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  • Projets terminés

L'orchestration est l'art de combiner les différents instruments afin d'atteindre divers objectifs sonores. Peu formalisé, ce savoir-faire est transmis empiriquement à travers des traités d'exemples, sans expliciter les raisons des choix du compositeur.

Ce projet vise à développer la première approche, au sein d'un objectif à long terme, d'une théorie scientifique de l'orchestration en s’appuyant sur les domaines de l'informatique, de l'intelligence artificielle, de la psychologie expérimentale, du traitement du signal, de l’écoute artificielle et de la théorie musicale. Pour atteindre cet objectif, le projet exploitera un vaste ensemble de données de pièces orchestrales associant partitions symboliques numériques et rendus acoustiques multipistes. Des extraits orchestraux sont en cours d’annotation par des groupes d'experts en musique, en termes d'occurrence d'effets perceptuels. Cette bibliothèque de connaissances orchestrales sera utilisée via des techniques d'exploration de données et les approches récentes d'apprentissage profond. Notre objectif est d’évaluer d'abord les représentations optimales reliant partitions symboliques et enregistrements du point de vue de leurs capacités prédictives d’un effet perceptuel donné.

Ensuite, nous voulons développer ensuite de nouvelles méthodes d'apprentissage et d'extraction de capables de relier les signaux audionumériques, les partitions symboliques et les analyses perceptuelles en ciblant les espaces d'intégration multimodale (transformation de sources d'information multiples en un système de coordonnées unifié). Ces espaces peuvent fournir des relations métriques entre les modalités qui peuvent être exploitées à la fois pour la génération automatique et l'extraction des connaissances. Les résultats de ces modèles serviront ensuite à l'analyse de l'orchestration et seront également validés par des études perceptuelles approfondies. En bouclant la boucle entre les effets perceptuels et l'apprentissage, tout en validant les connaissances de niveau supérieur qui seront extraites, ce projet propose une nouvelle approche créative de l'orchestration et de sa pédagogie. Les résultats prévus comprennent le développement des premiers outils technologiques pour l'analyse automatique des partitions orchestrales, pour prédire les résultats perceptuels de la combinaison de sources musicales multiples, ainsi que le développement d'interfaces prototypes pour la pédagogie de l'orchestration, l'orchestration assistée par ordinateur et la performance instrumentale dans les ensembles. Ces travaux impliquent une collaboration internationale étroite avec le CRSNG canadien.

Référence projet : ANR-17-CE38-0015-01.

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