Die Einreichungen

Der Titel „Celebrations“ ist eine Komposition die mithilfe von AIVA angefertigt wurde.
Ziel war es ein Orchesterwerk von der KI komponieren zu lassen und in der Postproduktion die reinen Midi Daten mit qualitativ hochwertigen Klängen zu veredeln. Die Balance der einzelnen Stimmen sowie deren Artigkeit wurden von uns definiert. Auch Percussion-Elemente wurden der Komposition hinzugefügt. Die Instrumentierung wurde dem angepasst wonach die Komposition der KI in unseren Augen verlangte.
Neben AIVA kamen Logic und diverse Kontakt Libraries zum Einsatz.

Ich (23) spiele schon länger Schlagzeug in verschiedenen Bands und komponiere und produziere außerdem verschiedene Musik. In letzer Zeit habe ich mich mit KI-Musikprogrammen beschäftigt, aber noch nichts damit komponiert.
Zum Song:
Die Grundmelodie ist in harm.-Moll. Als musikalische Vorbilder dienen Bands wie The Shadows. Nach dem ich erste Arrangement-Ansätze in Musescore unternommen habe, integrierte ich das KI-MIDI-Programm „Magenta Studio Continue“. Es bat sich gut an, da es auf von mir komponierten Material, Neues schaffen kann und ich ein Hammond Solo brauchte. Ich übergab der Engine einen Teil meiner bisherigen Melodie, und sie schlug mir eine Fortsetzung vor. Anschließend harmonisierte ich diesen Teil. Das System sah ich als einen musikalischen Partner an, der mir neue Möglichkeiten vorschlagen kann. Außerdem erhielt ich vom System neue spannende Fills. Ich ließ einige Instrumente von Musikern einspielen und mischte den Song. Für das Mastering benutzte ich iZotope Ozone.

Von den Lyrics ausgehend entstand in Arbeit mit Amper ein, der Stimmung entsprechendes, Grundsoundkonstrukt/Sammlung von Sounds. Einzelne generierte Spuren importierte ich dann für den weiteren Prozess in FL-Studio, mischte die Spuren, bearbeitete den Sound und die Besetzung. Die generierte Basedrum nahm ich aus dem Intro, sampelte einen Schlag und nahm diesen als Grundlage für den Beat von Vers und Chorus. Nacheinander entstanden dann die Aufnahmen der Klavier-, Orgel-, Gitarren-, Bratschen- und Gesangsstimmen.
Das Verhältnis schätze ich auf 29% KI – 71% Eigenarbeit. Dies ist mein erstes KI-gestütztes Projekt.
Mein musikalischer Hintergrund liegt in der klassischen Musik, wo ich Geige/Bratsche (16 Jahre), Klavier (6 J.) lernte. Aktiv komponiere ich seit 10 Jahren (seit 6 J. Songwriting) mit dem Ziel Filmmusik-Komposition. Seit Januar 2019 bin ich Sängerin, Texterin und Komponistin einer Jazz/Reggae Band. Das war auch der Anlass mit DAW gestützter Musikproduktion zu beginnen.

Mich interessierte vor allem die Zusammenarbeit von KI und menschlicher Kreativität. Als Songwriter brauche ich bei der Erschaffung eines Stücks anfangs oft einen inspirierenden Titel oder eine Thematik. Hier half die KI. Ein von Amper kreierter Track bildete die Grundlage. Leider ist ein Amper-Track von drei Minuten recht eindimensional. Die Sounds sind ebenfalls dürftig, also wählte ich die gerade akzeptablen retro-Synthesizer-Sounds und reicherte sie mit eigenen Instrumenten an. Nützlich war hier die KI des Logic Pro X Drummers. Mit dem Text eines Lyric-Generators als Basis schrieb ich unter Beibehaltung der Thematik einen neuen Text. Als ultimative symbolische Verkörperung von KI ließ ich meinen Computer den Text vorlesen und bearbeitete die Rhythmik und Tonhöhe. Der Amper-Track zwang mich in einer unüblichen Form zu arbeiten und Melodie/Text dieser anzupassen. Somit hat mich die KI dazu gebracht ein Stück zu erschaffen, das ich nie selbstständig in dieser Form geschrieben hätte.

