MARC

 008260203s2023        us                              c    eng  d
■001000017365978
■00520260209102907
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265401106
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315747
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75070
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a784.19
■1001  ▼aYang,  Ning.
■24510▼aMechatronics  Driven  Design  Approach  for  Musical  Expressivity  in  Robotic  Musicianship
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a122  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Weinberg,  Gil.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2023.
■520    ▼aIn  this  dissertation,  we  present  mechatronics-driven  design  approaches  that  allow  robotic  musicians  to  perform  with  musical  expressivity.  We  introduce  three  research  projects  in  developing  a  robotic  marimba  player,  a  wearable  drumming  prosthesis,  and  a  robotic  guitarist.The  first  project,  the  development  of  a  robotic  marimba  player,  focused  on  the  design  of  a  novel  striking  system  with  brushless  direct  current  motors.  The  new  striking  system  allows  the  marimba  robot  to  achieve  a  wider  dynamic  range,  faster  speed,  and  more  complex  marimba  playing  techniques.  We  objectively  evaluated  the  dynamic  range,  speed,  and  four  marimba  techniques  of  the  new  striking  system,  showing  that  the  new  system  has  a  wider  dynamic  range,  a  higher  speed,  and  more  capable  techniques  than  the  old  striking  system.  We  conducted  a  listening  test  to  show  that  the  robot  was  able  to  achieve  human-level  expressivity.  We  also  conducted  a  Turing  test  to  show  that  the  subjects  could  not  differentiate  the  robot  from  human  players  playing  four  marimba  techniques.The  second  project  shifted  to  a  wearable  drumming  prosthesis.  The  purpose  of  this  wearable  robotic  device  is  to  help  an  amputated  drummer  to  regain  his  grip  and  control  of  drumsticks.  We  introduced  a  quasi-passive  robotic  drumming  prosthesis  that  reads  the  drummer's  grip  from  forearm  muscles  through  electromyography  sensors  and  manipulates  the  drumsticks'  dynamic  behavior  with  corresponding  stiffness  parameters.  We  demonstrated  that  the  drummer  was  able  to  use  switch  grips  and  change  natural  bouncing  patterns  among  single,  double,  and  triple  rolls.  We  also  validated  that  the  drummer  was  able  to  utilize  the  robotic  prosthesis  to  perform  advanced  drumming  techniques,  such  as  paradiddle.The  last  research  project  focused  on  designing  a  new  robotic  guitarist.  We  analyzed  and  modeled  how  humans  played  the  guitar  and  created  an  expressive  robotic  guitarist  with  a  right-arm  module  for  strumming  and  picking  and  a  left-hand  apparatus  for  pressing  the  strings.  We  evaluated  the  dynamic  range,  speed,  microtiming  control,  noise  level,  and  guitar  techniques  on  this  new  robotic  platform.  Through  the  subjective  listening  test,  we  also  found  that  the  robotic  guitarist  was  able  to  perform  at  human-level  expressivity.Through  the  development  of  these  projects,  we  have  demonstrated  that,  with  humanmodulating  driven  mechatronics  design,  we  can  significantly  improve  the  physical  capabilities  of  robotic  musicians,  supporting  more  musical  expression  through  a  wider  dynamic  range,  a  more  subtle  microtiming  control,  and  a  more  extensive  range  of  music  playing  techniques.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aMusical  instruments
■650  4▼aMarimba  music
■650  4▼aProstheses
■650  4▼aCommunication
■650  4▼aMusicians  &  conductors
■650  4▼aSystems  design
■650  4▼aRobots
■650  4▼aDesign
■650  4▼aElectromyography
■650  4▼aPlaying  techniques
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aMedicine
■650  4▼aMusic
■690    ▼a0771
■690    ▼a0389
■690    ▼a0459
■690    ▼a0564
■690    ▼a0413
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17365978▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books