Ge Wang: The DIY orchestra of the future

Ge Wang: A orquestra "faça-você-mesmo" do futuro

103,642 views ・ 2014-06-26

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Daiana Buffulin Revisor: Gustavo Rocha
00:12
I want to talk to you about one thing
0
12927
2181
Eu quero falar com vocês sobre uma coisa
00:15
and just one thing only,
1
15108
1756
e apenas uma coisa,
00:16
and this has to do with when people ask me,
2
16864
3756
que tem a ver com quando as pessoas me perguntam
00:20
what do you do?
3
20620
3247
O que você faz?
00:23
To which I usually respond,
4
23867
1900
E intuitivamente eu respondo:
00:25
I do computer music.
5
25767
3140
eu faço música computacional
00:28
Now, a number of people
6
28907
1945
Agora, algumas pessoas
00:30
just stop talking to me right then and there,
7
30852
2237
param de me dar atenção aí,
00:33
and the rest who are left usually have
8
33089
2413
e o restante que sobrou geralmente tem
00:35
this blank look in their eye,
9
35502
2248
uma interrogação no olhar,
00:37
as if to say, what does that mean?
10
37750
2169
como se falassem, " o que isso significa?"
00:39
And I feel like I'm actually depriving them
11
39919
2218
E eu sinto que, na verdade, estou privando-os
00:42
of information by telling them this,
12
42137
3205
de informação falando assim,
00:45
at which point I usually panic
13
45342
1728
então geralmente entro em pânico
00:47
and spit out the first thing that comes to my mind,
14
47070
1590
digo a primeira coisa que me vem em mente, que é
00:48
which is, I have no idea what I'm doing.
15
48660
3782
eu não tenho ideia do que estou fazendo.
00:52
Which is true.
16
52442
1612
O que é verdade.
00:54
That's usually followed by a second thought,
17
54054
2856
Isso geralmente é seguido por um segundo pensamento
00:56
which is, whatever it is that I'm doing,
18
56910
3300
que é, seja lá o que eu estiver fazendo,
01:00
I love it.
19
60210
1692
eu amo.
01:01
And today, I want to, well,
20
61902
3797
E hoje, eu quero, bem,
01:05
share with you something I love,
21
65699
2171
dividir com vocês uma coisa que eu amo,
01:07
and also why.
22
67870
1484
e também por quê.
01:09
And I think we'll begin with just this question:
23
69354
3929
E acho que vamos começar com esta pergunta:
O que é música computacional?
01:13
What is computer music?
24
73283
1337
01:14
And I'm going to try to do my best to provide a definition,
25
74620
3780
E eu vou tentar o meu melhor para dar a definição.
01:18
maybe by telling you a story
26
78400
1731
Talvez contando uma históra
01:20
that goes through some of the stuff
27
80131
1647
que mostra algumas das coisas
01:21
I've been working on.
28
81778
1926
em que tenho trabalhado.
01:23
And the first thing, I think, in our story
29
83704
1812
E a primeira coisa em nossa história
01:25
is going to be something called ChucK.
30
85516
2548
vai ser algo chamado ChucK.
01:28
Now, ChucK is a programming language for music,
31
88064
5373
ChucK é uma linguagem de programação para música,
01:33
and it's open-source, it's freely available,
32
93437
2709
é open-source, está disponível gratuitamente,
01:36
and I like to think that it crashes equally well
33
96146
1920
e gosto de pensar que ele trava muito bem
01:38
on all modern operating systems.
34
98066
2344
em todos os sistemas operacionais modernos.
01:40
And instead of telling you more about it,
35
100410
2960
E em vez de falar mais sobre ele,
01:43
I'm just going to give you a demo.
36
103370
1826
vou fazer uma demonstração.
01:45
By the way, I'm just going to nerd out
37
105196
1156
Aliás, eu vou dar uma de nerd
01:46
for just a few minutes here,
38
106352
1629
por alguns minutos aqui,
01:47
so I would say, don't freak out.
39
107981
2798
então diria, não se apavorem.
01:50
In fact, I would invite all of you to join me
40
110779
2071
Na verdade, eu os convidaria todos a se juntarem a mim
01:52
in just geeking out.
41
112850
1184
nesta tarefa de nerd.
01:54
If you've never written a line of code before in your life,
42
114034
3062
Se nunca escreveram uma linha de código na vida,
01:57
do not worry.