Als ich eines Nachmittags während eines Aufenthalts in Wien etwas Zeit für mich hatte, fragte ich mich, was wohl mit Beethovens „Diabelli-Variationen“ passieren würde, wenn man sie den Algorithmen von YouCompose unterzog. Meiner Wohnung befand sich im hinteren Teil eines typischen habsburgischen Wohnhauses in der Gumpendorferstraße neben der Laimgrubengasse 22 wo Beethoven lebte und an diese composition gearbeitet hat, bevor er in das nächste Haus zog.
Ich habe im Internet nach MIDI-Dateien gesucht und sie auf meinem iPhone in YouCompose geladen. Das war der Beginn eines aufregenden Abenteuers.
Das Resultat: 14 neue Variationen von denen ich hier drei präsentiere. Aimée erhielt jedes Mal nur eine Zeile mit ein paar Takten, die das Hauptthema einer von Beethovens Variationen enthielten. Darauf aufbauend komponierte sie eine Sonate, ein Scherzo und eine Fuge. Die besten Segmente wurden von mir ausgewählt und zu diesen „Diabelli-Variationen-Variationen“ zusammengesetzt.

The Black Box Experiment Das Systemverhalten Künstlicher Neuronaler Netze Im Rahmen meiner Bachelor-Thesis stellte ich mir die Frage, inwiefern KI bei der Musikproduktion kreativer Partner sein kann. Da ich elektronische Musik produziere und mich für KI-Technologien interessiere, erforschte ich Programme wie Amper Music oder Magenta. Um mich noch intensiver mit dem Feld zu befassen, startete ich das Projekt „The Black Box Experiment“. Statt KI-Software für die Musikproduktion zu nutzen, war das Ziel meiner Arbeit die Übertragung des Systemverhaltens Künstlicher Neuronaler Netze auf musikalische Prozesse. Menschen wurden dabei zum lernenden KNN und ich zu deren Trainer. Vergleichbar mit moderner KI-Technologie produzierte in diesem Experiment das Künstliche Neuronale Netz Musikstücke, die anschließend von mir selektiert, ausgewertet und zu eigenen musikalischen Produktionen kombiniert wurden. Für den Wettbewerb komponierte ich aus meiner entwickelten KI mit Ableton Live den Song „ANN“. Bis auf Effektbearbeitung und Änderung des Arrangements blieben die ursprünglichen Soundspuren der Neuronen des KNN zum Großteil im Originalzustand erhalten.

Alles begann, als ich durch Zufall auf den Wettbewerb gestoßen bin und sofort begeistert war. Ich beantragte die Nutzungslizenz für Amper. Etwas unentschlossen, was ich denn nun genau machen sollte, probierte ich Amper aus. Es dauerte nicht lange und ich hatte einige Stücke beisammen – und konnte mich nicht für eins entscheiden. Auf der Internetseite von Beats and Bits wurde ich dann auf Audacity aufmerksam. Mein Problem war gelöst 🙂 Ich konnte alle Stücke, die mir gefielen verwenden. Ich probierte und verzweifelte viel, versuchte mit Effekten einzelne Passagen zu retten und schmiss dann doch einiges nochmal über den Haufen. Und dann war es fertig. Mixture. Ein Mix aus verschiedenen Genres, meine verschiedenen Verzweiflungs- und Hoffnungsstadien und am Schluss einfach ein sehr experimentelles Stück.
Ich selbst spiele Hackbrett, Klavier und Geige und hatte Musik in der Oberstufe als Hauptfach. Ich habe jedoch keine Erfahrung im Komponieren mit Mischpulten etc. geschweige denn mit AI

„Green is Blue“ soll möglichst viele verschiedene Stile vereinen und vertraut, aber auch gleichzeitig neu klingen.Die haupt Melodien, Akkorde und Rhythmen wurden durch KI Software komponiert und nur so minimal wie nötig verändert. Um ein Zusammenspiel zwischen den zum Teil nicht kombinierbaren KI-Kompositionen zu schaffen, wurden die Grundakkorde der einen KI-Komposition genommen und daraus eine eigene Begleitung komponiert, auf welche dann die Melodie einer anderen KI passt. Somit konnten möglichst viele KI’s verwendet werden. Der Gesang wurde durch einen Vocoder in Akkorde “gepitched”. Diese wurden nicht a cappella eingesungen, um den Sound etwas futuristischer zu machen. Der Anteil von KI gemachter Komposition liegt bei gut 70%. Jedoch ging viel meiner Energie in die akustische Bearbeitung, Zusammensetzung der KI-Kompositionen und zum Teil auch Anpassung an Tonart oder Tempo. Eingesetzt wurde: Aiva, Magenta Continue, NSynth, Chrome Melody Maker, Amper und der Song Lyrics Generator.

