On-the-fly synthesizer programming with rule learning

This manuscript explores automatic programming of sound synthesis algorithms within the context of the performative artistic practice known as live coding. Writing source code in an improvised way to create music or visuals became an instrument the moment affordable computers were able to perform real-time sound synthesis with languages that keep their interpreter running. Ever since, live coding has dealt with real time programming of synthesis algorithms. For that purpose, one possibility is an algorithm that automatically creates variations out of a few presets selected by the user. However, the need for real-time feedback and the small size of the data sets (which can even be collected mid-performance) are constraints that make existing automatic sound synthesizer programmers and learning algorithms unfeasible. Also, the design of such algorithms is not oriented to create variations of a sound but rather to find the synthesizer parameters that match a given one. Other approaches create representations of the space of possible sounds, allowing the user to explore it by means of interactive evolution. Even though these systems are exploratory-oriented, they require longer run-times. This thesis investigates inductive rule learning for on-the-fly synthesizer programming. This approach is conceptually different from those found in both synthesizer programming and live coding literature. Rule models offer interpretability and allow working with the parameter values of the synthesis algorithms (even with symbolic data), making preprocessing unnecessary. RuLer, the proposed learning algorithm, receives a dataset containing user labeled combinations of parameter values of a synthesis algorithm. Among those combinations sharing the same label, it analyses the patterns based on dissimilarity. These patterns are described as an IF-THEN rule model. The algorithm parameters provide control to define what is considered a pattern. As patterns are the base for inducting new parameter settings, the algorithm parameters control the degree of consistency of the inducted settings respect to the original input data. An algorithm (named FuzzyRuLer) able to extend IF-THEN rules to hyperrectangles, which in turn are used as the cores of membership functions, is presented. The resulting fuzzy rule model creates a map of the entire input feature space. For such a pursuit, the algorithm generalizes the logical rules solving the contradictions by following a maximum volume heuristics. Across the manuscript it is discussed how, when machine learning algorithms are used as creative tools, glitches, errors or inaccuracies produced by the resulting models are sometimes desirable as they might offer novel, unpredictable results. The evaluation of the algorithms follows two paths. The first focuses on user tests. The second responds to the fact that this work was carried out within the computer science department and is intended to provide a broader, nonspecific domain evaluation of the algorithms performance using extrinsic benchmarks (i.e not belonging to a synthesizer's domain) for cross validation and minority oversampling. In oversampling tasks, using imbalanced datasets, the algorithm yields state-of-the-art results. Moreover, the synthetic points produced are significantly different from those created by the other algorithms and perform (controlled) exploration of more distant regions. Finally, accompanying the research, various performances, concerts and an album were produced with the algorithms and examples of this thesis. The reviews received and collections where the album has been featured show a positive reception within the community. Together, these evaluations suggest that rule learning is both an effective method and a promising path for further research.Aquest manuscrit explora la programació automàtica d’algorismes de síntesi de so dins del context de la pràctica artística performativa coneguda com a live coding. L'escriptura improvisada de codi font per crear música o visuals es va convertir en un instrument en el moment en què els ordinadors van poder realitzar síntesis de so en temps real amb llenguatges que mantenien el seu intèrpret en funcionament. D'aleshores ençà, el live coding comporta la programació en temps real d’algorismes de síntesi de so. Per a aquest propòsit, una possibilitat és tenir un algorisme que creï automàticament variacions a partir d'alguns presets seleccionats. No obstant, la necessitat de retroalimentació en temps real i la petita mida dels conjunts de dades són restriccions que fan que els programadors automàtics de sintetitzadors de so i els algorismes d’aprenentatge no siguin factibles d’utilitzar. A més, el seu disseny no està orientat a crear variacions d'un so, sinó a trobar els paràmetres del sintetitzador que aplicats a l'algorisme de síntesi produeixen un so determinat (target). Altres enfocaments creen representacions de l'espai de sons possibles, per permetre a l'usuari explorar-lo mitjançant l'evolució interactiva, però requereixen temps més llargs. Aquesta tesi investiga l'aprenentatge inductiu de regles per a la programació on-the-fly de sintetitzadors. Aquest enfocament és conceptualment diferent dels que es troben a la literatura. Els models de regles ofereixen interpretabilitat i permeten treballar amb els valors dels paràmetres dels algorismes de síntesi, sense processament previ. RuLer, l'algorisme d'aprenentatge proposat, rep dades amb combinacions etiquetades per l'usuari dels valors dels paràmetres d'un algorisme de síntesi. A continuació, analitza els patrons, basats en la dissimilitud, entre les combinacions de cada etiqueta. Aquests patrons es descriuen com un model de regles IF-THEN. Els paràmetres de l'algorisme proporcionen control per definir el que es considera un