Thèse soutenue

Perception des structures musicales : apprentissage et modélisation
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Auteur / Autrice : Barbara Tillmann
Direction : Emmanuel Bigand
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Psychologie
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Dijon
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Bigand, Stephen McAdams, Pierre Perruchet

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Un auditeur occidental développe une sensibilité aux régularités du système musical tonal par simple exposition répétée aux pièces issues de ce système. Une fois acquises, ces connaissances lui permettraient de construire une présentation mentale de la structure de l’œuvre entendue. Notre travail de recherche porte sur la perception de grandes structures musicales, sur le rôle des connaissances tonales lors du traitement et sur l’acquisition de ces connaissances. Le premier volet de recherche s’intéresse à la perception des structures globales et locales dans des pièces musicales réelles. Différents paradigmes expérimentaux (jugements d’expressivité et de cohérence, résolution de « puzzle musical », détection et reconnaissance d’extraits cibles) montrent que les structures locales prédominent sur les structures globales. Ces dernières ne semblent avoir que peu d’importance pour l’auditeur dans des pièces d’une durée de 3 min. Ou de 20 sec. Le deuxième volet étudie la contribution des connaissances lors du traitement des structures d’événements dans de courtes séquences (de 8 à 14 accords). Le paradigme d’amorçage harmonique met en évidence une influence des structures globales et locales sur le traitement d’un accord. Des simulations réalisées avec un modèle connexionnistes d’une représentation des connaissances tonales (Bharucha, 1987) suggèrent que l’influence des structures émerge d’une simple activation des connaissances et de leur accumulation au cours du temps – sans intégration hiérarchique dans une structure d’ensemble. Des modèles connexionnistes permettent de simuler la capacité du système cognitif à extraire des régularités sous-jacentes de l’environnement. Dans le troisième volet, nous réalisons de simulations d’apprentissage des régularités du système tonal à l’aide des algorithmes d’apprentissage non supervisé. Le réseau doté d’un mécanisme de propagation d’activation permet de simuler des données expérimentales sur la perception des notes, des accords et des tonalités. L’ensemble de résultats conduit à concevoir le traitement des structures d’événements en termes d’accumulation des informations plutôt qu’en terme d’intégration hiérarchique des informations au sens strict.