Kreative Ideen:
* Dieses Python-Skript.
* Statische Toene-Liste.
* KI = Zufallsgenerator waehlt aus der Liste.
* Speichern der einmaligen Musik: Luftschall-Aufnahme + Textausgabe speichern.
Erfahrung: Laufendes Masterstudium Digital Humanities, 0 Musikkenntnisse.
Hardware: PC//Python-IDE: Thonny 3.1.2//Aufnahme: VLC + Handy.
Quellen [02.10.2019]:
1/2=https://realpython.com/playing-and-recording-sound-python/#playsound
2/2=https://pythonprogramminglanguage.com/randon-numbers/
Toene: Schlecht: 60,100,140,180,220,260,300 HZ // 260,270,280,290,300,310,320 HZ.
Gut: siehe unten.
“‘
import random, winsound
print(„Moegliche Toene in HZ:“)
freq = [260,300,340,380,420,460,500]
print(freq)
print(„70x 1 Sekunde 1 Zufallston:“)
random_freqs=[]
for steps in range(1,71):
random_freqs.append(random.sample(freq,1))
text=““
for f in random_freqs:
text=text+str(f)
print(text)
for f in random_freqs:
freq = f[0]
winsound.Beep(freq,1000)
print(„Fertig!“)

In collaboration with CJ Carr from Dadabots (machine learning expert with raw audio), he fed 1 hour of my vocals into a neural network that generated 10 hours of new audio over 2 1/2 days.  I just finished making an album with all this audio, that’s turned into a neural vocal duet. I was curious to find out if AI is smart enough to create new melodies with emotional delivery and lyrics that made sense.  The end result was a lot of curation on my end, chopping up a ton of these audio samples into compositions that made sense. Lyrically and melodically it ended up being a game of ‚fill in the blank‘, making it a collaborative writing journey.  Some tracks off the album are a duet of me singing back and forth with my second self. Others are pure sampling of the AI generated audio files. The track submitted here is the single off the album currently being mixed and mastered (this is rough mix).  The vocals here are all the AI generated clips.

EDM-Songs (z.B.: Marshmello, Alan Walker) haben mich inspiriert und so habe ich ein eigenen Song komponiert. Es ist schwierig das abzuschätzen. Die Beats und Loops waren vorhanden, aber ohne komponieren (richtiges einsetzen im gleichen Takt) würde keine Musik zustande kommen. Ich spiele seit meinem 6. Lebensjahr Gitarre und bin seit 2 Jahren in einer Band. Desweiteren besitze ich seit einem Jahr ein DJ-Controller und nehme auch Unterricht bei einem professionellen DJ. Ich habe die KI App Groovepad auf mein Smartphone benutzt um das Musikstück zu komponieren.

Mein Ziel war die Vertonung einer Problematik, die mich seit langem beschäftigt und mit der sich im Prinzip jeder Bewohner dieses Planeten dringlichst befassen sollte, nämlich den menschengemachten Klimaproblemen. Mein erster Ansatz bestand darin, Drums zu finden die eine gewisse „Düsterkeit“ ausstrahlen. Bei den von mir verwendeten Trommeln/Percussions kam mir sofort das Bild von riesigen, sich in die Erde grabenden Schaufelbaggern und auch von sich in das Erdreich bohrenden Ölplattformen, die vermutlich häufiger aus reiner Profitgier als zur zwingend nötigen Versorgung der Menschheit errichtet werden. Würde ich den Song visualisieren, würde während dieser „Drum-Phasen“ in sehr schneller Bildfolge die Zerstörung und Ausbeutung unseres Planeten zu sehen sein. Die dann einsetzenden, klagenden Chöre und Synthezizer beschreiben die daraus resultierenden Folgen, nämlich das Elend welches mit dem egoistischen Verhalten vieler Menschen einhergeht. Ich stelle mir Ölteppiche vor, in denen große Mengen an Vögeln verenden, Fische und andere Meeressäuger deren Mägen mit Plastik gefüllt sind, Brandrodungen im Regenwald…diese Reihe könnte man leider schier endlos fortsetzen. […]