43
117096
1186
não se preocupem.
01:58
I'll bet you'll be able to come along on this.
44
118282
3517
Eu aposto que vão conseguir entender.
02:01
First thing I'm going to do is to make
45
121799
1419
A primeira coisas é fazer
02:03
a sine wave oscillator,
46
123218
1833
um oscilador de onda senoidal
02:05
and we're going to called the sine wave generator
47
125051
3034
e vamos chamar o oscilador de onda senoidal
02:08
"Ge."
48
128085
2762
"Ge".
02:10
And then we're going to connect "Ge" to the DAC.
49
130847
2090
E então vamos conectar o Ge ao DAC.
02:12
Now this is kind of the abstraction
50
132937
1154
Este é um tipo de abstração
02:14
for the sound output on my computer. Okay?
51
134091
2608
do som que sai do meu computador.
02:16
So I've connected myself into the speaker.
52
136699
3200
Assim, eu me conectei ao microfone.
02:19
Next, I'm going to say my frequency
53
139899
1592
Em seguida, vamos dizer que minha frequência
02:21
is 440 hertz,
54
141491
1968
é 440 hertz,
02:23
and I'm going to let time advance
55
143459
3819
e vou deixar dois segundos
02:27
by two seconds through this operation.
56
147278
2722
adiantados nesta operação.
02:30
All right, so if I were to play this --
57
150000
4068
Então, se eu tocar isto...
02:34
(Tone) —
58
154068
2672
(Som)
02:36
you would hear a sine wave at 440 hertz for two seconds.
59
156740
2421
Vocês ouvem uma onda senoidal de 440 hertz por dois segundos
02:39
Okay, great. Now I'm going to copy and paste this,
60
159161
3026
Ok, ótimo. Agora eu copio e colo isto,
02:42
and then just change some of these numbers,
61
162187
1744
e aí mudo alguns destes números,
02:43
220.5, 440 I shall leave it as that,
62
163931
3960
220,5; 440 vou deixar assim,
02:47
and .5 and 880.
63
167891
2440
e 0,5 e 880.
02:50
By doubling the frequency,
64
170331
1362
Duplicando a frequência,
02:51
we're actually going up in successive octaves,
65
171693
2517
nós estamos subindo oitavas sucessivas
e então temos esta sequência...
02:54
and then we have this sequence --
66
174210
1337
02:55
(Tones) — of tones.
67
175547
2127
(Som) de tons.
02:57
Okay, great, now I can imagine creating
68
177674
1906
Ok, ótimo. Agora eu posso criar
02:59
all kinds of really horrible
69
179580
1442
todos tipos de pedaços de música horrível
03:01
single sine wave pieces of music with this,
70
181022
2398
de onda senoidal com isto,
03:03
but I'm going to do something that computers are really good at,
71
183420
2912
mas vou fazer algo em que computadores são muito bons,
03:06
which is repetition.
72
186332
1824
que é repetição.
03:08
I'm going to put this all in a while loop,
73
188156
1704
Vou colocar tudo isto em repetição,
03:09
and you actually don't need to indent,
74
189860
1296
e não precisamos indentar,
03:11
but this is purely for aesthetic reasons.
75
191156
2124
mas só por razões puramente estéticas.
03:13
It's good practice.
76
193280
1604
É uma boa prática.
03:14
And when we do this —
77
194884
1580
E quando fazemos isto...
03:16
(Tones) —
78
196464
4497
(Sons)
03:20
that's going to go on for a while.
79
200961
1173
Vai continuar por um tempo.
03:22
In fact, it's probably not going to stop
80
202134
1494
Na verdade, não vai parar
03:23
until this computer disintegrates.
81
203628
1783
até que o computador desintegre.
03:25
And I can't really empirically prove that to you,
82
205411
2699
E posso provar isso empiricamente para vocês,
03:28
but I hope you'll believe me when I say that.
83
208110
3669
mas eu espero que acreditem em mim.
03:31
Next, I'm going to replace this 220
84
211779
1876
Próximo passo, eu vou mudar este 220
03:33
by math.random2f.
85
213655
2806
para math.random2f
03:36
I'm going to generate a random number
86
216461
1278
Eu vou gerar um número aleatório
03:37
between 30 and 1,000 and send that
87
217739
3140
entre 30 e 1000 e enviá-lo
03:40
to the frequency of me.
