Apprentissage de structures musicales en contexte d'improvisation

par Ken Déguernel

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Emmanuel Vincent et de Gérard Assayag.

Le président du jury était Kamel Smaïli.

Le jury était composé de Maxime Crochemore, Elaine Chew, Florence Levé.

Les rapporteurs étaient Maxime Crochemore, Elaine Chew.


  • 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

  • Titre traduit

    Learning of musical structures in the context of improvisation


  • Résumé

    Current musical improvisation systems are able to generate unidimensional musical sequences by recombining their musical contents. However, considering several dimensions (melody, harmony...) and several temporal levels are difficult issues. In this thesis, we propose to combine probabilistic approaches with formal language theory in order to better assess the complexity of a musical discourse, both from a multidimensional and multi-level point of view in the context of improvisation where the amount of data is limited. First, we present a system able to follow the contextual logic of an improvisation modelled by a factor oracle whilst enriching its musical discourse with multidimensional knowledge represented by interpolated probabilistic models. Then, this work is extended to create another system using a belief propagation algorithm representing the interaction between several musicians, or between several dimensions, in order to generate multidimensional improvisations. Finally, we propose a system able to improvise on a temporal scenario with multi-level information modelled with a hierarchical grammar. We also propose a learning method for the automatic analysis of hierarchical temporal structures. Every system is evaluated by professional musicians and improvisers during listening sessions


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