Musiscale

 

Atelier Musiscale (2022)

Modélisation multi-échelle de masses de données musicales

Responsables

Correspondant ComDIR : Sarah Cohen-Boulakia

Thématiques

Traitement du Signal, Modélisation statistique de données, Complexité Algorithmique. Perception, Cognition, Création. Information, Graphes, Apprentissage

Données concernées

Tout type de données musicales : audio, symboliques et méta-données

Mots clés

Données musicales, Modèles multi-échelle, Théorie de l’Information, Sémiologie

Contexte scientifique

Les données musicales constituent une masse d’information considérable qui est cependant mal exploitée du fait de l’absence de paradigme générique permettant de rendre de rendre compte de leurs relations de similarité, et ce à diverses échelles de représentation.

Par similarité, on entend des relations simples qui permettent d’expliquer et de formuler les correspondances entre éléments, séquences temporelles, sections, albums, oeuvres, voire corpus musicaux, en tenant compte de leurs spécificités mais en veillant à faire appel à un paradigme général. Les éléments musicaux s’organisent en effet à différentes échelles, au sein d’un corpus, dans le temps, etc.
Dans tous les cas on peut identifier des éléments qui se répêtent, éventuellement avec des variations (reprises de morceaux au sein du corpus, similarités de motifs dans le temps au sein d’un morceau, répétitions de notes au sein d’un motif, etc.).

L’atelier vise à définir les propriétés et les structures de données les plus appropriées à ces représentations, en tenant compte de la nature des données mais sans préjuger des utilisations qui peuvent en être faites. On pense notamment à des représentations multi-échelle reflètant un niveau d’abstraction croissant allant potentiellement de l’événement sonore élémentaire jusqu’à la collection entière d’oeuvres musicales d’un auteur ou d’un genre musical.

Cet atelier vise à fédérer autour de cette thématique, des compétences issues

  • de l’informatique musicale,
  • de la musicologie,
  • des sciences cognitives et
  • du domaine de la création artistique.

L’atelier partira d’un “noyau dur” de laboratoires et visera à fédérer un ensemble de compétences largement interdisciplinaires autour de cette initiative. Un enjeu majeur est l’articulation de deux concepts essentiels en Théorie de l’Information : l’approche statistique (dite de Shannon) qui permet de rendre compte des rapports probabilistes de co-ocurrence entre événements musicaux et l’approche algorithmique (dite de Kolmogorov) qui vise à décrire leurs rapports de causalité en termes de complexité conditionnelle. Cette question dépasse largement le domaine des données musicales,let cet atelier pourrait dont constituer un ‘case study’ dont l’impact déborderait son intention initiale.

 

Site de l’Atelier Musiscale en cours de construction…


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