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Ausbildung

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Berufserfahrung

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Projektübersicht

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Semester 1 – Cymatics – Visualizing Sound

Dieses Projekt wurde im Rahmen des ersten Semesters der Masterklasse Audio Design realisiert. Es ist im Bereich der Kymatik angesiedelt und widmet sich der Visualisierung von Schallwellen mithilfe von Licht. Anhand eines einfachen Testaufbaus werden akustische Schwingungen erzeugt und abgegriffen sowie in weiterer Folge mit einem Laserpointer als Lichtquelle zweidimensional wiedergegeben.

In einem abgedunkelten Raum werden dabei Figuren sichtbar, welche nicht nur der vom Lautsprecher erzeugten akustischen Schwingung entsprechen, sondern vor allem zum Experimentieren und kreativen Schaffen einladen. Abhängig von der gewählten Frequenz, Wellenform und Tonkombination lassen sich dabei verschiedenste Formen und Strukturen erstellen. Das Projekt entstand im Rahmen der Masterklasse Audio Design im Master Digital Media Production zum Thema „Lautsprecher“.

Start- und Enddatum des Projekts: 10.10.2018 – 01.02.2019
Erlernte Skills: Planung eines Projektverlaufs, Konzeption und Umsetzung eines Testaufbaus, Pure Data Programming, Präsentation eines Projektes
Arbeitsleistung: Projekt geplant und koordiniert, Testaufbau konzeptioniert und umgesetzt, Pure Data Patch programmiert, Projekt präsentiert

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Semester 2 – Rumbler 1.0

Dieses Projekt wurde im Rahmen des zweiten Semesters der Masterklasse Audio Design umgesetzt. Der Rumbler 1.0 ist ein Software Tool, welches zur Erstellung von Rumble Sounds auf effiziente und innovative Art und Weise einlädt. Der Rumbler wurde ins Leben gerufen um als Grundbaustein für Produzenten der elektronischen Musik – insbesondere jenen welche in den Subgenres Industrial- und Warehouse-Techno angesiedelt sind – zu dienen. Der Rumbler wurde mittels der grafischen Programmiersprache Max for Live realisiert und als Ableton Live Audio Effect designed.

Start- und Enddatum des Projekts: 24.02.2020 – 19.08.2020
Erlernte Skills: Planung eines Projektverlaufs, Konzeption und Umsetzung eines Software-Instruments, Max/MSP Programming, Erstellen eines Projektvideos, Präsentation eines Projektes
Arbeitsleistung: Projekt geplant und koordiniert, Software-Instrument konzeptioniert und umgesetzt, Max/MSP Patches programmiert, Graphical User Interface designed, Projekt präsentiert

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Semester 2 – Elementum

Elementum wurde im Rahmen der „Berufsfeldvertiefung“ Lehrveranstaltung des zweiten Mastersemesters Digital Media Production umgesetzt. Elementum ist ein Science-Fiction Kurzfilm. Er wurde 2019 in Wien gedreht und handelt von einer dystopischen Parallelwelt, die in einem Cyberpunk Setting spielt. Der Protagonist wird dabei von einem mysteriösen Wesen aus seiner gewohnten Welt über ein Portal in eine andere, apokalyptische Welt gelockt, um über eine Symbiose die Erde vor dem Untergang zu bewahren. Für den Kurzfilm wurden eine Vielzahl visueller Effekte sowie CGI Elemente eingesetzt. Zusätzlich zu dem realen Filmmaterial sind auch Green-Screen-Aufnahmen verwendet worden. Die Vertonung wurde mittels Avid Pro Tools umgesetzt und bedient sich sowohl der akustischen als auch der synthetischen Klangwelten.

