Habitantes del Ruido

La escucha, selección y filtrado de sonidos fue necesaria para lograr un dataset acorde a las ideas del proyecto. 

Las exploraciones con Audiostellar comenzaron antes de contar con el dataset de audios listo, algunas herramientas como la generación de secuencias, y el trabajo con partículas fueron probadas previamente. Estos recursos fueron utilizados para aportar diversidad sonora a la obra. El dataset tuvo periodos de estructuración y transformación a lo largo del proyecto por lo que se realizaron varias cargas en Audiostellar de un dataset en mutación. La incorporación de los sonidos urbanos al programa abrió un panorama interesante y diverso, complejo y ,en un punto, musical. Por medio de la utilización de secuencias y controles de expansión de las mismas fuimos descubriendo el lado “armónico” del dataset. La combinación de sonidos dispares y lejanos como metales golpeando, voces cantando, hablando y ruidos agudos, bocinas y choques, fue permitiendo reconocer musicalidad en el caos. En Audiostellar descubrimos lo rítmico, lo melódico, también el aspecto inarmónico y disruptivo -pero habitable- del ruido. 

En tanto al desarrollo de un sistema de control con PureData, el proceso fue lento y dificultoso. Fue necesario revisar Patches realizados a lo largo del año para comprender formas de estructuración y control de parámetros. Al comienzo las ideas del sistema de control tendían a generar únicamente secuencias rítmicas con sonidos diversos para representar la sonoridad de cada barrio. Con el avance del proyecto fuimos encontrando la manera de vincular un mapa topográfico de cada barrio recorrido en el proyecto previo “Caminatas”, con la dinámica de control estructurado en un sistema simple y minimal. 

Pure Data contiene 2 áreas: La primera consta en un escáner de imagen que recorre un mapa topográfico en .jpg de los cuatro barrios recorridos. La segunda consiste en un secuenciador que toma sonidos de un mismo cluster del dataset. El escáner de imagen es un sistema complejo que funciona de la siguiente manera. El input es un archivo .jpg (bidimensional) formado por 4 mapas topográficos a color correspondientes a cada barrio: Ramos Mejia, Ituzaingo, Chacarita, Caballito. Un mapa topográfico es una imagen del relieve terrestre que indica la depresión o altura terrestre, en una vista cenital de cada barrio. La imagen es escaneada y el mapa es recorrido. La velocidad de ese escaneo se puede alterar desde un slider ubicado en el patch; y la trayectoria de ese píxel que escanea es determinada por los valores RGB del mapa, de la siguiente manera: para los valores de rojo (R), el punto se desplazará sobre el eje X; según los valores de verde (G), el punto se desplazará sobre el eje Y; por último, según los valores de azul (B) del mapa, el escáner afectará el volumen del sonido que se dispara. El recorrido que realiza el escáner sobre los mapas topográficos se traslada al dataset en Audiostellar. Cada movimiento sobre el mapa es un sonido diferente que se ejecuta. Cada desplazamiento de esa ruta generada por la densidad del mapa es trasladado a la combinación sonora que se concreta en Audiostellar.

Nombramos estos clusters de la siguiente forma:
metal, videojuego, voces, radial, ruido_calle, eléctrico. 

Configuraciones de Audiostellar: 
234.6 Tempo del secuenciador 
81 bpm AudioStellar 

A modo de conclusión y como consecuencia de lo expuesto anteriormente, consideramos necesario redefinir la interpretación del término “ruido”, sus características, y formas de ser comprendido y observado. A pesar de haber tomado como fuentes sonoras elementos aportantes de ruidos (bocinas, sonidos metálicos, golpes, excesivas voces, etc) los resultados del proyecto demuestran que, según como se aborde el dataset, la composición

resultante puede ser armónica, rítmica y disfrutable. De este modo, podríamos concluir en que el ruido engloba sonidos y elementos sonoros que poseen matices que construyen, a través de la suma, una complejidad sonora. Esto indica que detrás de los ruidos también hay expresiones culturales, formas de habitar el espacio y formas de transitarlo. 

Por último incluimos una breve descripción sobre las posibles variaciones del proyecto para una versión expandida del mismo. En cuanto al dataset, es de nuestro interés profundizar en el carácter cultural del sonido, por lo que lograr por medio de paisajes sonoros o grabaciones de áreas, momentos icónicos y característicos de partes de la poblacion del Área Metropolitana de Buenos Aires, sería una forma de obtener un resultado sonoro más cercano en términos de idioma, ritmos, etc. En relación al patch de Pure Data, dentro del sistema de control sonoro, nos interesaría multiplicar el escaneo de mapas y generar un escaneo individual para cada barrio, y de esta manera obtener como resultado, diferencias y variaciones relacionadas a los escaneos de la topografía de cada uno. De esta forma, obtener también la posibilidad de identificar las diferencias y similitudes de las distintas formas urbanas. En cuanto a la interfase y la interacción con el público, apuntamos a generar la posibilidad de que lxs espectadores puedan, mediante algún medio mecánico, interferir en el movimiento del escaneo de la imagen, para acentuar la característica de punto como persona en el mapa, fortaleciendo el concepto de “habitante del ruido”.