TED2012
Jared Ficklin: New ways to see music (with color! and fire!)
Jared Ficklin: Nuevas formas de ver la música (¡con color y fuego!)
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El diseñador Jared Ficklin crea visualizaciones sorprendentes que nos permiten ver la música mediante el uso de color e incluso fuego (por primera vez en el escenario de TED) para analizar cómo nos hace sentir el sonido. Él hace una breve digresión para analizar el sonido de un parque de patinaje y muestra cómo el audio puede darnos claves para desarrollar nuestra creatividad.
Jared Ficklin - Visualizer
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
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My passions
0
449
1033
Mis pasiones
00:17
are music, technology and making things.
1
1482
3689
son la música, la tecnología y fabricar cosas.
00:21
And it's the combination of these things
2
5171
3183
Y es la combinación de las tres
00:24
that has led me to the hobby of sound visualization,
3
8354
2696
la que me ha llevado a la afición de la visualización del sonido
00:26
and, on occasion, has led me to play with fire.
4
11050
4078
y, en ocasiones, me ha llevado a jugar con fuego.
00:31
This is a Rubens' tube. It's one of many I've made over the years,
5
15128
2377
Este es un tubo de Rubens.
Es uno de los muchos que he hecho durante años
Es uno de los muchos que he hecho durante años
00:33
and I have one here tonight.
6
17505
1746
y tengo uno aquí esta noche.
00:35
It's about an 8-foot-long tube of metal,
7
19251
1525
Es un tubo de metal de 2,4 metros de largo,
00:36
it's got a hundred or so holes on top,
8
20776
1335
con un centenar de agujeros en la parte superior;
00:38
on that side is the speaker, and here
9
22111
1753
el parlante está en este lado
00:39
is some lab tubing, and it's connected to this tank
10
23864
2176
y aquí hay un tubo de laboratorio conectado a este tanque
00:41
of propane.
11
26040
1601
de propano.
00:44
So, let's fire it up and see what it does.
12
29087
3369
Vamos a encenderlo para ver qué hace.
00:53
So let's play a 550-herz frequency
13
37887
1891
Usemos una frecuencia de 550 herz
00:55
and watch what happens.
14
39778
1515
y veamos qué pasa.
00:57
(Frequency)
15
41342
8483
(Frecuencia)
01:05
Thank you. (Applause)
16
49825
2713
Gracias. (Aplausos)
01:08
It's okay to applaud the laws of physics,
17
52538
1988
Está bien que aplaudamos a las leyes de la física,
01:10
but essentially what's happening here
18
54526
1456
pero esencialmente lo que pasa aquí
01:11
-- (Laughter) --
19
55982
1760
–(Risas)–
01:13
is the energy from the sound via the air and gas molecules
20
57742
4008
es que la energía del sonido a través del aire y las moléculas del gas
01:17
is influencing the combustion properties of propane,
21
61750
2504
influye en las propiedades de combustión del propano
01:20
creating a visible waveform,
22
64254
1904
creando una onda visible
01:22
and we can see the alternating regions of compression
23
66158
2320
y podemos ver las regiones alternantes de compresión
01:24
and rarefaction that we call frequency,
24
68478
2040
y de la rarefacción que llamamos frecuencia
01:26
and the height is showing us amplitude.
25
70518
1744
y la altura nos muestra la amplitud.
01:28
So let's change the frequency of the sound,
26
72262
2328
Cambiemos la frecuencia del sonido
01:30
and watch what happens to the fire.
27
74590
1425
y veamos qué sucede con el fuego.
01:31
(Higher frequency)
28
76015
10130
(Frecuencia más alta)
01:42
So every time we hit a resonant frequency we get a standing wave
29
86145
3350
Cada vez que encontramos una resonancia,
obtenemos una onda estacionaria
obtenemos una onda estacionaria
01:45
and that emergent sine curve of fire.
30
89495
1700
y esta curva sinusoidal que emerge del fuego.
01:47
So let's turn that off. We're indoors.
31
91195
1578
Apaguémoslo. Estamos en interiores.