88
220879
2086
para a minha frequência.
03:42
And I'm going to do this every half a second.
89
222965
2100
E eu vou fazer isso a cada meio segundo
03:45
(Tones)
90
225065
2942
(Sons)
03:48
Let's do this every 200 milliseconds.
91
228007
2661
Vamos fazer isso a cada 200 milissegundos.
03:50
(Tones)
92
230668
4622
(Sons)
03:55
One hundred.
93
235290
1455
Cem.
03:56
(Tones)
94
236745
1612
(Sons)
03:58
All right.
95
238357
1234
Certo.
03:59
At this point, we've reached something
96
239591
1944
Nesse ponto, nós alcançamos algo
04:01
that I would like to think of as
97
241535
1070
que eu gosto de encarar como
04:02
the canonical computer music.
98
242605
4021
música computacional canônica
04:06
This is, to me, the sound that mainframes
99
246626
3817
Isto é, para mim, o som que os mainframes
04:10
are supposed to be making
100
250443
1122
deveriam fazer
04:11
when they're thinking really hard.
101
251565
3242
quando eles estão pensando muito.
04:14
It's this sound, it's like,
102
254807
2093
Este som é como,
04:16
the square root of five million.
103
256900
3571
a raíz quadrada de 5 milhões.
04:22
So is this computer music?
104
262427
3784
Então, será que isso é música computacional?
04:26
Yeah, I guess by definition,
105
266211
1979
Eu acho que sim pela definição,
04:28
it's kind of computer music.
106
268190
1205
é tipo música computacional.
04:29
It's probably not the kind of music you would listen to
107
269395
3008
Esse provavelmente não é o tipo de música que você
04:32
cruising down the highway,
108
272403
1488
ouviria dirigindo na estrada,
04:33
but it's a foundation of computer-generated music,
109
273891
5016
mas é a base da música gerada em computador,
04:38
and using ChucK,
110
278907
2203
e usando ChucK
04:41
we've actually been building instruments
111
281110
1693
nós já criamos instrumentos
04:42
in the Stanford Laptop Orchestra,
112
282803
1896
na Stanford Laptop Orchestra,
04:44
based right here at Stanford Center for Computer Research in Music and Acoustics.
113
284699
4201
que fica aqui no Centro Stanford
para Pesquisa Computacional em Música e Acústica.
04:48
Now the Laptop Orchestra is an ensemble of laptops,
114
288900
2783
A Laptop Orchestra é um conjunto de laptops,
04:51
humans and special hemispherical speaker arrays.
115
291683
2629
pessoas e uma série de auto-falantes hemisféricos especiais.
04:54
Now the reason we have these
116
294312
1597
A razão pela qual temos isso
04:55
is so that for the instruments that we create
117
295909
2470
é para que os instrumentos que nós criamos
04:58
out of the laptop, we want the sound to come
118
298379
2224
dos laptops, nós queremos que o som
05:00
out of somewhere near the instrument
119
300603
2520
que sai em algum lugar perto do instrumento
05:03
and the performer,
120
303123
1368
e do músico
05:04
kind of much like a traditional, acoustic instrument.
121
304491
2702
muito mais como instrumento acústico tradicional,
05:07
Like, if I were to play a violin here,
122
307193
1886
como se eu tocasse violino aqui,
05:09
the sound would naturally not come out of
123
309079
2111
o som não sairia naturalmente do
05:11
the P.A. system, but from the artifact itself.
124
311190
2774
sistema PA mas do próprio instrumento.
05:13
So these speakers are meant to emulate that.
125
313964
3207
Esses auto-falantes são feitos para emular isso.
Na verdade, eu vou mostrar a vocês
05:17
In fact, I'm going to show you
126
317171
1329
05:18
how we actually built them.
127
318500
2743
como nós os construímos.
05:21
The first step is to go to IKEA
128
321243
2064
O primeiro passo foi ir para o IKEA
05:23
and buy a salad bowl.
129
323307
1380
e comprar uma tigela para salada.
05:24
This is an 11-inch Blanda Matt.
130
324687
3230
Esta é uma Blanda Matt de 28cm.
05:27
That's the actual name,
131
327917
1498
Este é o nome de verdade,
05:29
and I actually use one of these
132
329415
1422
e eu uso mesmo uma dessas
05:30
to make salad at home as well, I kid you not.
133
330837
2228
para fazer salada em casa, de verdade.