patró. Llavors, controlen el grau de consistència dels nous paràmetres de síntesi induïts respecte a les dades d'entrada originals. A continuació, es presenta un algorisme (FuzzyRuLer) capaç d’estendre les regles IF-THEN a hiperrectangles, que al seu torn s’utilitzen com a nuclis de funcions de pertinença. El model de regles difuses resultant crea un mapa complet de l'espai de la funció d'entrada. Per això, l'algorisme generalitza les regles lògiques seguint una heurística de volum màxim. Al llarg del manuscrit es discuteix com, quan s’utilitzen algorismes d’aprenentatge automàtic com a eines creatives, de vegades són desitjables glitches, errors o imprecisions produïdes pels models resultants, ja que poden oferir nous resultats imprevisibles. L'avaluació dels algorismes segueix dos camins. El primer es centra en proves d'usuari. El segon, que respon al fet que aquest treball es va dur a terme dins del departament de ciències de la computació, pretén proporcionar una avaluació més àmplia, no específica d'un domini, del rendiment dels algorismes mitjançant benchmarks extrínsecs utilitzats per cross-validation i minority oversampling. En tasques d'oversampling, mitjançant imbalanced data sets, l'algorisme proporciona resultats equiparables als de l'estat de l'art. A més, els punts sintètics produïts són significativament diferents als creats pels altres algorismes i realitzen exploracions (controlades) de regions més llunyanesEste manuscrito explora la programación automática de algoritmos de síntesis de sonido dentro del contexto de la práctica artística performativa conocida como live coding. La escritura de código fuente de forma improvisada para crear música o imágenes, se convirtió en un instrumento en el momento en que las computadoras asequibles pudieron realizar síntesis de sonido en tiempo real con lenguajes que mantuvieron su interprete en funcionamiento. Desde entonces, el live coding ha implicado la programación en tiempo real de algoritmos de síntesis. Para ese propósito, una posibilidad es tener un algoritmo que cree automáticamente variaciones a partir de unos pocos presets seleccionados. Sin embargo, la necesidad de retroalimentación en tiempo real y el pequeño tamaño de los conjuntos de datos (que incluso pueden recopilarse durante la misma actuación), limitan el uso de los algoritmos existentes, tanto de programación automática de sintetizadores como de aprendizaje de máquina. Además, el diseño de dichos algoritmos no está orientado a crear variaciones de un sonido, sino a encontrar los parámetros del sintetizador que coincidan con un sonido dado. Otros enfoques crean representaciones del espacio de posibles sonidos, para permitir al usuario explorarlo mediante evolución interactiva. Aunque estos sistemas están orientados a la exploración, requieren tiempos más largos. Esta tesis investiga el aprendizaje inductivo de reglas para la programación de sintetizadores on-the-fly. Este enfoque es conceptualmente diferente de los que se encuentran en la literatura, tanto de programación de sintetizadores como de live coding. Los modelos de reglas ofrecen interpretabilidad y permiten trabajar con los valores de los parámetros de los algoritmos de síntesis (incluso con datos simbólicos), haciendo innecesario el preprocesamiento. RuLer, el algoritmo de aprendizaje propuesto, recibe un conjunto de datos que contiene combinaciones, etiquetadas por el usuario, de valores de parámetros de un algoritmo de síntesis. Luego, analiza los patrones, en función de la disimilitud, entre las combinaciones de cada etiqueta. Estos patrones se describen como un modelo de reglas lógicas IF-THEN. Los parámetros del algoritmo proporcionan el control para definir qué se considera un patrón. Como los patrones son la base para inducir nuevas configuraciones de parámetros, los parámetros del algoritmo controlan también el grado de consistencia de las configuraciones inducidas con respecto a los datos de entrada originales. Luego, se presenta un algoritmo (llamado FuzzyRuLer) capaz de extender las reglas lógicas tipo IF-THEN a hiperrectángulos, que a su vez se utilizan como núcleos de funciones de pertenencia. El modelo de reglas difusas resultante crea un mapa completo del espacio de las clases de entrada. Para tal fin, el algoritmo generaliza las reglas lógicas resolviendo las contradicciones utilizando una heurística de máximo volumen. A lo largo del manuscrito se analiza cómo, cuando los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan como herramientas creativas, los glitches, errores o inexactitudes producidas por los modelos resultantes son a veces deseables, ya que pueden ofrecer resultados novedosos e impredecibles. La evaluación de los algoritmos sigue dos caminos. El primero se centra en pruebas de usuario. El segundo, responde al hecho de que este trabajo se llevó a cabo dentro del departamento de ciencias de la computación y está destinado a proporcionar una evaluación más amplia, no de dominio específica, del rendimiento de los algoritmos utilizando beanchmarks extrínsecos para cross-validation y oversampling. En estas últimas pruebas, utilizando conjuntos de datos no balanceados, el algoritmo produce resultados equiparables a los del estado del arte. Además, los puntos sintéticos producidos son significativamente diferentes de los creados por los otros algoritmos y realizan una exploración (controlada) de regiones más distantes. Finalmente, acompañando la investigación, realicé diversas presentaciones, conciertos y un ´álbum utilizando los algoritmos y ejemplos de esta tesis. Las críticas recibidas y las listas donde se ha presentado el álbum muestran una recepción positiva de la comunidad. En conjunto, estas evaluaciones sugieren que el aprendizaje de reglas es al mismo tiempo un método eficaz y un camino prometedor para futuras investigaciones.Postprint (published version