01:48
Thank you. (Applause)
32
92773
5591
Gracias. (Aplausos)
01:54
I also have with me a flame table.
33
98364
2347
También he traído una mesa de fuego.
01:56
It's very similar to a Rubens' tube, and it's also used
34
100711
1565
Es muy similar al tubo de Rubens y también se usa
01:58
for visualizing the physical properties of sound,
35
102276
2121
para visualizar las propiedades físicas del sonido,
02:00
such as eigenmodes, so let's fire it up
36
104397
1968
como sus vibraciones y oscilaciones,
así que vamos a encenderla
así que vamos a encenderla
02:02
and see what it does.
37
106365
2250
y veremos qué hace.
02:08
Ooh. (Laughter)
38
112292
4468
¡Oh! (Risas)
02:12
Okay. Now, while the table comes up to pressure,
39
116760
2974
Mientras esperamos que la mesa alcance presión,
02:15
let me note here that the sound is not traveling
40
119734
1672
permítanme señalar aquí que el sonido no viaja
02:17
in perfect lines. It's actually traveling in all directions,
41
121406
2746
en líneas perfectas. De hecho, viaja en todas direcciones
02:20
and the Rubens' tube's a little like bisecting those waves
42
124152
3109
y el tubo de Rubens hace como un corte en dos en las ondas con una línea;
02:23
with a line, and the flame table's a little like
43
127261
1996
la mesa de fuego también hace como un corte en dos
02:25
bisecting those waves with a plane,
44
129257
1854
de las ondas, pero con un plano
02:27
and it can show a little more subtle complexity, which is why
45
131111
4000
y puede mostrar una complejidad un poco más sutil,
02:31
I like to use it to watch Geoff Farina play guitar.
46
135111
2353
por ello, me gusta usarla para ver a Geoff Farina tocar guitarra.
02:33
(Music)
47
137464
42281
(Música)
03:15
All right, so it's a delicate dance.
48
179745
1765
Muy bien, es una danza delicada.
03:17
If you watch closely — (Applause)
49
181510
2545
Si observan con atención... (Aplausos)
03:19
If you watch closely, you may have seen
50
184055
2767
si miran de cerca, es posible que hayan visto
03:22
some of the eigenmodes, but also you may have seen
51
186822
2472
algunas de las oscilaciones, pero también pueden haber visto
03:25
that jazz music is better with fire.
52
189294
4617
que la música jazz es mejor con fuego.
03:29
Actually, a lot of things are better with fire in my world,
53
193911
2010
En realidad, en mi mundo, muchas cosas son mejores con fuego,
03:31
but the fire's just a foundation.
54
195921
2432
pero este es solo la base.
03:34
It shows very well that eyes can hear,
55
198353
1148
Muestra muy bien que los ojos pueden oír
03:35
and this is interesting to me because
56
199501
1395
y esto es interesante para mí porque
03:36
technology allows us to present sound to the eyes
57
200896
2854
la tecnología nos permite presentar sonido a los ojos
03:39
in ways that accentuate the strength of the eyes
58
203750
2863
de formas que acentúan las fortalezas de los ojos
03:42
for seeing sound, such as the removal of time.
59
206613
2697
para ver el sonido, tal como la eliminación del tiempo.
03:45
So here, I'm using a rendering algorithm to paint
60
209310
3384
Aquí uso un algoritmo de procesamiento para pintar las frecuencias
03:48
the frequencies of the song "Smells Like Teen Spirit"
61
212694
2463
de la canción “Smells Like Teen Spirit”
(Huele a espíritu adolescente)
(Huele a espíritu adolescente)
03:51
in a way that the eyes can take them in
62
215157
2040
de una forma en que los ojos las pueden tomar
03:53
as a single visual impression, and the technique
63
217197
2244
como una sola impresión visual
03:55
will also show the strengths of the visual cortex
64
219441
1973
y la técnica también muestra las fortalezas de la corteza visual
03:57
for pattern recognition.
65
221414
1616
para el reconocimiento de patrones.