05:33
And the first step is you turn it upside down,
134
333065
3171
E o primeiro passo é virá-la de ponta-cabeça
05:36
and then you drill holes in them,
135
336236
2475
e fazer buracos,
05:38
six holes per hemi,
136
338711
2509
seis buracos por cada metade
05:41
and then make a base plate,
137
341220
1714
e então faz um prato de base,
05:42
put car speaker drivers in them
138
342934
2680
coloca auto-falantes de carro
05:45
along with amplifiers in the enclosure,
139
345614
2591
com alguns amplificadores no fechamento,
e coloca tudo junto e temos
05:48
and you put that all together and you have
140
348205
1354
05:49
these hemispherical speaker arrays.
141
349559
1774
estas séries de auto-falantes hemisféricos.
05:51
Add people, add laptops,
142
351333
1563
Adicione pessoas, adicione laptops,
05:52
you have a laptop orchestra.
143
352896
2688
e temos uma orquestra de laptops.
05:55
And what might a laptop orchestra sound like?
144
355584
3530
E como é o som de uma orquestra de laptop?
05:59
Well, let me give you a demonstration
145
359114
1919
Bem, deixem-me dar uma demonstração
06:01
of about 200 instruments we've created so far
146
361033
3235
dos aproximadamente 200 instrumentos
06:04
for the Laptop Orchestra.
147
364268
3243
que nós criamos até agora para a Laptop Orchestra.
06:07
And what I'm going to do is actually come over to this thing.
148
367511
2427
E o que eu vou fazer é caminhar até esta coisa.
06:09
This thing I have in front of me
149
369938
2205
Esta coisa que eu tenho aqui em frente
06:12
actually used to be a commodity gaming controller
150
372143
3212
é usada como um commodity de controle de videogame
06:15
called a Gametrak.
151
375355
1790
chamado de Gametrak
Ele tem uma luva em que dá para colocar as mãos
06:17
This thing actually has a glove you can put on your hands.
152
377145
1876
06:19
It's tethered to the base,
153
379021
1560
Fica preso à base,
06:20
and this will track the position of your hands
154
380581
2529
e vai rastrear a posição de suas mãos
06:23
in real time.
155
383110
1053
em tempo real.
06:24
It was originally designed as a golfing controller
156
384163
3374
Esta luva foi criada para ser um controle de golfe
06:27
to detect the motion of your swing.
157
387537
1916
para detectar movimentos de balanço,
06:29
That turned out to be a rather large
158
389453
2531
e acabou sendo um grande
06:31
commercial non-success,
159
391984
1704
fracasso comercial,
06:33
at which point they slashed prices to 10 dollars,
160
393688
3754
até um ponto em que baixaram o preço para 10 dólares,
até o ponto em que pesquisadores de música computacional
06:37
at which point computer music researchers
161
397442
2008
06:39
said, "This is awesome!
162
399450
2058
disseram: "Isso é maravilhoso!"
06:41
We can prototype instruments out of this."
163
401508
2749
"Podemos fazer protótipos de instrumentos com isso!"
06:44
So let me show you one instrument we've created,
164
404257
2944
Então, deixa eu mostrar um instrumento que
06:47
one of many, and this instrument
165
407201
1912
nós criamos, um de muitos,
06:49
is called "Twilight,"
166
409113
1569
que é chamado "Crepúsculo",
06:50
and it's meant to go with this metaphor
167
410682
2686
e isto significa usar uma metáfora
06:53
of pulling a sound out of the ground.
168
413368
3033
para extrair som do chão.
06:56
So let me see if this will work.
169
416401
3351
Então, vamos ver se funciona.
06:59
(Music)
170
419752
6436
(Música)
07:08
And put it back.
171
428968
1823
De volta ao lugar.
07:10
And then if you go to the left,
172
430791
4095
Se for pra esquerda...
(Som)
07:14
right,
173
434886
2495
Direita...
(Som)
07:21
it sounds like an elephant in pain.
174
441427
3804
Parece um elefante em dor.
07:25
This is a slightly metallic sound.
175
445231
3028
Este é um som suavemente metálico.
07:28
Turn it just a bit.
176
448259
3354
Ajustando um pouquinho
07:31
(Music)
177
451613
2956
(Som)
07:37
It's like a hovering car.
178
457211
3574
É como um carro flutuante.
07:44
Okay.
