工程師提琴手 揭開體感樂譜奧秘

小時候覺得學琴壓力大,長大後想學卻又很難意會,音樂是不是真的只能靠天份,還是我們也可以靠後天學習勤能補拙?

 

工研院曹思漢、吳季剛、廖仲偉、劉建宏四人,長期研究「如何對看不見的肌肉運動進行感測」,成員之一的曹思漢又是工研院弦樂團的小提琴手,團隊成員兼有科技的強項又知道樂器演奏的訣竅。

當他們參加Openstack與台灣黑客松共同舉辦的首屆「OpenStack應用黑客松」大賽時候,結合自己的學能和興趣,構思如何利用科技,協助有志於進入琴藝的學習者,能夠擺脫「靠言語的指導」,進步到「學習肌肉的到位」,這個創意,就成為他們參賽最終決定的題目

參賽當天,四人將演奏小提琴與肌肉量測訊號的構想結合,在42小時黑客(Hack) + 馬拉松(Marathon)的高壓力高強度競賽中,共同開發完整一套從Andriod 前端(肌肉樂譜App)、雲端資料運算整合到穿戴感測裝置設計的整體技術「體感琴譜」

體感琴譜」,以感測小提琴演奏時前臂肌肉的拉動,來量測手指按壓的力道,或是藉手腕肌肉感測,分析壓弦力量與拉弓的晃動幅度。

透過量測細微的肌肉運動改變,紀錄並即時解析肌肉拉動和與之相應的手指動作,將演奏的律動、力道、與聲音以數據形式完整儲存在雲端平台,最終利用其巨量資料運算優勢進行比對分析,提供初學者系統式的學習新工具,讓「體感琴譜」技術獲得「OpenStack應用黑客松」大賽首屆競賽冠軍,並一舉抱走「全方位大獎」、以及「最佳設計」兩項大獎。

相關技術的應用,除音樂學習,可擴大至紀錄拉麵師傅、麵包師傅揉麵團的手臂肌肉體感律動,或是高爾夫球或棒球選手打擊過程,讓傳統技藝或是相關專業能保存並延襲。 未來學習,除了靠天份,或許我們也能利用科技勤能補拙,降低學習進入障礙,並讓專業技能永續傳承。

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