03:58
So if I show you another song off this album,
66
223030
1879
Así que si les muestro otra canción de este álbum,
04:00
and another, your eyes will easily pick out
67
224909
3481
y otra más, sus ojos fácilmente reconocerán
04:04
the use of repetition by the band Nirvana,
68
228390
2928
el uso de la repetición de la banda Nirvana
04:07
and in the frequency distribution, the colors,
69
231318
1857
y en la distribución de frecuencias, los colores,
04:09
you can see the clean-dirty-clean sound
70
233175
3048
podrán ver el sonido limpio-sucio-limpio
04:12
that they are famous for,
71
236223
1207
que los caracterizó.
04:13
and here is the entire album as a single visual impression,
72
237430
4000
Aquí está todo el álbum como una única impresión visual
04:17
and I think this impression is pretty powerful.
73
241430
1880
y creo que es muy poderosa.
04:19
At least, it's powerful enough that
74
243310
1714
Al menos, es lo suficientemente potente
04:20
if I show you these four songs,
75
245024
1342
para que al mostrarles estas 4 canciones,
04:22
and I remind you that this is "Smells Like Teen Spirit,"
76
246366
2441
y les recuerdo que esta es “Smells Like Teen Spirit”,
04:24
you can probably correctly guess, without listening
77
248807
2319
probablemente puedan adivinar correctamente, sin escuchar
04:27
to any music at all, that the song
78
251126
1434
la música en absoluto, que la canción
04:28
a die hard Nirvana fan would enjoy is this song,
79
252560
2294
que un admirador de Nirvana podría disfrutar,
04:30
"I'll Stick Around" by the Foo Fighters,
80
254854
2256
es esta: “I’ll Stick Around” (Me quedaré aquí) de los Foo Fighters,
04:33
whose lead singer is Dave Grohl,
81
257110
2000
cuyo cantante es Dave Grohl
04:35
who was the drummer in Nirvana.
82
259110
3778
quien fue el baterista de Nirvana.
04:38
The songs are a little similar, but mostly
83
262888
1300
Las canciones son un poco similares, pero sobre todo
04:40
I'm just interested in the idea that someday maybe
84
264188
1626
estoy interesado en la idea de que algún día tal vez
04:41
we'll buy a song because we like the way it looks.
85
265814
4412
vamos a comprar una canción porque nos gusta cómo se ve.
04:46
All right, now for some more sound data.
86
270226
1100
Bien, tengo más datos sobre el sonido.
04:47
This is data from a skate park,
87
271326
2652
Estos son los datos de un parque de patinaje
04:49
and this is Mabel Davis skate park
88
273978
2032
y este es el “Mabel Davis skate park”
04:51
in Austin, Texas. (Skateboard sounds)
89
276010
2142
en Austin, Texas. (Sonidos de patín)
04:54
And the sounds you're hearing came from eight
90
278152
1374
Los sonidos que están escuchando proceden
04:55
microphones attached to obstacles around the park,
91
279526
2216
de 8 micrófonos conectados a los obstáculos de todo el parque,
04:57
and it sounds like chaos, but actually
92
281742
2184
y suena como una gran confusión, pero en realidad
04:59
all the tricks start with a very distinct slap,
93
283926
3347
todas las acrobacias empiezan con un toque muy distinto,
05:03
but successful tricks end with a pop,
94
287273
1604
pero las acrobacias exitosas terminan con un estallido,
05:04
whereas unsuccessful tricks
95
288877
1793
mientras que las fallidas
05:06
more of a scratch and a tumble,
96
290670
1856
terminan con un rasguño y una caída
05:08
and tricks on the rail will ring out like a gong, and
97
292526
4010
y las acrobacias sobre el carril resuenan como un gong
05:12
voices occupy very unique frequencies in the skate park.
98
296536
2790
y las voces ocupan frecuencias muy singulares en el parque de patinaje.
05:15
So if we were to render these sounds visually,
99
299326
1938
Si tuviésemos que representar estos sonidos visualmente,
05:17
we might end up with something like this.
100
301264
1407
podríamos obtener algo como esto.