179
464406
1393
Ok.
07:45
This third one is a ratchet-like interaction, so
180
465799
4166
Este terceiro é como uma catraca, então
07:51
let me turn it up.
181
471360
2551
vou ajustar
07:56
(Music)
182
476915
4795
(Som)
08:02
So it's a slightly different interaction.
183
482068
1880
Uma interação levemente diferente.
08:03
The fourth one is a drone.
184
483948
2954
O quarto é um drone.
08:07
(Music)
185
487583
5177
(Música)
08:20
And finally, let's see,
186
500613
2706
E finalmente,
esta é uma interação totalmente diferente,
08:23
this is a totally different interaction,
187
503319
1811
08:25
and I think you have to imagine that there's
188
505130
1810
e acho que vocês têm que imaginar que há
08:26
this giant invisible drum sitting right here on stage,
189
506940
2932
um tambor invisível gigante bem aqui no palco
08:29
and I'm going to bang it.
190
509872
2443
e eu vou tocá-lo
08:34
(Drum)
191
514255
2647
(Tambor)
08:36
(Laughter)
192
516902
2787
(Risos)
08:40
So there we go, so that's one of many instruments
193
520241
2444
E então aqui está um dos muitos
08:42
in the Laptop Orchestra.
194
522685
1770
instrumentos na Laptop Orchestra
08:44
(Applause)
195
524455
3554
(Aplausos)
08:48
Thank you.
196
528009
2281
Obrigado.
08:50
And when you put that together,
197
530290
2106
E quando os juntamos,
08:52
you get something that sounds like this.
198
532396
4068
temos algo que soa assim.
08:56
(Music)
199
536464
6659
(Música)
Ok, eu acho que dessa experiência
09:45
Okay, and so, I think from the experience
200
585470
2350
09:47
of building a lot of instruments for the Laptop Orchestra,
201
587820
2523
de construir muitos instrumentos para a Laptop Ochestra
09:50
and I think from the curiosity of wondering,
202
590343
2504
e acho que da curiosidade de imaginar,
09:52
what if we took these
203
592847
1503
e se a nós pegássemos
09:54
hopefully expressive instruments
204
594350
1592
esses instrumentos possivelmente expressivos
09:55
and we brought it to a lot of people,
205
595942
2633
e os levássemos a muitas pessoas
09:58
plus then a healthy bout of insanity —
206
598575
2407
e então num ataque saudável de insanidade;
10:00
put those three things together —
207
600982
1489
juntar as três coisas;
10:02
led to me actually co-founding a startup company
208
602471
3516
me levou a co-fundar uma empresa inovadora
10:05
in 2008 called Smule.
209
605987
2459
em 2008, chamada Smule.
10:08
Now Smule's mission is to create
210
608446
1920
A missão da Smule é criar
10:10
expressive, mobile music things,
211
610366
3857
coisas musicais expressivas móveis,
10:14
and one of the first musical instruments
212
614223
4762
e um dos primeiros instrumentos musicais
10:18
we created is called Ocarina.
213
618985
1860
que criamos é chamado de Ocarina.
10:20
And I'm going to just demo this for you real quick.
214
620845
2765
E eu vou demonstrar rapidamente.
10:27
So Ocarina —
215
627234
2416
Então, a Ocarina...
10:29
(Music) —
216
629650
3598
(Som)
10:33
is based on this ancient flute-like instrument
217
633248
3123
é baseada neste antigo instumento parecido
10:36
called the ocarina,
218
636371
1409
com a flauta, chamado ocarina.
10:37
and this one is the four-hole English pendant configuration,
219
637780
3383
e esta é o tubo inglês de quatro furos
10:41
and you're literally blowing into the microphone
220
641163
3403
e você literalmente sopra no microfone
10:44
to make the sound.
221
644566
2926
pra fazer o som.
10:47
And there's actually a little ChucK script
222
647492
1633
E existe um pouco de linguagem ChucK
10:49
running in here that's detecting
223
649125
1168
rodando aqui que detecta
10:50
the strength of your blowing
224
650293
1482
a força do seu sopro
10:51
and also synthesizing the sound.
225
651775
2118
e também produz o som
10:53
(Music)
226
653893
3585
(Música)
10:57
And vibrato is mapped to the accelerometer,
227
657478
3330
E o vibrato é mapeado pelo acelerômetro
11:00
so you can get —
228
660808
1653
então há...
