dddd: Cómo cerrar la brecha de abstracción en Pure Data para la composición asistida por computadora

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33871/vortex.2026.14.12468

Palabras clave:

Pure Data, Bach Library, Composição Assistida por Computador

Resumen

Los compositores piensan en acordes, gestos, ritmo/tiempo y formas, no en redes de empaquetado y desempaquetado. Este artículo sostiene que la principal contribución de dddd es devolverle tiempo al pensamiento musical en Pure Data (Pd). La biblioteca introduce una capa de abstracción en Lua que permite manipular estructuras jerárquicas como entidades musicales de primera clase, reduciendo así la complejidad accidental descrita por Brooks (1987). El modelo se ilustra mediante dos bibliotecas: pd-bhack, enfocada en la composición asistida por computadora (CAC) y la notación simbólica inspirada en OpenMusic, y pd-upic, dedicada a representaciones gráficas basadas en el sistema UPIC de Iannis Xenakis. Aunque acerca a Pd a entornos como Max (BACH) y OpenMusic, dddd conserva su modelo nativo y puede compilarse para la web a través de pd4web, ampliando su potencial para aplicaciones interactivas, educativas y de investigación.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Charles Klippel Neimog, Universidade de São Paulo

Charles K. Neimog es compositor, profesor de la Universidad Estatal de Paraná e investigador posdoctoral en la Universidad de São Paulo, donde obtuvo su doctorado en Música. Desarrolla herramientas de código abierto, entre ellas pd4web, OpenScofo y py4pd, con un enfoque en los teléfonos celulares para la creación musical y la educación. Su trabajo une la música computacional, la composición y la filosofía de la tecnología, en particular el pensamiento de Bernard Stiegler.

Citas

AGOSTINI, Andrea; GHISI, Daniele. Bach: an environment for computer-aided composition in Max. In: International Computer Music Conference, 2012, Ljubljana. Proceedings [...]. [S. l.: s. n.], 2012. p. [inserir].

ASSAYAG, Gérard; RUEDA, Camilo; LAURSON, Mikael; AGON, Carlos; DELERUE, Olivier. Computer-assisted composition at IRCAM: from PatchWork to OpenMusic. Computer Music Journal, [S. l.], v. 23, n. 3, p. 59-72, 1999.

BROOKS JR., Frederick P. No silver bullet: essence and accidents of software engineering. Computer, [S. l.], v. 20, n. 4, p. 10-19, Apr. 1987. DOI: 10.1109/MC.1987.1663532.

GRÄF, Albert; SCHOEN, Timothy; WESCH, Benjamin. Pd-lua signals and graphics. In: LINUX AUDIO CONFERENCE, 19., 2025, Lyon, France. Proceedings [...]. Lyon: [s. n.], 2025. Available at: https://hal.science/hal-05096052.

NEIMOG, Charles Klippel. dddd: getting started, examples, and API reference. In: NEIMOG, Charles Klippel. pd-dddd. [S. l.], 2026. Available at: https://charlesneimog.github.io/pd-dddd/. Accessed on: Oct. 30, 2026.

NEIMOG, Charles Klippel. pd-dddd: a data abstraction framework for Pure Data (Pd) implemented via pdlua. [S. l.]: GitHub, 2026. Available at:https://github.com/charlesneimog/pd-dddd. Accessed on: Oct. 30, 2026.

NEIMOG, Charles Klippel. NIS. [S. l.], [2026]. Available at: https://charlesneimog.github.io/Nis/. Accessed on: Oct. 30, 2026.

NEIMOG, Charles Klippel. Leitura 1. [S. l.], [2026]. Available in: https://charlesneimog.github.io/percepcao/leitura/leitura-1/. Accessed on: Oct. 30, 2026.

NEIMOG, Charles Klippel. Ouvido modal: exercício de percepção de modos e sequências musicais. [S. l.], [2026]. Available at: https://charlesneimog.github.io/percepcao/modos/ex1/. Accessed on: Oct. 30, 2026.

NEIMOG, Charles Klippel; SOUZA, Rodolfo Coelho de. Enabling interactive music performance through web browsers for non-programmers. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTER MUSIC, 19., 2025, Campinas. Proceedings [...]. Campinas: Sociedade Brasileira de Computação, 2025. p.

NEIMOG, Charles Klippel; SOUZA, Rodolfo Coelho de. OM-pd: API between PureData and OM-sharp. In: Congresso da Anppom, 32., 2022, Natal. Proceedings [...]. Natal: Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Música, 2022. Available in: https://anppom.org.br/anais/anaiscongresso_anppom_2022/papers/1165/public/1165-5675-1-PB.pdf.

Descargas

Publicado

2026-10-30

Cómo citar

Klippel Neimog, C. (2026). dddd: Cómo cerrar la brecha de abstracción en Pure Data para la composición asistida por computadora. Revista Vórtex, 14, 1–22. https://doi.org/10.33871/vortex.2026.14.12468

Número

Sección

Artículo original