05:18
This is all 40 minutes of the recording,
101
302671
2456
Aquí están los 40 minutos de la grabación
05:21
and right away the algorithm tells us
102
305127
2160
y, de inmediato, el algoritmo nos dice
05:23
a lot more tricks are missed than are made,
103
307287
2073
que hay más acrobacias fallidas que exitosas
05:25
and also a trick on the rails is a lot more likely
104
309360
2335
y también que una acrobacia en los rieles tiene más probabilidades
05:27
to produce a cheer, and if you look really closely,
105
311695
2872
de producir aclamación, y si miramos muy de cerca,
05:30
we can tease out traffic patterns.
106
314567
1733
podemos desentrañar la trayectoria de las acrobacias.
05:32
You see the skaters often trick in this direction. The obstacles are easier.
107
316300
6087
Se ve que los patinadores suelen ir en esta dirección.
Los obstáculos no son tan difíciles.
Los obstáculos no son tan difíciles.
05:38
And in the middle of the recording, the mics pick this up,
108
322387
1705
Y en medio de la grabación, los micrófonos grabaron esto,
05:39
but later in the recording, this kid shows up,
109
324092
2804
pero más tarde en la grabación, aparece este chico
05:42
and he starts using a line at the top of the park
110
326896
2928
y hace una línea en la parte superior del parque
05:45
to do some very advanced tricks on something
111
329824
1802
para hacer acrobacias muy avanzadas en algo
05:47
called the tall rail.
112
331626
1103
llamado carril alto.
05:48
And it's fascinating. At this moment in time,
113
332729
1872
Y es fascinante. En ese mismo momento,
05:50
all the rest of the skaters turn their lines 90 degrees
114
334601
3503
los demás patinadores giran su líneas en 90 grados
05:54
to stay out of his way.
115
338104
1778
para permanecer fuera de su camino.
05:55
You see, there's a subtle etiquette in the skate park,
116
339882
2543
Se observa una marca sutil en el parque de patinaje
05:58
and it's led by key influencers,
117
342425
1600
y está dirigida por los más influyentes
05:59
and they tend to be the kids who can do the best tricks,
118
344025
3248
y suelen ser los niños los que hacen las mejores acrobacias
06:03
or wear red pants, and on this day the mics picked that up.
119
347273
2430
o usan pantalones rojos y, este día, los micrófonos grabaron esto.
06:05
All right, from skate physics to theoretical physics.
120
349703
3901
Ahora pasemos de la física del patín a la física teórica.
06:09
I'm a big fan of Stephen Hawking,
121
353604
1616
Soy un gran admirador de Stephen Hawking
06:11
and I wanted to use all eight hours
122
355220
1336
y quería usar las 8 horas
06:12
of his Cambridge lecture series to create an homage.
123
356556
2587
de su ciclo de conferencias en Cambridge para hacerle un homenaje.
06:15
Now, in this series he's speaking with the aid of a computer,
124
359143
3064
En estas conferencias, él habla con la ayuda de un computador
06:18
which actually makes identifying the ends of sentences
125
362207
3104
que hace que identifiquemos fácilmente el final de las frases.
06:21
fairly easy. So I wrote a steering algorithm.
126
365311
3426
Así que escribí un algoritmo de dirección
06:24
It listens to the lecture, and then it uses
127
368737
1960
que escucha la conferencia y luego usa
06:26
the amplitude of each word to move a point on the x-axis,
128
370697
2687
la amplitud de cada palabra para mover un punto en el eje x
06:29
and it uses the inflection of sentences
129
373384
2633
y la inflexión de las frases
06:31
to move a same point up and down on the y-axis.
130
376017
2154
para mover el mismo punto hacia arriba y hacia abajo en el eje y.
06:34
And these trend lines, you can see, there's more questions
131
378171
2774
Las líneas de tendencia, como pueden ver, muestran que en las leyes de la física
06:36
than answers in the laws of physics,
132
380945
1870
hay más preguntas que respuestas
06:38
and when we reach the end of a sentence,
133
382815
2033
y cuando llegamos al final de una oración,
06:40
we place a star at that location.
