Vem är Isabella? : en interpretationsstudie med avstamp i den italienska kulturhistorien

Följande arbete är en studie av den tid och samhälle som Rossinis opera L’italiana in Algeri skapades i och syftar till att ligga till grund för en rollgestaltning av operans huvudroll, Isabella, som är både musikaliskt och historiskt tidstrogen. Studiens huvudfrågeställning är ”Vem är Isabella?”. För att svara på frågeställningen har jag genomfört litteraturstudier som behandlat Rossini, librettisten Angelo Anelli, Italiens historia, operans roll i samhället, kvinnornas ställning i samhället, sångtekniken bel canto, teatertekniken commedia dell’arte och om att tolka Rossinis notskrift korrekt. I min analys har jag också använt mig av personliga erfarenheter från mina studier på Conservatorio di musica ”Giuseppe Verdi” i Milano, Italien. Resultatet av studien visar att rollen Isabella kommer från en lång tradition av komedi, både inom teater och opera, men att hon också kan ses som en politisk symbol. Detta är grunden för gestaltningen, men utöver detta har jag också funnit att det finns plats att öka rollens komplexitet genom att, där det finns utrymme, visa Isabellas mer sårbara sida i kontrast till hennes hjältinnekaraktär. Resultatet visar också att bilden av den italienska kvinnan är komplex och problematisk, där en kvinnlig självständighet efterfrågas, men bara om den sker på mäns villkor. Arbetet har lett till en grundkunskap som är till stor hjälp i min gestaltning av Isabella, men som även kommer att följa med mig i framtiden och ligga till grund för en bättre förståelse för den italienska operavärlden och dess verk.Presentationen skedde i form av en kortversion av operan L'italiana in Algeri. I rollerna: Isabella - Lovisa Huledal, Taddeo - Oscar Quiding, Mustafà - Mårten Wåhlström, Lindoro - Jakob WallAckompanjeras av: Piano - Oskar Tjäder, Violin - Michelle Barth-Croon, Viola - Joel Andersson, Cello - Emil Wegberg</p

Recitation och sång : en väg mot större interpretationsfrihet

Undersökningen syftar till att svara på frågeställningen: Hur kan recitation användas som verktyg för att utveckla den konstnärliga uttrycksförmågan och öka interpretationsfriheten hos mig som sångare? Grunden för undersökningen bygger på fyra lektionstillfällen i recitation tillsammans med skådespelerskan och teaterpedagogen Cathrine Parment. Jag arbetar med dikten Kennst du das Land av J. W. von Goethe publicerad 1795. Jag arbetar med dikten på originalspråk, tyska, och i en svensk översättning gjord av Nils Johansson 1978. Den musikaliska delen av undersökningen består av en instudering och framförande av Hugo Wolfs (1860–1903) tonsättning av dikten, ur hans Gedichte von Johann Wolfgang von Goethe, där sången bär namnet Mignon: Kennst du das Land. Undersökningen redovisas genom en beskrivning av de recitationsövningar jag använder mig av, en musikalisk analys av Wolfs tonsättning av dikten samt en analys av interpretens tolkning av dikten och sångframförande. Undersökningen visar att recitation är ett kraftfullt verktyg för att utveckla den konstnärliga uttrycksförmågan och öka interpretationsfriheten hos mig som sångare. Arbetet med recitation tillåter oss att träna våra emotionella och poetiska impulser utan att samtidigt behöva tänka på vokalteknik eller musikaliskt uttryck. Framförallt ledde mitt arbete med recitation till insikten om att jag för att komma i kontakt med texten behöver låsa upp det som blockerar min kreativitet snarare än att intellektuellt tolka in mening i diktens rader.De bifogade videofilerna innehåller dokumentation av den praktiska processen, vidare beskrivet i uppsatsen. Stycket som framförs är Hugo Wolfs tonsättning av Mignon, Kennst du das Land, med text av J. W. von Goethe. Medverkande pianist är Albert Dahllöf.</p

The Swedish call center industry and the technologies it utilizes : Industry analysis and identification of problematic system utterances using machine learning