Start- und Enddatum des Projekts: 18.02.2019 – 09.10.2020
Erlernte Skills: Planung eines Projektverlaufs, Konzeption und Umsetzung einer Filmvertonung, Kreieren von Score und Atmo für Film, Aufnehmen und Auswählen von Foleys und Soundeffekten, Audioschnitt für Film, Aufnehmen und Nachbearbeiten von Voice-Overs, Filmmischung
Arbeitsleistung: Projekt geplant und koordiniert, Voice-Overs aufgenommen und nachbearbeitet, Kurfilm vertont, Mixdown erstellt

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Semester 2 – Summer School

Im Rahmen des Procedural Audio Workshops der Creative Media Summer School 2020 wurde ein kurzer Animationsfilm auf rein prozedurale Weise vertont. Hierfür wurden ausschließlich Max for Live und Max/MSP Patches zur Sounderstellung verwendet. Das finale Arrangement sowie der Mixdown erfolgten in Ableton Live. Zudem ist im Laufe dieses Projektes das Windmaker Device, welches das Erstellen sich ständig ändernder Atmo-Sounds ermöglicht, entstanden.

Start- und Enddatum des Projekts: 29.06.2020 – 03.07.2020
Erlernte Skills: Planung eines Projektverlaufs, Koordination im Team, Max/MSP Programming, Tonschnitt, erstellen einer Filmmischung
Arbeitsleistung: Windmaker Max for Live Device umgesetzt, Max/MSP Patches für Foley Sounds erstellt, Arrangement angepasst, Mischung erstellt

Semester 3 – Innersound

Im Rahmen des 360°/3D-Audio Projektes des dritten Semesters Audio Design wurde eine Audioproduktion in Form eines rein synthetisch hergestellten, experimentellen Musikstückes realisiert. Ziel dieses Projektes war es den Hörern Musik als ein immersives Erlebnis näher zu bringen. Anstatt sich wie gewöhnlich vor einer imaginären Bühne vorzufinden, soll den Hörern der Eindruck vermittelt werden als würden sie sich inmitten des Musikstücks befinden. Möglich gemacht werden soll dies durch den Einsatz des Ambisonics Formats, welches es, anders als herkömmliche zweikanal Stereo Formate unter anderem erlaubt auch die Elevationsebene in die Übertragung mit einfließen zu lassen.

Das Konzept der rein auf synthetischer Basis hergestellten Audioproduktion vereint drone-heavy Ambient Musik mit cynematischen Percussionelementen. Neben herkömmlicher Syntheseverfahren wie beispielsweise subtraktiver, additiver und FM- Synthese, wurden darüber hinaus auch Techniken der algorithmischen Komposition sowie des Machine Learnings zur Anwendung gebracht. Insbesondere das Spiel mit Zufall und Wahrscheinlichkeit hat hier zu neuen Zugängen geführt und das Ergebnis maßgeblich beeinflusst.

Die Umsetzung der synthetisch hergestellten Klangelemente, sowie die Komponenten der algorithmischen Komposition und des Machine Learnings wurden im Rahmen der grafischen Programmiersprache Max/MSP beziehungsweise Max-for-Live realisiert. Das Sequencing, Arrangieren und Mixing der Audioproduktion wurde mittels der Digital Audio Workstation Ableton Live Suite umgesetzt. Die Spatialisierung im higher order Ambisonics Format wurde im Rahmen von Ableton Live Suite und anhand der IEM Plug-In Suite sowie des Envelop for Live Packages realisiert.

Start- und Enddatum des Projekts: 14.09.2020 – 31.03.2021
Erlernte Skills: Planung eines Projektverlaufs, Konzeption und Umsetzung einer Musikkomposition, Max/MSP Programming, erstellen einer Musikmischung im higher order Ambisonics Formates, erstellen eines binauralen Mixdowns, Erstellen eines Projektvideos, Präsentation eines Projektes
Arbeitsleistung: Projekt geplant, Konzept erarbeitet, Max/MSP Patches erstellt, Komposition, Mixdown, Spatialisierung Ambisonics, binauraler Downmix

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Semester 4 – Spatial Audio Leitfaden

Im Rahmen des vierten Semesters haben wir – die Audio Design Masterklasse – einen Leitfaden für Spatial Audio erstellt, welcher sowohl den Umgang mit unterschiedlichen Spatial Audio Plug-Ins als auch diverse 3D Audio Verfahren darlegt. Der Leitfaden enthält eine Anleitung und einen möglichen Workflow für Dolby Atmos, MPEG-H, dearVR, Flux, Sparta, Envelop for Live und IEM Plug-Ins.