Ich studiere Tonmeister an der UdK. Mit Hilfe von KI habe ich noch nicht gearbeitet. „midi-me“: In meiner Phantasie hatte ich die Idee eine Art Variation von „Donna Lee“ zu produzieren. Ich trainierte die Maschine auf 100.000 Steps. Der Output war mäßig kontrollierbar. Trotzdem ergaben sich hin und wieder Schnipsel, die mich auf Samplen brachten. So kam die erste Hälfte des Flöten-Samples zustande. Die zweite Hälfte ergab sich aus Continue von Magenta Studio. Im Anschluss habe ich versucht mit „Generate“ einen passenden Drum-Beat zu generieren, war nur binär. Wahrscheinlich aus Trotz kam ich schlussendlich bei einer Kreuzung aus 16-jährigem Produzenten, 2014 und Chicago Footwork raus. Da ich so eine Art Musik noch nie gemacht habe, weiß ich zwar nicht wie authentisch es geworden ist, aber Spaß hat es alle mal gemacht! Der Song wurde um die KI-generierte Melodie gebaut. Quasi Thema und Inspiration.

Die Grundlage des von mir komponierten Stückes „Breitbart About Greta“ ist ein von mir entworfenes Programm, das über eine API Nachrichten – relativ zu einer Nachrichtenagentur (hier: Breitbart-News) und einem Keyword (hier: Greta) – auswertet und eine Sentiment-Analyse vornimmt. Durch ein von mir definiertes Mapping werden Wörter oder deren bedingte Wahrscheinlichkeiten Frequenzen zugeordnet. In einem weiteren Schritt werden die prozessierten Wörter vorgelesen. Für die hier vorliegende Komposition habe ich Ableton benutzt, um alle erzeugten Spuren zusammenzufügen. Das Programm ist Teil eines Kunstprojektes, das sich zum Ziel nimmt, Stimmungsbilder der Nachrichten zu sonifizieren und verschiedene Nachrichtenagenturen und deren Wortwahl durch Soundsequenzen erfahrbar zu machen.

Die Verbindung vom von mir eingereichten Stück zu AI ist weniger Technischer Art, als mehr inhaltlich: vor bald zwei Jahren wurde ich von einem Programm kontaktiert, dass – wie sich später rausstellte – von Frankfurter Hackern geschrieben wurde. Es suchte auf Basis gewisser Einstellungen nach Leuten im Netz und verknüpfte sie (ohne deren Wissen oder Wunsch) miteinander, indem es aus den im Netz zu den Personen verfügbaren Informationen randomisierte Aktionen ableitete. (Ich könnte die Geschichte ausführlich erzählen, es ist aber nicht der Platz dafür).
Die Geschichte hat mich aber sehr inspiriert, sodass ich gleich ein bzw. drei Alben zum Thema VR und künstliche Intelligenz geschrieben habe.

Ich hatte den Text „Digital“ schon geschrieben, er schien mir geeignet für ein KI-Projekt.
Mit „AIVA“ erzeugte ich dann eine Komposition (https://beta.aiva.ai/publicPlayer?c=5d97697817b196629431d141).
Die entstandene MIDI-Datei importierte ich in CUBASE, eine Software, die ich seit Mitte der 1990er Jahre benutze.
Für einen individuelleren Sound wies ich den einzelnen MIDI-Spuren andere Instrumente zu (HALION SE), die ich zusätzlich noch editierte.
Anschlagstärke und Länge der Midi-Noten ließ ich teilweise durch Zufallsparameter beeinflussen, um die AIVA-Komposition etwas aufzulockern – ein Vorgang, der meines Erachtens auch schon in Richtung KI geht.
Auf der Seite http://www.fromtexttospeech.com/ erzeugte ich mit virtuellen Stimmen Audio-Dateien – diese Stimmen lesen den Text. In CUBASE passte ich sie an Tempo und Rhythmus meiner Komposition an.
Zusätzlich programmierte ich noch einen Beat (GROOVE AGENT SE) und nahm mit Mikrofon eine Spur auf – da spiele ich Ukulele.

Konzept: Komposition durch KI-Interpretation der Herzaktivität eines Menschen. Aus einem realen EKG Signal (Hardware eigene Entwicklung) werden mit Feature Extraktion und Klassifikation zeitveränderliche Merkmale extrahiert (MATLAB) und in eine DAW (Reason) geroutet. Hier wird basierend auf der Interpretation die Melodie, Drums, Tempo… generiert.
Mensch: Die Harmonie wird optional vorgegeben. Die Instrumente und deren Zuordnung zu Features sind noch fix. Der Buildup ist noch nicht automatisiert. Alles Weitere ist EKG gesteuert und durch KI-Interpretation generiert. Das Potential ist gewaltig.
Erfahrung: Zu Schulzeiten Posaune, während des Studiums wenig Zeit für Musik. Ich strebe eine Promotion in medizinischer Signalverarbeitung an.
Der Ursprung des Stückes ist das Herz und dessen KI-basierte Interpretation. Jedes Stück ist einzigartig, wie der Herzschlag jedes Menschen in jeder Sekunde. Es verleiht dem augenblicklichen Ich in all seinen Facetten einen Klang: „Music From Your Heart“.