134
384848
2335
colocamos una estrella en ese lugar.
06:43
So there's a lot of sentences, so a lot of stars,
135
387183
2800
Y hay muchas frases, por lo tanto, una gran cantidad de estrellas
06:45
and after rendering all of the audio, this is what we get.
136
389983
2356
y esto es lo que tenemos después de grabar todo el audio.
06:48
This is Stephen Hawking's universe.
137
392339
2929
Este es el universo de Stephen Hawking.
06:51
(Applause)
138
395268
6937
(Aplausos)
06:58
It's all eight hours of the Cambridge lecture series
139
402205
2487
Aquí están las 8 horas de la serie de conferencias en Cambridge
07:00
taken in as a single visual impression,
140
404692
1848
tomadas en una sola impresión visual;
07:02
and I really like this image,
141
406540
1757
me encanta esta imagen,
07:04
but a lot of people think it's fake.
142
408297
1808
pero mucha gente piensa que es falsa.
07:06
So I made a more interactive version,
143
410105
2344
Así que hice una versión más interactiva
07:08
and the way I did that is I used their position in time
144
412449
5456
mediante su posición en el tiempo
07:13
in the lecture to place these stars into 3D space,
145
417905
2367
en la conferencia para colocar estas estrellas en uno espacio 3D
07:16
and with some custom software and a Kinect,
146
420272
2401
y con “software” personalizado y un Kinect,
07:18
I can walk right into the lecture.
147
422673
2663
puedo caminar sobre la conferencia.
07:21
I'm going to wave through the Kinect here
148
425336
1800
Aquí voy hacer una señal a través del Kinect,
07:23
and take control, and now I'm going to reach out
149
427136
1832
tomo el control y ahora voy a estirarme
07:24
and I'm going to touch a star, and when I do,
150
428968
3239
hasta tocar una estrella y, cuando lo hago,
07:28
it will play the sentence
151
432207
1944
reproduzco la frase
07:30
that generated that star.
152
434151
1465
que generó la estrella.
07:31
Stephen Hawking: There is one, and only one, arrangement
153
435616
3816
Stephen Hawking: “Hay un arreglo, solamente uno,
07:35
in which the pieces make a complete picture.
154
439432
2799
en el que las piezas forman una imagen completa”.
07:38
Jared Ficklin: Thank you. (Applause)
155
442231
4148
Jared Ficklin: Gracias. (Aplausos)
07:42
There are 1,400 stars.
156
446379
3173
Hay 1400 estrellas.
07:45
It's a really fun way to explore the lecture,
157
449552
1664
Es una manera muy divertida de explorar la conferencia
07:47
and, I hope, a fitting homage.
158
451216
1467
y, espero, un homenaje apropiado.
07:48
All right. Let me close with a work in progress.
159
452683
5472
Permítanme concluir con un proyecto en el que estoy trabajando.
07:54
I think, after 30 years, the opportunity exists
160
458155
2983
Creo que, después de 30 años, existe la posibilidad
07:57
to create an enhanced version of closed captioning.
161
461138
2104
de crear una versión mejorada de subtítulos.
07:59
Now, we've all seen a lot of TEDTalks online,
162
463242
2119
Todos hemos visto muchas charlas TEDTalks en línea,
08:01
so let's watch one now with the sound turned off
163
465361
2927
así que vamos a ver una ahora con el sonido apagado,
08:04
and the closed captioning turned on.
164
468288
3922
pero con subtítulos.
08:08
There's no closed captioning for the TED theme song,
165
472210
2146
No hay subtítulos para el tema musical de TED,
08:10
and we're missing it, but if you've watched enough of these,
166
474356
2113
eso nos falta, pero si han visto suficientes charlas,
08:12
you hear it in your mind's ear,
167
476469
1369
lo pueden oír mentalmente,
08:13
and then applause starts.
168
477838
2983
luego empiezan los aplausos.
08:16
It usually begins here, and it grows and then it falls.
169
480821
2190
Por lo general, comienza aquí, crece y luego cae.