11:02
(Music)
229
662461
3329
(Música)
11:05
All right. So let me play a little ditty for you,
230
665790
3710
Certo. Vou tocar um pequena cantiga para vocês
11:11
a little Bach.
231
671533
1816
Um pouco de Bach
E aqui, dá para ouvir o acompanhamento com a melodia
11:13
And here, you'll hear a little accompaniment with the melody.
232
673349
2592
11:15
The accompaniment actually follows the melody,
233
675941
2568
O acompanhamento, na verdade, segue a melodia,
11:18
not the other way around.
234
678509
3781
e não o contrário.
11:22
(Music)
235
682290
5335
(Música)
E isto foi desenhado
11:35
And this was designed
236
695132
1657
11:36
to let you take your time
237
696789
1276
para deixar o tempo necessário
11:38
and figure out where your expressive space is,
238
698065
3205
para descobrir onde é seu espaço expressivo
11:41
and you can just hang out here
239
701270
1807
e podem esperar aqui
11:43
for a while, for a really dramatic effect, if you want,
240
703077
3062
por enquanto, para ter um efeito realmente dramático, se quiserem
11:46
and whenever you're ready —
241
706139
3066
e quando estiverem prontos --
11:49
(Music)
242
709205
4652
(Música)
12:04
And on these longer notes,
243
724981
1108
E nestas notas longas
12:06
I'm going to use more vibrato
244
726089
2101
eu vou usar mais vibrato no fim das notas
12:08
towards the end of the notes
245
728190
892
12:09
to give it a little bit more of an expressive quality.
246
729082
3052
pra dar um pouco mais de qualidade expressiva.
12:12
(Music)
247
732134
3616
(Música)
12:19
Huh, that's a nice chord to end this excerpt on.
248
739473
3687
Uh, este é um bom acorde para terminar esta parte.
12:23
(Applause)
249
743160
3421
(Aplausos)
12:26
Thank you.
250
746581
3260
Obrigado.
12:31
So I think a good question to ask about Ocarina is,
251
751750
3996
Acho que uma boa pergunta sobre a Ocarina é
12:35
is this a toy or it an instrument? Maybe it's both,
252
755746
4747
Isso é um brinquedo ou um instrumento?
Talvez os dois
12:40
but for me, I think the more important question is,
253
760493
2009
mas pra mim, acho que a pergunta mais importante é,
12:42
is it expressive?
254
762502
1541
será que é expressivo?
12:44
And at the same time, I think
255
764043
2074
E ao mesmo tempo eu penso
que criar estes tipos de intrumentos
12:46
creating these types of instruments
256
766117
1304
12:47
asks a question about the role of technology,
257
767421
3362
levantam a questão sobre o papel da tecnologia
12:50
and its place for how we make music.
258
770783
1694
e como fazemos música com ela.
12:52
Apparently, for example,
259
772477
1737
Aparentemente, por exemplo,
12:54
not that long ago, like only a hundred years ago —
260
774214
1906
não há muito tempo, há apenas cem anos;
12:56
that's not that long in the course of human history —
261
776120
1520
nem tanto tempo assim na história humana,
12:57
families back then
262
777640
1981
as famílias daquele tempo
12:59
used to make music together
263
779621
1888
faziam música juntos
13:01
as a common form of entertainment.
264
781509
3048
como forma comum de entretenimento
Não acho que isso acontece hoje em dia
13:04
I don't think that's really happening
265
784557
1245
13:05
that much anymore.
266
785802
1535
tanto quanto antes.
13:07
You know, this is before radio, before recording.
267
787337
1670
Isso era antes do rádio, da gravação.
13:09
In the last hundred years, with all this technology,
268
789007
2207
Nos últimos cem anos, com toda esta tecnologia,
13:11
we now have more access to music
269
791214
2174
agora temos muito mais acesso à música
13:13
as listeners and consumers,
270
793388
1633
como ouvintes e consumidores
13:15
but somehow, I think we're making less music
271
795021
3063
mas de algum jeito, estamos criando menos música
13:18
than ever before.
272
798084
1686
do que nunca.
13:19
I'm not sure why that would be.
273
799770
1631
Não sei bem por quê.
13:21
Maybe it's because it's too easy just to hit play.
274
801401
2649
Talvez porque é muito fácil só apertar o play.