Ich habe mir vorgenommen einen Hip Hop Beat mithilfe von KI zu produzieren.
Dazu habe ich mir über Amper Music ein Orchestrales Hip Hop Instrumental erstellen lassen.
Die einzelnen Audiospuren habe ich dann in Logic importiert.
Jedoch gefielen mir die vielen Akkordreihenfolgenwechsel und der Drumbeat des erstellten Liedes nicht gut, sodass ich den Drumbeat komplett durch meinen eigenen ersetzt habe und aus der Melodie die stellen rausgeschnitten und geloopt habe, die mir am meisten zugesagt haben. Somit habe ich die Melodie vereinfacht und einprägsamer gemacht.
Bei meinem Beat ist die komplette Melodie (also Sub Bass, Klavier, Cellos und Violas) von der KI ohne dass, außer ein paar Effekten (z.B. Hall), sonst etwas verändert wurde.
Den Drumbeat habe ich komplett neu gemacht.
Bei meiner Einreichung würde ich schätzen, dass etwa 30 % der KI und 70 % mir, also dem menschengemachten Anteil zuzuordnen sind.
KI unerfahren aber seit 2 1/2 Jahren hobbymäßig Musikproduzent.

Für ‚cyborg manifesto‘ suchte ich zunächst bei Amper nach einer Basis. Ich gab dort verschiedenste Genres und Tempi und an. Bei den Songs, die ich melodisch oder rhythmisch interessant fand, lud ich die jeweiligen Audiospuren der Instrumente herunter. Anschließend bearbeitete ich sie in Ableton, legte zusätzliche Effekte darüber und arrangierte sie neu. Um den Unterschied zwischen Mensch und Maschine und ihre Abhängigkeit voneinander musikalisch hervorzuheben, spielen am Anfang des Tracks alle KI-basierten Spuren rückwärts, alle eigens komponierten Spuren vorwärts. Im weiteren Verlauf hebt sich dieses bipolare Verhältnis von vorwärts und rückwärts, Mensch und Maschine allmählich auf, der Sound pendelt zudem hin und her. Der Titel des Tracks lehnt an Donna Haraways Essay „A Cyborg Manifesto“an. Das kompositorische Verhältnis von Mensch und Maschine schätze ich auf 70 / 30. Ich benutze Ableton seit 4 Jahren und spiele seit meinem achten Lebensjahr Klavier.

Mein Hip-Hop Instrumental „Genius“ ist ein Musikprojekt, was ich in meiner Freizeit und liebe zum klassischem „Oldschool“ Hip-Hop produziert habe. Da mich der moderne und aktuelle Trend-Hip-Hop überhaupt nicht mehr anspricht, möchte ich etwas tun, um die alten, akustischen und klassischen Klänge des Hip-Hops zu reanimieren.
Ich selbst produziere die Musik mit Hilfe eines MIDI-Keyboards und einer Maschine Mikro MK2 (inkl. der Maschine2-Software). Dabei habe ich in diesem Track mit Hilfe des Samplings eine Melodie arrangiert und durch die Bläser (Stabs) Akzente gesetzt, um den Track lebendiger und dynamischer zu gestalten. Ich selbst nutze dabei auch Plugins wie z.B. „Chordz“ um meine Stücke abzurunden. Ich selbst habe mir das Klavierspielen durch YouTube-Tutorials angeeignet und war für ca. 4 Jahre in einer Schulgruppe für die Percussion zuständig. Ich selbst sage immer, dass es keine Grenzen beim Musik produzieren gibt, außer vielleicht die eigene Kreativität.

