over-consumption practices driven by algorithms

PRÁCTICAS DE SOBRE CONSUMO IMPULSADAS POR ALGORITMOS

Welcome to Recurrent Morphing Radio, you can use the player above to listen to our generative sound signal 24/7. Also, get more information of the project in the About section. If you want you can share some samples for the network training or visit the database where all the sound files generated by the system are housed.

Bienvenido a Recurrent Morphing Radio, puedes utilizar el reproductor de arriba para escuchar nuestra señal sonora generativa las 24 horas del día. Además, obtén más información del proyecto en la sección Acerca de. Si quieres, puedes compartir algunas muestras para ser entrenadas en la red neural o visitar la base de datos donde se alojan todos los archivos de sonido generados por el sistema.

A.I. GENERATED RADIO ∞

RADIO GENERADO POR I.A. ∞

ABOUT ACERCA DE ABOUT ACERCA DE

TheProject

ElProyecto

Recurrent Morphing Radio is a project by Interspecifics Collective, commisioned by The HKW for "The Disappearance of Music"

Recurrent Morphing Radio es un proyecto realizado por Interspecifics, comisionado por la HKW para la exposición "La desaparición de la música".


Over the last few years, access to music via streaming platforms has become not only virtually endless but also highly personalized. Behind every sound discovery engine, is a sophisticated commercially-oriented formula carefully designed for inducing a long-lasting manufactured demand. Algorithms that seem to know you well enough to decide on the perfect suggestion for what you should listen to next.

Recurrent Morphing Radio (RMR) is a generative neural audio production system fuelled by the most consumed genres on digital music platforms. The system extracts and restructures the main audio features found in these styles and generates new sounds that are later continuously broadcasted.

RMR is an endless music production machine in which over-consumption equals over-training. A living metaphor of a cultural process intervened by a capitalist market with homogenizing effects on the aesthetics of music. The result is a piece of generative sound art, produced by a meta-creative agent, in which the materiality of the original sample dissolves to such an extent that turns into noise over time.

This project uses different opensource technologies such as Jukebox by OpenAI, SampleRNN, and Wavenet.

En los últimos años, el acceso a la música a través de plataformas de streaming se ha vuelto no solo casi inagotable, sino también altamente personalizado. Detrás de cada motor de descubrimiento de nuevos sonidos, se encuentran sofisticadas fórmulas de orientación comercial. Algoritmos que parecen conocerte lo suficiente para hacer la sugerencia perfecta de lo que debes escuchar a continuación.

Recurrent Morphing Radio (RMR) es un sistema de producción de audio neuronal generativo que se alimenta de los géneros más consumidos en plataformas digitales de música. El sistema extrae y reestructura las principales características de audio que se encuentran en estos estilos para generar nuevos sonidos que son posteriormente transmitidos de forma continua.

RMR es una máquina de producción musical sin fin en la que: sobreconsumo es igual a sobreentrenamiento. Una metáfora viva de un proceso cultural intervenido por un mercado capitalista con efectos homogeneizantes sobre la estética de la música. El resultado es una pieza de arte sonoro generativo, producido por un agente meta-creativo, en el que la materialidad del sample original se disuelve hasta tal punto que se convierte en ruido con el tiempo.

Este proyecto utiliza diferentes tecnologías de código abierto como Jukebox de OpenAI, SampleRNN y Wavenet.



Interspecifics is an Independent artistic research bureau founded in Mexico City in 2013. We have focused our research on the use of sound and A.I., to explore patterns emerging from biosignals and the morphology of different living organisms as a potential form of non-human communication. With this aim, we have developed a collection of experimental research and education tools we call Ontological Machines. Our work is deeply shaped by the Latin American context where precarity enablesh creative action and ancient technologies meet cutting-edge forms of production. Our current lines of research are shifting towards exploring the hard problem of consciousness and the close relationship between mind and matter, where magic appears to be fundamental. Sound remains our interface to the universe.

Interspecifics es un buró de investigación artística independiente fundado en la Ciudad de México en 2013. Hemos centrado nuestra investigación en el uso del sonido y la IA, para explorar patrones que emergen de bioseñales y morfología de diferentes organismos vivos como una forma potencial de comunicación no humana. Con este objetivo, hemos desarrollado una colección de herramientas experimentales de investigación y educación que llamamos Máquinas Ontológicas. Nuestro trabajo ha sido profundamente moldeado por el contexto latinoamericano donde la precariedad incita a la acción creativa, y las tecnologías ancestrales se encuentran con formas de producción de vanguardia. Nuestras líneas de investigación actuales se están desplazando hacia la exploración del problema de la conciencia y la estrecha relación entre la mente y la materia, donde la magia parece ser fundamental. El sonido sigue siendo nuestra interfaz con el universo.

Vizualization Visualización

Selected Tracks + Visualizations

SELECCIÓN DE TRACKS + VISUALIZACIONES

TRENDS TENDENCIAS

Most listened genres in streaming Platforms

GÉNEROS MÁS ESCUCHADOS EN PLATAFORMAS DE STREAMING

MACHINE Máquina MACHINE

Inner States

ESTADOS INTERNOS DE LA MÁQUINA

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Music for Training

MÚSICA PARA ENTRENAR

If you are interested in sharing audio samples for training, please follow these indications:


  • Select up to 8 audio samples no larger than 20 seconds.
  • Verify they are in .wav format.
  • Use Google Drive/We transfer to generate a link.
  • Share the link that contains the files.
  • Enter your details.

Depending on the number of requests, it may take between two and three weeks to generate the new material. Once completed, we'll send you the results via email.

Si estás interesado en compartir samples de audio para entrenar, por favor sigue las siguientes indicaciones:


  • Selecciona hasta 8 samples de audio de no más de 20 segundos.
  • Comprueba que están en formato .wav.
  • Utiliza Google Drive/We transfer para generar un enlace.
  • Comparte el enlace que contiene los archivos.
  • Introduce tus datos.

Dependiendo del número de solicitudes, la generación del nuevo material puede tardar entre dos y tres semanas. Una vez completado, te enviaremos los resultados por correo electrónico.