Detta arbete består av två delar. Den första delen syftar till att beskriva och analysera callcenterbranschen i Sverige samt vilka faktorer som påverkar branschen och dess utveckling. Analysen grundar sig i två modeller: Porters fempunktsmodell och PEST. Fokus ligger på den del av branschen som består av kundtjänstverksamhet för att koppla till arbetets andra del. Analysen visar att branschen främst påverkas av hög konkurrens och företagens, som behöver tillhandahålla kundtjänst, val mellan interna eller externa kundtjänstlösningar. Analysen indikerar även att branschen kommer fortsätta växa och att det finns en trend att företag i större utsträckning väljer att outsourca sin kundtjänst. Utvecklingen hos de tekniska lösningar som används i callcenter, till exempel dialogsystem, är efterfrågade av företagen då dessa är viktiga verktyg för att skapa en väl fungerande kundtjänst. Dagens digitala system har uppenbara utvecklingsområden. Det är ofta stora internationella företag eller internationella arbetslag som utvecklar de digitala systemen. Dock sträcker sig användningsområdet för dessa system långt utanför endast callcenterbranschen. Den andra delen handlar om att identifiera problematiska dialogsystemyttranden med hjälp av maskininlärning och inspireras av SpeDial, ett EU-projekt med syfte att förbättra dialogsystem. Yttranden från dialogsystemet kan anses problematiska beroende på till exempel att systemet missuppfattat användarens avsikt. Syftet med arbetets andra del är att undersöka vilken eller vilka maskininlärningsmetoder i verktyget WEKA som lämpar sig bäst för att identifiera problematiska dialogsystemyttranden. De data som använts i arbetet kommer från en kundtjänstentré baserad på fritt tal, vilket innebär att användaren själv uppmanas beskriva sitt ärende för att kunna kopplas vidare till rätt avdelning inom kundtjänsten. Våra data har tillhandahållits av företaget Voice Provider som utvecklar, implementerar och underhåller kundtjänstsystem. Voice Provider kom vi i kontakt med via Institutionen för tal, musik och hörsel (TMH), vid Kungliga Tekniska högskolan, som deltar i SpeDial-projektet. Arbetet gick initialt ut på att förbereda tillhandahållen data för att kunna användas av maskininlärningsverktyget WEKAs inbyggda klassificerare, varefter sex klassificerare valdes ut för vidare utvärdering. Resultaten visar att ingen av klassificerarna lyckades utföra uppgiften på ett fullt ut tillfredsställande sätt. Den som lyckades bäst var dock metoden Random Forest. Det är svårt att dra några ytterligare slutsatser från resultaten.This work consists of two parts. The first part aims to describe and analyze the call center industry in Sweden and the factors that affect the industry and its development. The analysis is based on two models: Porter’s five forces and PEST. The focus is mainly on the part of the industry that consists of customer service operations. The analysis shows that the industry is mainly affected by high competition and businesses’, that need to provide customer service, choice between internal or external customer service operations. The analysis also indicates that the industry will continue to grow and that there is a trend that companies increasingly choose to outsource their customer service. The development of  the technological solutions used in call centers, for example, dialogue systems, are requested by companies as these are important tools to create a well-functioning customer service. Digital systems today have obvious development areas. It is often large international companies or international teams that develop the digital systems used. However, extends the area of ​​use for these systems far beyond the call center industry. The second part involves identifying problematic dialogue system utterances using machine learning and is inspired by SpeDial, an EU project aimed at improving dialogue systems. Problematic dialogue system utterances can be considered problematic depending on, for example, that the system misinterprets the user's intention. The aim of the work done in the second part is to investigate what or which machine learning methods in the WEKA tool that are best suited to identify problematic dialogue system utterances. The data used in this work comes from a customer service entrance based on free speech, which means that the user is asked to describe their case to be transferred to the right department within the customer service. Our data has been provided by the company Voice Provider that develops, implements and maintains customer service systems. We came in contact with Voice Provider through the Department of Speech, Music and Hearing (TMH), at the Royal Institute of Technology, that are involved in the SpeDial project. The work initially consisted of preparing the supplied data to enable it to me used by the machine learning tool WEKA’s built-in classifiers, after which six classifiers were selected for further evaluation. The results show that none of the classifiers managed to accomplish the task in a fully satisfactory manner.  Whoever the method that was most successful was the Random Forest method. It is difficult to draw any further conclusions from the results

