Le son autour du lieu dans lequel se trouve l’installation est capté et observé en utilisant plusieurs modules d’analyse en temps réel. Ces modules permettent d’évaluer le degré de bruit (noisiness), la présence d’énergie dans des registres précis (par exemple celui de la voix), la prédominance de sons aigus ou graves. Il est aussi possible de combiner ces informations entre elles (par exemple multiplier le calcul de brightness1 avec le nombre d’évènements détectés dans un intervalle de temps).
Ces informations sont utilisées pour gérer un système de production sonore, une machine basée sur l’univers des musiques de fond (Muzak, ambient music, ubiquitous music…). Cette machine exploite un basee de données de sons qui ont été hiérarchisés suivant des critères liés à la description du timbre.
Le principe qui gère le lien entre les résultats des analyses et la production du son est multi-niveau : certains modules font un simple mapping2 1 à 1 ; d’autres ont un comportement plus complexe qui exploite des moments de silence et des moyennes ; d’autres font un contrepoint au niveau du désordre. La sensibilité globale du système est partiellement variable et tend à monter lorsque le panorama externe semble se calmer, et à baisser quand beaucoup d’événements sont détectés.
Avec ce projet, je cherche à réorganiser la perception que nous avons du bruit environnant à travers la célébration de sa nature artificielle, culturelle et pop. Inversement, le monde des musiques de fond révèle ici sa nature chaotique.
Andrea Cera, extrait du programme Panorama 6, le Fresnoy.
Notes
Le « centre de gravité » dans l’énergie spectrale d’un son, sa « brillance ».
Les procédures qui servent à « traduire » une donnée en entrée vers une donnée en sortie. On dit « mapping 1 à 1 » pour indiquer une « traduction » la plus directe possible.