Spatial Audio Leitfaden: SpatialAudio_Leitfaden_FHSTP

Start- und Enddatum des Projekts: 23.02.2021 – 14.06.2021
Erlernte Skills: Max/MSP Programming, Envelop for Live, erstellen einer Musikmischung im higher order Ambisonics Formates, erstellen eines binauralen Mixdowns
Arbeitsleistung: Spatialisierung in Ambisonics mittels Envelop for Live, erstellen eines Ambix Encoders für M4L, binauraler Downmix, erstellen des Leitfadens

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Wissenschaftliche Arbeiten

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Masterarbeit

Themenbereich: algorithmische Komposition & künstliche Intelligenz

Titel: Towards AI Acid: Generating Symbolic-Domain Musical Motifs with Recurrent Neural Networks

Kurzfassung: Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zweifelsohne zu einem der aufsehenerregendsten Gebiete der Wissenschaft entwickelt. Die Kombination aus andauernd wachsender Speicherkapazität und unentwegt vermehrender Datenmengen, gepaart mit fortdauernd steigender Rechenleistung, bereiteten dem Aufschwung der KI-Technologie den Weg. Der stetige technologische Fortschritt hat möglich gemacht, dass auf KI basierende Kreativanwendungen allmählich die Grenze zwischen Kunst und Wissenschaft verschwinden lassen.

Diese Masterarbeit hat zum Ziel stilspezifische symbolisch repräsentierte Musikmotive mit definierter Länge anhand eines Deep Learning Modells zu erstellen. Die im Rahmen dieser Arbeit nachzubildende Musikrichtung stellt jenes Subgenre der House Musik dar, welches als Acid bekannt wurde und auf dem Roland TB-303 Synthesizer beruht. Folglich hat das zu erstellende Deep Learning Modell zur Aufgabe die Funktionen des Sequenzers der Roland TB-303 nachzubilden. Um beurteilen zu können, ob das Deep Learning Modell in der Lage ist Musikmotive von ästhetischem Wert zu generieren, wurde ein Hörexperiment durchgeführt. Im Rahmen dieses Hörexperiments wurden vom Modell generierte Musikmotive sowohl mit von Menschen komponierten als auch mit auf zufälliger Basis erzeugten musikalischen Motiven hinsichtlich empfundener Ästhetik verglichen. Das Hörexperiment wurde online durchgeführt und umfasste insgesamt 133 TeilnehmerInnen mit unterschiedlicher Erfahrung.

Zusammenfassend veranschaulicht diese Masterarbeit, dass die Funktionen des Sequenzers der Roland TB-303 anhand von Deep Learning Technologie insofern nachgebildet werden können, als dass das Modell in der Lage ist, symbolisch repräsentierte Musikmotive entsprechend der Merkmale der Stilrichtung Acid zu erstellen. Die gesammelten Daten zeigen auf, dass die durch das erstellte Modell generierten Musikmotive eine Ästhetik aufweisen, welche vergleichbar mit derer von Menschen komponierten Musikmotiven desselben Stils ist. Die Daten weisen weiters darauf hin, dass die durch das erstellte Modell generierten Musikmotive, im Vergleich zu denjenigen, die auf zufälliger Basis erzeugt wurden, als ästhetisch überlegen wahrgenommen werden.

Verfassungszeitraum: 14.02.2021 – 17.05.2022