja abaixo...

Instruções para leitura da dissertação

Cada relação analítica presente na dissertação possui seu equivalente em código Python. Assim, recomenda-se a leitura da dissertação e dos códigos em paralelo.

Antes de tudo, assegure-se de ter Python, IPython, Git, os pacotes de Python Numpy e Scipy, e os aplicativos Vorbis necessários para codificação em OGG dos arquivos WAV que você poderá gerar. Tudo isso é instalado em seu sistema (aqui instruções para instalação em GNU/Linux Ubuntu) com esse único comando:

   $ sudo apt-get install python ipython git python-numpy python-scipy vorbis-tools

Faça o download do repositório da MASSA:

   $ git clone git://git.code.sf.net/p/labmacambira/dissertacao

Para cada seção, leia o código e execute os scripts encontrados nos sub-diretórios da pasta dissertacao/scripts/ referentes à seção. Por exemplo, para a seção 2.1:

   $ cd dissertacao/scripts/secao2.1/
   $ python eqs2.1.py

Cada script pode gerar arquivos de áudio (.wav) e gráficos (.png) no diretório corrente, dependendo da situação.

Uma outra forma interessante de acompanhar a leitura da dissertação é executando trechos do arquivo Python da correspondente seção. Para isso, abra o arquivo Python em um editor de sua escolha e copie-e-cole no interpretador IPython os trechos que você deseja executar. Para executar o IPython, para digitar ipython no terminal.

Gerando e ouvindo as peças

Todas as peças musicais citadas na dissertação também estão implementadas em Python e geram arquivos WAV nativamente. Assim como as descrições analíticas, todas as peças encontram-se em arquivos python nos diretórios (um por seção da dissertação):

   dissertacao/scripts/pecas2.1/
   dissertacao/scripts/pecas2.2/
   dissertacao/scripts/pecas2.3/

Por exemplo, para gerar o arquivo WAV da peça Bella Rugosi, execute os seguintes comandos:

   $ cd dissertacao/scripts/pecas2.2/
   $ python bellaRugosi.py

Isso irá gerar o arquivo BellaRugosiSdadE.wav.

Você pode ainda codificar o arquivo WAV gerado para OGG (com compressão):

   $ oggenc BellaRugosiSdadE.wav

Isso irá gerar o arquivo BellaRugosiSdadE.ogg.

Para ouvir os arquivos:

   $ totem BellaRugosiSdadE.wav    # ou: aplay BellaRugosiSdadE.wav
   $ totem BellaRugosiSdadE.ogg    

Para quem prefere usar apenas o terminal:

   $ aplay BellaRugosiSdadE.wav
   $ ogg123 BellaRugosiSdadE.ogg