13:24
And while listening to music is wonderful,
275
804050
2459
E enquanto ouvir música é maravilhoso
13:26
there's a special joy to making music
276
806509
3409
existe um prazer especial em fazer música,
13:29
that's all its own.
277
809918
1655
que é todo dele mesmo.
13:31
And I think that's one part
278
811573
1263
E acho que essa é uma parte
13:32
of the goal of why I do what I do
279
812836
2090
do motivo pelo qual faço o que faço.
13:34
is kind of to take us back to the past a little bit. Right?
280
814926
4756
É um pouco como nos levar para o passado, certo?
13:39
Now, if that's one goal, the other goal
281
819682
1780
Agora, se esse é um objetivo, o outro é
13:41
is to look to the future and think about
282
821462
1430
olhar para o futuro e pensar sobre
13:42
what kind of new musical things can we make
283
822892
2337
que tipo de novas coisas musicais podemos fazer
13:45
that we don't perhaps yet have names for
284
825229
2593
para as quais talvez nem tenhamos nome ainda
13:47
that's enabled by technology, but ultimately
285
827822
2863
que a tecnologia possibilita, mas no fim das contas
13:50
might change the way that humans make music.
286
830685
2441
pode mudar o modo como criamos música.
13:53
And I'll just give you one example here,
287
833126
2372
E eu vou dar um exemplo aqui,
13:55
and this is Ocarina's other feature.
288
835498
6225
esta é uma outra característica da Ocarina.
14:01
This is a globe,
289
841723
2187
Este é um globo,
14:03
and here you're actually listening
290
843910
2773
e aqui dá para escutar
14:06
to other users of Ocarina
291
846683
2052
outros usuários da Ocarina
14:08
blow into their iPhones to play something.
292
848735
3980
soprarem seus iPhones para tocar alguma coisa.
14:12
This is "G.I.R." from Texas,
293
852715
4853
Este é "G.I.R." do Texas,
14:17
"R.I.K." I don't know why it's these three-letter names today, Los Angeles.
294
857568
5933
"R.I.K.", não sei porque estes nomes com três letras, de Los Angeles.
14:23
They're all playing pretty,
295
863501
5018
Eles estão tocando bem,
14:28
somewhat minimal music here.
296
868519
3360
de alguma forma há um mínimo de música aqui.
14:31
(Music)
297
871879
5448
(Sons)
14:37
And the idea with this is that, well,
298
877327
2606
E a ideia é que
14:39
technology should not be foregrounded here,
299
879933
3917
tecnologia não deve ficar em segundo plano aqui,
14:43
and — (Laughter) —
300
883850
2083
e... (Risos)
14:45
we've actually opened this up.
301
885933
2713
Nós fomos pioneiros.
14:48
The first thought is that, hey, you know
302
888646
1507
A primeira ideia é que
14:50
there's somebody somewhere out there
303
890153
3190
tem alguém em algum lugar lá fora
14:53
playing some music,
304
893343
1270
tocando música
14:54
and this is a small but I think important
305
894613
1780
e é uma conexão humana pequena,
14:56
human connection to make
306
896393
1220
mas importante para fazer
14:57
that perhaps the technology affords.
307
897613
2998
que talvez a tecnologia permita.
15:00
As a final example,
308
900611
2824
Como um exemplo final,
15:03
and perhaps my favorite example,
309
903435
1355
e talvez o meu favorito,
15:04
is that in the wake of the 2011 earthquake
310
904790
3151
após o terremoto de 2011
15:07
and tsunami disaster in Japan,
311
907941
2486
e o tsunami que atingiram o Japão
15:10
a woman reached out in one of our singing apps
312
910427
2843
uma mulher acionou um dos nossos aplicativos de canto
15:13
to try to get people to join in to sing with her
313
913270
2887
para tentar reunir pessoas para cantar com ela
15:16
on a version of "Lean on Me."
314
916157
1605
a versão de "Lean on Me".
