Hugo Scurto, 2018
motion capture, Max/MSP, apprentissage non supervisé
Des baguettes connectées qui produisent de manière autonome des sons de batterie. Une personne bouge les baguettes librement dans l'air pour déclencher des sons de batterie pré-enregistrés et explorer la manière dont ces sons influencent leur mouvement. Un Modèle en ligne de Mélanges Gaussiens apprend un mapping dynamique entre les données de mouvement et les sons de batterie, produisant des contrôles indéterminés pour la personne. Somasticks illuminent ainsi l'aspect somatique de la pratique de la batterie, en se focalisant sur les sensations corporelles internes produites par ses sons.