Ich liebe es, Volksmusik zu hören. Das Beste an der Volksmusik ist, dass man das gleiche Musikstück mit verschiedenen Instrumenten und in sehr unterschiedlichen Zeiträumen von sehr unterschiedlichen Menschen hören kann. Ich habe mich immer gefragt, wie ein Künstler ein bestimmtes Musikstück spielen würde. Deshalb geht es in meinem Beitrag darum, wie Pyotr Ilyich Tchaikovsky „Stille Nacht“ auf einer Harfe spielen würde.
Ich wähle das Musikstück (Stille Nacht), den Künstler (Pyotr Ilyich Tschaikowsky) und das Instrument (Klavier, Harfe), das ich präsentieren wollte. Die Musik wurde vollständig über eine KI generiert.
Ich habe keinen musikalischen Hintergrund und keine Erfahrung, aber ich bin ein begeisterter Zuhörer. Ich benutzte MuseNet, GPT-2, ein auf dem Modell basierendes Modell zur Erzeugung der Musik.

Symbiosis is a song meant to showcase human and AI interaction as two different entities and aims to display various styles of musical combinations. While I have been producing music on Ableton without any formal training for about 3 years now, this is the first time I came across AI music. To begin, I used Amber AI to create an initial sketch of the song including chords, etc. Based on that, I started to create a progression by creating 2 bar melodies and then using Google Magenta AI’s continue function to complete them. Google’s NSynth AI was also used in the form of synth patches in a few layers. For the drums, I used Magenta AI to create many drum patterns and then used it’s interpolate function to finalise on a drum pattern while, I selected the drum samples. I also sampled sounds generated from NSynth AI to be used as atmospheric Fx. Overall, AI was used to make about 60% of the track with my 40% contribution being more evident as the song progresses and in the areas of mixing.

Ziel war es, ein orchestrales, filmisches aber doch modern klingendes Stück mithilfe der KI zu erarbeiten.
Zunächst wurden Programme wie Orb Composer, Aiva, Captain Chords, etc. daraufhin analysiert welchen kompositorischen Beitrag sie zu Leisten im Stande sind.
Der Hauptaspekt lag auf dem emotionalen Gehalt und der künstlerischen Ästhetik der Komposition an sich. Nach vielen Testläufen fiel die Wahl auf Aiva.
Das Resultat ist eine Symbiose aus Mensch und Maschine bei der der KI die gesamte kompositorische Leistung zusteht und wir als Produzenten die klangliche Ausgestaltung der Themen übernommen haben. Jede einzelne Stimme wurde mit neuen Sounds belegt, fehlende Stimmen ergänzt und eine Balance geschaffen. Nach einem anfänglich rein orchestralen Arrangement werden ab der Hälfte des Stücks moderne Beats und Synthesizer verwendet. Selbst in modernem Gewand hat die Komposition Relevanz.
Weitere Programme: Logic, Kontakt, Keilwerth Synthesizer, etc.

Ausgangspunkt der Komposition „Tief wie mein Schnee“ sind Fotos, auf deren Basis das KI-Programm img2poem die Verse des Stückes erzeugt hat. Die Refrains wurden mit Poetron und dem Rap Lyrics Generator generiert. Der Text wurde mit Google Translate übersetzt und auf ein Klangbett gesprochen, dessen Grundlage das Tensorflow Magenta-Programm ”Latent Cycles” ist und das durch ein randomisiertes Drumset rhythmisch eingefasst wird. Weitere Tonspuren wurden u.a. auf Korg Volca-Geräten eingespielt, indem nach dem Prinzip der écriture automatique mit minimaler mentaler Zensur Klangfarben und Tonfolgen gewählt wurden. Somit überwiegen die KI-Anteile der Komposition die menschlichen; letztere dienen dazu, die Komposition popmusikalisch abzurunden.
#poetrymeetsbeats besteht aus den hauptberuflichen Künstlern Marco Michalzik (Texte, Vocals) und Manuel Steinhoff (Synthesizer, Produktion), und Theodor Sperlea (Synthesizer), der forschend maschinelles Lernen für ökologische Fragestellungen nutzt.

MEANDERING RIVER is an audiovisual installation comprised of real-time visuals generated by an algorithm and music composed by an A.I. The piece reinterprets the shifting behaviors of rivers by visualizing and sonifying their impact on the surface of the earth.
The musical composition is the result of the combination of a trained Artificial Intelligence (Google Magenta Performance RNN learning model) and a custom-built procedural system. At first, the visuals were used as a graphical score for Piano players who were invited to improvise to them. By this we gained datasets to train the A.I. which generated a new musical composition. Not only to reflect the performative nature of the work but to achieve a human-like musical interpretation, we had our custom-built software analyzed and interpreted the values outputted directly from the river simulation. Thus, length, curvature and events of connections of the meandering river influenced musical composition like tempo, note strength.etc