Die Entwicklung der Kl-Forschung und der „Machine-Learning“ Systeme ist
für meine Arbeit von besonderem Interesse. Neben den großen Forschungseinrichtungen oder globalen Techzentren gibt es vor allem auch kleinere
Startups, die ihre eigenen individuellen Musik-Plattformen anbieten.
Die Strukturen basieren vorwiegend auf Generierung einfacher tonaler
Musikformen, deren kommerzieller Begleitfunktionen oder Effektbearbeitung
im Bereich des Masterings. Können einige dieser Systeme trotzdem für
künstlerisch ambitioniertere Kompositions-Projekte verwendet werden?
Kann die „Maschine“ schon die musikalische Assistenz komplexerer
kompositorischer Prozesse übernehmen?
Diese Fragestellung war der Ausgangspunkt meiner Arbeit zwischen 2020 und
2022 jenseits der früheren algorithmisch gesteuerten Stücke. Hierzu habe ich
einige Systeme untersucht und auf diese Möglichkeiten hin getestet: OpenAl
Magenta Studio (Google), Aiva, Amper, Alysia, Masterpiece Generator. Musik
und Texte wurden stark von K.l. Berechnungen beeinflusst. Im Gegensatz zu
den eigenen Algorithmen, bei denen zwar eine unendliche Variation
kontrollierter Grenzwerte erzeugt wird, hatte ich bei diesen Systemen keinen
bzw. geringen Einfluss auf die eigentliche Art der Verarbeitung. Hier ging ich
bewusst ein künstlerisches Wagnis mit Überraschnugsmomenten ein.
Vor allem wollte ich auf die Verwendnung innerhalb meiner Strukturen
eingehen und suchte besonders nach der Interaktionsmöglichkeit zwischen
eigenem Material und den daraus resultierenden Vorschlägen der Kl App.
Die Weiterentwicklung der Motive unterschiedlicher Ebenen sowie die
gegenseitigen Reaktionen liegen diesen beiden Produktionen zugrunde.
Der eigentliche kompositorische Vorgang sowie die Auswahl lagen immer in
meiner Hand, ebenso die Dramaturgie und Form der Stücke.
-Christian Banasik
„Bewegung - Farbe - Stillstand“ (2021/23, UA)
für Klarinette, Klavier und Elektronik
„to be continued“ (2020/21)
für Sopran, Klavier und Elektronik