15:17
Now, in these apps, there's this thing that allows
315
917762
3048
Nesses aplicativos, tem uma coisa que permite
15:20
any user to add their voice
316
920810
1701
qualquer usuário adicionar sua voz
15:22
to an existing performance by any other user
317
922511
2798
em uma gravação feita por qualquer outro usuário
15:25
or group of users,
318
925309
1054
ou grupo de usuários,
15:26
so in some sense, she's created this kind of
319
926363
2025
então de certa forma, ela criou
15:28
global ad hoc corral of strangers,
320
928388
3384
esse tipo de coral global espontâneo de estranhos,
15:31
and within weeks, thousands of people
321
931772
2208
e em uma semana, milhares de pessoas
15:33
joined in on this,
322
933980
1632
se conectaram,
15:35
and you can kind of see people coming from all around the world
323
935612
2379
e dá para ver pessoas de todo o mundo
15:37
and all these lines converging on the origin
324
937991
2281
e todas estas linhas convergindo para a origem
15:40
where the first rendition of the song was sung,
325
940272
2348
onde a primeira versão da música foi cantada,
15:42
and that's in Tokyo.
326
942620
1634
em Tóquio.
15:44
And this is what it sounds like when there's 1,000 people.
327
944254
3432
É assim que soa quando há mil pessoas.
15:47
This is 1,000 voices.
328
947686
1977
Isto são mil vozes.
15:49
(Recording) ♪ Sometimes in our lives ♪
329
949663
4277
(Gravação)
♪ Às vezes na nossa vida ♪
15:53
♪ We all have pain, we all have sorrow ♪
330
953940
7320
♪ Todos nós sentimos dor, todos sentimos tristeza ♪
16:01
♪ But if we are wise ♪
331
961260
3840
♪ Mas se formos sábios ♪
16:05
♪ We know that there's always tomorrow ♪
332
965100
5890
♪ Nós sabemos que sempre há o amanhã ♪
16:10
♪ Lean on me ♪
333
970990
2507
♪ Apoie-se em mim ♪
16:13
♪ When you're not strong ♪
334
973497
2813
♪ Quando você não tiver força ♪
16:16
♪ And I'll be your friend ♪
335
976310
2640
♪ Eu serei seu amigo ♪
16:18
♪ I'll help you carry on ♪
336
978950
4285
♪ Eu vou te ajudar a continuar ♪
16:23
♪ For it won't be long ♪
337
983235
4013
♪ Porque não vai demorar muito ♪
16:27
♪ Till I'm gonna need ♪
338
987248
2728
♪ Até eu precisar ♪
16:29
♪ Somebody to lean on ♪
339
989976
3396
♪ De alguém para me apoiar ♪
16:33
♪ Just lean on — ♪
340
993372
2354
♪ Então apoie-se... ♪
16:35
Is this computer music?
341
995726
1570
Será que isso é música computacional?
16:37
(Applause)
342
997296
3588
(Aplausos)
16:42
Was that computer music?
343
1002728
1968
Será que era música computacional?
16:44
Yeah, I guess so; it's something that you really
344
1004696
2047
Bem, eu acredito que sim, é algo que jamais
16:46
couldn't have done without computers.
345
1006743
2285
faríamos sem computadores.
16:49
But at the same time, it's also just human,
346
1009028
4236
Mas, ao mesmo tempo é algo apenas humano,
16:53
and I think what I've essentially answered so far
347
1013264
3089
e eu acho que o que respondi até agora, essencialmente,
16:56
is maybe why I do the stuff that I do,
348
1016353
3391
é talvez por que faço as coisas que faço.
16:59
and let's just finally return to the first question:
349
1019744
2392
Vamos voltar à primeira pergunta:
17:02
What is computer music?
350
1022136
2112
O que é "música computacional"?
17:04
And I think that the catch here is that,
351
1024248
2304
E eu acho que a pegada aqui é,
pelo menos pra mim, música computacional
17:06
at least to me, computer music
352
1026552
1256
17:07
isn't really about computers.
353
1027808
1848
não se trata de computador.
17:09
It is about people.
354
1029656
1526
E sim de pessoas.
17:11
It's about how we can use technology
355
1031182
1634
Trata-se de como usamos tecnologia
17:12
to change the way we think
356
1032816
2046
para mudar o modo como pensamos e fazemos,
17:14
and do and make music,
357
1034862
1444
e como fazemos música,
17:16
and maybe even add to how we can
358
1036306
3686
e talvez até mesmo acrescentar como podemos
17:19
connect with each other through music.
359
1039992
2510
nos conectar através da música.
17:22
And with that, I want to say,
360
1042502
2153
E com iso eu quero dizer
17:24
this is computer music, and thank you for listening.
361
1044655
3097
que isso é musica computacional
e obrigado por ouvirem.
17:27
(Applause)
362
1047752
4000
(Aplausos)
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