A fuzzy rule model for high level musical features on automated composition systems

Algorithmic composition systems are now well-understood. However, when they are used for specific tasks like creating material for a part of a piece, it is common to prefer, from all of its possible outputs, those exhibiting specific properties. Even though the number of valid outputs is huge, many times the selection is performed manually, either using expertise in the algorithmic model, by means of sampling techniques, or some times even by chance. Automations of this process have been done traditionally by using machine learning techniques. However, whether or not these techniques are really capable of capturing the human rationality, through which the selection is done, to a great degree remains as an open question. The present work discusses a possible approach, that combines expert’s opinion and a fuzzy methodology for rule extraction, to model high level features. An early implementation able to explore the universe of outputs of a particular algorithm by means of the extracted rules is discussed. The rules search for objects similar to those having a desired and pre-identified feature. In this sense, the model can be seen as a finder of objects with specific properties.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

A methodological approach for algorithmic composition systems' parameter spaces aesthetic exploration

Algorithmic composition is the process of creating musical material by means of formal methods. As a consequence of its design, algorithmic composition systems are (explicitly or implicitly) described in terms of parameters. Thus, parameter space exploration plays a key role in learning the system's capabilities. However, in the computer music field, this task has received little attention. This is due in part, because the produced changes on the human perception of the outputs, as a response to changes on the parameters, could be highly nonlinear, therefore models with strongly predictable outputs are needed. The present work describes a methodology for the human perceptual (or aesthetic) exploration of generative systems' parameter spaces. As the systems' outputs are intended to produce an aesthetic experience on humans, audition plays a central role in the process. The methodology starts from a set of parameter combinations which are perceptually evaluated by the user. The sampling process of such combinations depends on the system under study and possible on heuristic considerations. The evaluated set is processed by a compaction algorithm able to generate linguistic rules describing the distinct perceptions (classes) of the user evaluation. The semantic level of the extracted rules allows for interpretability, while showing great potential in describing high and low-level musical entities. As the resulting rules represent discrete points in the parameter space, further possible extensions for interpolation between points are also discussed. Finally, some practical implementations and paths for further research are presented.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Modeling perceptual categories of parametric musical systems

In computer music fields, such as algorithmic composition and live coding, the aural exploration of parameter combinations is the process through which systems’ capabilities are learned and the material for different musical tasks is selected and classified. Despite its importance, few models of this process have been proposed. Here, a rule extraction algorithm is presented. It works with data obtained during a user auditory exploration of parameters, in which specific perceptual categories are searched. The extracted rules express complex, but general relationships, among parameter values and categories. Its formation is controlled by functions that govern the data grouping. These are given by the user through heuristic considerations. The rules are used to build two more general models: a set of “extended or Inference Rules” and a fuzzy classifier which allow the user to infer unheard combinations of parameters consistent with the preselected categories from the extended rules and between the limits of the explored parameter space, respectively. To evaluate the models, user tests were performed. The constructed models allow to reduce complexity in operating the systems, by providing a set of “presets” for different categories, and extend compositional capacities through the inferred combinations, alongside a structured representation of the information.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Charting perceptual spaces with fuzzy rules