08:18
Sometimes you get a little star applause,
170
483011
1977
A veces tenemos una pequeña estrella de aplausos
08:20
and then I think even Bill Gates takes a nervous breath,
171
484988
2486
y después, creo hasta Bill Gates suelta un suspiro nervioso
08:23
and the talk begins.
172
487474
1690
y la charla comienza.
08:25
All right, so let's watch this clip again.
173
489164
5698
Veamos el clip nuevamente.
08:30
This time, I'm not going to talk at all.
174
494862
1256
Esta vez, no voy a hablar en absoluto.
08:32
There's still going to be no audio,
175
496118
1367
Y vamos a seguir sin sonido,
08:33
but what I am going to do is I'm going to render the sound
176
497485
1904
pero voy a reproducirlo
08:35
visually in real time at the bottom of the screen.
177
499389
4316
visualmente en tiempo real en la parte inferior de la pantalla.
08:39
So watch closely and see what your eyes can hear.
178
503705
2791
Observen con atención y verán lo que sus ojos pueden oír.
09:03
This is fairly amazing to me.
179
527880
1880
Para mí, esto es bastante sorprendente.
09:05
Even on the first view, your eyes will successfully
180
529760
3333
Incluso la primera vez que lo ven, sus ojos
09:08
pick out patterns, but on repeated views,
181
533093
3088
identificarán exitosamente los patrones, pero si lo ven repetidas veces,
09:12
your brain actually gets better
182
536181
1689
sus cerebros se volverán más agudos
09:13
at turning these patterns into information.
183
537870
1656
para convertir estos patrones en información.
09:15
You can get the tone and the timbre
184
539526
1591
Podrán notar el tono, el timbre
09:17
and the pace of the speech,
185
541117
1223
y el ritmo del discurso,
09:18
things that you can't get out of closed captioning.
186
542340
2064
cosas que no se aprecian en los subtítulos.
09:20
That famous scene in horror movies
187
544404
2184
Esa famosa escena en las películas de terror,
09:22
where someone is walking up from behind
188
546588
2648
en la que alguien camina por detrás,
09:25
is something you can see,
189
549236
1960
es algo que podemos ver,
09:27
and I believe this information would be something
190
551196
2704
y creo que esta información sería algo
09:29
that is useful at times when the audio is turned off
191
553900
2803
útil en momentos en que el audio está apagado
09:32
or not heard at all, and I speculate that deaf audiences
192
556703
2941
o no se escucha nada, y me anticipo a pensar que la gente sorda
09:35
might actually even be better
193
559644
1177
sería todavía más aguda
09:36
at seeing sound than hearing audiences.
194
560821
1781
para ver el sonido, que los que pueden oír.
09:38
I don't know. It's a theory right now.
195
562602
1498
No sé. Es una teoría en estos momentos.
09:40
Actually, it's all just an idea.
196
564100
1521
En realidad, todo es solo una idea.
09:41
And let me end by saying that sound moves in all directions,
197
565621
4191
Permítanme terminar diciendo que el sonido se mueve en todas direcciones
09:45
and so do ideas.
198
569812
1977
y las ideas también.
09:47
Thank you. (Applause)
199
571789
3112
Gracias. (Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Jared Ficklin - VisualizerIn his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire.
Why you should listen
Jared Ficklin is a Senior Principal Design Technologist at frog, where he builds user experiences for clients, playing with interactions including touch and multi-touch, and applying physics to enhance the user experience. A passion for music and making things introduced him to the hobby of sound visualization, which has led him on occasion to play with fire. (As Flash on the Beach puts it, "Jared Ficklin’s sonic experiments stood out for their individuality, drama and casual disregard for health and safety.") Every March in Austin, Texas, Ficklin organizes the frog party, a collective social experiment for a few thousand people attending SXSW Interactive. It's a form of playful R&D for social technology. And he has spent 10 years helping fund, design and build quality free public skateparks for Austin as part of the Austin Public Skatepark Action Committee.
Jared Ficklin | Speaker | TED.com