Using sonic interaction to present energy usage in a home

Household consumption is a major part of global energy usage [13]. It is known that displaying energy usage data regarding a household’s consumption can reduce its overall energy consumption [2,3,5,8,9]. This paper explores the possibilities of displaying energy data in households using sonification, or the display of data using sound. Specifically, a interaction is designed in order to sonify the ranking of a theoretical household’s energy sources. Sounds are developed, connecting each energy source to one sound. A physical interface is used to provide a basis for the sonic interaction. The research questions are how well those sounds are identified to each energy source, and how well the interaction portrays the energy ranking. Both questions are handled in a interaction test in a controlled environment, where each test subject alone uses the interface. Furthermore the sound identification is also evaluated in a separate survey. The results were inconclusive. Generally, sounds with less abstraction to its energy source were more easily identified. Due to several sources of error, the effectiveness of the interface was not decisively identified.Hushållskonsumtion utgör en stor del av global energianvändning [13]. Det är känt att presentation av ett hushålls energianvändningsdata för de boende kan reducera hushållets totala energikonsumtion. [2,3,5,8,9]. Denna uppsats utforskar möjligheterna i att presentera energidata i hushåll via sonifiering, att presentera data med ljud. Specifikt så designas en interaktion för att sonifiera rangordningen av ett teoretiskt hushålls energikällor. Ljud utvecklas som kopplar varje specifik energikälla till ett ljud. Ett fysiskt gränssnitt används som bas för ljudinteraktionen. Frågeställningen är hur väl dessa ljud kan identifieras till varje energikälla, och hur väl interaktionen förmedlar rankningen. Båda frågor behandlas i ett interaktionstest i en kontrollerad miljö, där varje försöksperson använder gränssnittet på egen hand. Vidare utvärderas ljudidentifikationen i en separat undersökning. Resultaten var inte övertygande. Generellt så blev ljud med mindre abstraktion från dess energikälla oftare korrekt identifierade. På grund av flera felkällor blev inte ändamålsenligheten hos gränssnittet säkert identifierad

Using sonic interaction to present energy usage in a home

Household consumption is a major part of global energy usage [13]. It is known that displaying energy usage data regarding a household’s consumption can reduce its overall energy consumption [2,3,5,8,9]. This paper explores the possibilities of displaying energy data in households using sonification, or the display of data using sound. Specifically, a interaction is designed in order to sonify the ranking of a theoretical household’s energy sources. Sounds are developed, connecting each energy source to one sound. A physical interface is used to provide a basis for the sonic interaction. The research questions are how well those sounds are identified to each energy source, and how well the interaction portrays the energy ranking. Both questions are handled in a interaction test in a controlled environment, where each test subject alone uses the interface. Furthermore the sound identification is also evaluated in a separate survey. The results were inconclusive. Generally, sounds with less abstraction to its energy source were more easily identified. Due to several sources of error, the effectiveness of the interface was not decisively identified.Hushållskonsumtion utgör en stor del av global energianvändning [13]. Det är känt att presentation av ett hushålls energianvändningsdata för de boende kan reducera hushållets totala energikonsumtion. [2,3,5,8,9]. Denna uppsats utforskar möjligheterna i att presentera energidata i hushåll via sonifiering, att presentera data med ljud. Specifikt så designas en interaktion för att sonifiera rangordningen av ett teoretiskt hushålls energikällor. Ljud utvecklas som kopplar varje specifik energikälla till ett ljud. Ett fysiskt gränssnitt används som bas för ljudinteraktionen. Frågeställningen är hur väl dessa ljud kan identifieras till varje energikälla, och hur väl interaktionen förmedlar rankningen. Båda frågor behandlas i ett interaktionstest i en kontrollerad miljö, där varje försöksperson använder gränssnittet på egen hand. Vidare utvärderas ljudidentifikationen i en separat undersökning. Resultaten var inte övertygande. Generellt så blev ljud med mindre abstraktion från dess energikälla oftare korrekt identifierade. På grund av flera felkällor blev inte ändamålsenligheten hos gränssnittet säkert identifierad

Plasma concentrations and analgesic efficacy of lidocaine and prilocaine in leg ulcer-related pain during daily application of lidocaine-prilocaine cream (EMLA (TM)) for 10 days

Effendy I, Gelber A, Lehmann P, Huledal G, Lillieborg S. Plasma concentrations and analgesic efficacy of lidocaine and prilocaine in leg ulcer-related pain during daily application of lidocaine-prilocaine cream (EMLA (TM)) for 10 days. British Journal of Dermatology. 2015;173(1):259-261