Algorithmic music nowadays performs domain specific tasks for which classical algorithms do not offer optimal solutions or require user's expertise. Among these tasks is the extraction of models from data that offer an understanding of the underlying behavior, providing a quick and easy to use way to explore the data for first (sometimes on-the-fly) insights. Learning rules from examples is an approach often used to achieve this goal. However, together with the aforementioned requirements algorithmic composition needs to create new material so that it is perceived as consistent with the material of the data. In addition, the input data sets are usually small because the human is the bottleneck when generating them. In this contribution we present a fuzzy rule induction algorithm focused on generalizing a set of data, complying with the previous requirements, that offers good results for small data sets. For its evaluation -in a field where there are no benchmarks available - data sets obtained during user tests were used. The visual representation offered by the fuzzy chart helps to reduce the cognitive complexity of the devices used in algorithmic music. The results obtained show that this approach is promising for future developments.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Using the Fuzzy Inductive Reasoning methodology to improve coherence in algorithmic musical beat patterns

In the present work, the Fuzzy Inductive Reasoning methodology (FIR) is used to improve coherence among beat patterns, structured in a musical A-B form. Patterns were generated based on a probability matrix, encoding a particular musical style, designed by experts. Then, all possible patterns were generated and the most probables were selected. A-B musical forms were created and the coherence of the sequence was evaluated by experts by using linguistic quantities. The output pairs (A-B pattern and its qualification) were used as inputs to train a FIR system, and the variables that produce “coherent” outputs and the relations among them where identified as rules. The extracted rules are discussed in the context of the musical form and from the psychological perception.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Phytochemical and crystallographic studies of Azara dentata extracts and its cytotoxic effects on human breast cancer cell, MCF-7

Azara dentata Ruiz & Pav. also called “Corcolen” is an endemic shrub of Chile. The honey produced in areas with abundance of Azara dentata is highly appreciate by its polyphenols. In the present work, we isolated and identified for the first time the phytochemical components of Azara dentata and its cytotoxic effects were analyzed on cancer cells together with its antimicrobial activity. The results showed that palmitic acid methyl ester, linolenic acid methyl ester, α-tocopherol and β-sitosterol are the main non-polar constituents of the plant, while the compounds AD-3 (3-phenylisocoumarin, 0.0001% yield) and AD-4 (methyl 2-phenacyl-benzoate, 0.00039% yield) were isolated by column chromatography with n-hexane/EtOAc (3:2 v/v) and their structures were determined using NMR analysis. In addition, the structure of AD-4 was complemented by a single crystal x-ray structural determination. Azara dentata showed moderate antibacterial activity against S. aureus and S. epidermidis with a MIC of 5.0 and 10 mg/mL respectively. The cytotoxic activity of Azara dentata against MCF-7 cancer cells showed an IC50 of 15.63 µg/mL, this is a promissory value for the deeper study of its metabolites in cancer models.Fil: Paz, Cristian. Universidad de La Frontera; ChileFil: González Chavarría, Iván. Universidad de Concepción; ChileFil: Freire Espeleta, Eleonora. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigaciones y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Física (Centro Atómico Constituyentes); Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ortiz, Leandro. Universidad Austral de Chile; ChileFil: Karpiński, Tomasz M.. Poznan University Of Medical Sciences; PoloniaFil: Duprat, Felix. Universidad de Concepción; ChileFil: Baggio, Ricardo Fortunato. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigaciones y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Física (Centro Atómico Constituyentes); Argentin

