Apprentissage de structures musicales en contexte d'improvisation

Ken Déguernel 1
1 MULTISPEECH - Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : Les systèmes actuels d’improvisation musicales sont capables de générer des séquences musicales unidimensionnelles par recombinaison du matériel musical. Cependant, la prise en compte de plusieurs dimensions (mélodie, harmonie...) et la modélisation de plusieurs niveaux temporels sont des problèmes difficiles. Dans cette thèse, nous proposons de combiner des approches probabilistes et des méthodes issues de la théorie des langages formels afin de mieux apprécier la complexité du discours musical à la fois d’un point de vue multidimensionnel et multi-niveaux dans le cadre de l’improvisation où la quantité de données est limitée. Dans un premier temps, nous présentons un système capable de suivre la logique contextuelle d’une improvisation représentée par un oracle des facteurs tout en enrichissant son discours musical à l’aide de connaissances multidimensionnelles représentées par des modèles probabilistes interpolés. Ensuite, ces travaux sont étendus pour modéliser l’interaction entre plusieurs musiciens ou entre plusieurs dimensions par un algorithme de propagation de croyance afin de générer des improvisations multidimensionnelles. Enfin, nous proposons un système capable d’improviser sur un scénario temporel avec des informations multi-niveaux représenté par une grammaire hiérarchique. Nous proposons également une méthode d’apprentissage pour l’analyse automatique de structures temporelles hiérarchiques. Tous les systèmes sont évalués par des musiciens et improvisateurs experts lors de sessions d’écoute
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : jeudi 15 mars 2018 - 17:12:08
Dernière modification le : lundi 7 janvier 2019 - 08:12:01
Document(s) archivé(s) le : lundi 10 septembre 2018 - 23:54:06

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Citation

Ken Déguernel. Apprentissage de structures musicales en contexte d'improvisation. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Lorraine, 2018. Français. 〈NNT : 2018LORR0011〉. 〈tel-01735308〉

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