New score to optimize ultrasound fetal weight estimation: a pilot study

Introducción: La estimación del peso fetal es importante para las decisiones obstétricas; la precisión de los estimados ecográficos no ha sido estudiada. Objetivos: Determinar la precisión del estimado ecográfico del peso fetal mediante un puntaje basado en parámetros clínicos, ecográficos y maternos. Diseño: Estudio de tipo transversal. Lugar: Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen, Lima, Perú. Participantes: 130 gestantes y sus fetos. Intervenciones: Se consignó datos clínicos, ecográficos y maternos. Se procedió a dicotomizar los aciertos entre menor o igual a ±10% (acertadas) y mayor a ±10% (erradas) del peso real. Se analizó las variables clínicas, ecográficas y maternas mediante el uso de las curvas ROC, para identificar aquellas que tuvieron más influencia en la precisión ecográfica. Con las variables identificadas, se procedió al desarrollo de un modelo de regresión logística, para establecer un puntaje que estimara la probabilidad de variación, teniendo como punto de corte ±10% del peso real. Principales medidas de resultados: Precisión de un puntaje que relaciona la edad gestacional con la circunferencia abdominal y el diámetro biparietal del feto, el ponderado clínico y el peso materno. Resultados: El nuevo puntaje tuvo un buena capacidad de discriminación de las ecografías, según su variación a ±10% del peso real (área bajo la curva ROC: 0,76 p<0,001). Según los puntajes obtenidos, se obtuvo tres grupos: rendimiento alto 20%, rendimiento convencional 44,4% y rendimiento bajo 71,2%. Conclusiones: El nuevo puntaje propuesto tiene la capacidad de estimar la probabilidad de variación de los estimados ecográficos mayores al ±10% del peso real, conformando tres grupos de rendimiento: alto, convencional y bajo.Introduction: Fetal weight estimation is important for obstetrical decisions; accuracy of ultrasound fetal weight estimations has not been studied. Objective: To determine ultrasound fetal weight estimations precision by developing a score based on clinical, ultrasound and maternal parameters. Design: Cross sectional study. Setting: Guillermo Almenara Irigoyen National Hospital, Lima, Peru. Participants: 130 pregnant women and their fetuses. Interventions: Clinical, ultrasound and maternal data were collected. We dichotomized predictions as actual birth weight less or equal to ±10% (correct) and more than ±10% (erroneous). We analyzed clinical, ultrasonographic and maternal variables using ROC curves in order to identify those with more influence in ultrasound accuracy. With such identified variables we developed a logistic regression model to establish a score that would estimate the probability of variation, having a ±10% of real fetal birth weight cut point. Main outcome measures: Precision of a score that relates gestational age and both fetal abdominal circumference and biparietal diameter, clinical fetal weight estimation and maternal weight. Results: The resulting score had a good capacity of discrimination of ultrasonographic fetal weight estimations according to their variation to ±10% of real birth weight (area under the curve ROC: 0,76 p<0,001). Three groups resulted: high performance 20%, conventional performance 44,4%, and low performance 71,2%. Conclusions: The new score proposed estimates the probability of variation of fetal weight above ±10% of real birth weight, with three groups of performance: high, conventional and low

Bienvenida sonrisa : Parte II

La Facultad de Odontología de la Universidad Nacional de La Plata, desde el año 1997, desarrolla un Programa de Salud Bucal en la ciudad de La Plata y sus alrededores, a través de la Asignatura Odontología Preventiva y Social. Esto ha permitido obtener datos estadísticos y de relevamiento de zonas, que impulsa la formulación de nuevas iniciativas en poblaciones vulnerables donde el índice de incidencia de enfermedades bucodentales, es elevado. Entendemos a la salud bucal como un valor que no debe ser considerado como un privilegio, sino como un derecho de todas las personas, reforzando el trabajo multidisciplinario de manera de que la salud recuperada, se mantenga a lo largo del tiempo, con el objetivo de disminuir las desigualdades en salud y con el propósito de brindar atención a poblaciones de difícil acceso, por este motivo, creemos que es fundamental la gestión del Trabajo Social , trabajando de forma efectiva con la comunidad, colaborando en la promoción de la salud y prevención de la enfermedad. Teniendo conocimiento de que la escuela es un espacio privilegiado y del encuentro con el otro, enfocamos nuestros esfuerzos en colaborar para modificar la realidad que se presenta.Este Proyecto surge debido a la necesidad de la Comunidad Educativa perteneciente a la Escuela Nº 45 “Manuel Rocha” del barrio El Mondongo de la Ciudad de La Plata, quienes manifiestan la carencia de información y atención de la comunidad educativa en cuanto a acciones preventivas. Este proyecto se lleva a cabo desde fines del 2019, atravesando el contexto de Pandemia por el virus causante de la enfermedad Covid-19, reacondicionando nuestras actividades.Facultad de Odontologí