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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage automatique – Musique'

Author: Grafiati

Published: 1 June 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage automatique – Musique"

1

Fradet, Nathan. "Apprentissage automatique pour la modélisation de musique symbolique." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2024SORUS037.pdf.

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Abstract:

La modélisation musicale symbolique représente les tâches effectuées par les modèles d'apprentissage automatique avec la musicale symbolique, parmi lesquelles figurent la génération de musique ou la récupération d'informations musicales. La modélisation musicale symbolique est souvent effectuée avec des modèles séquentiels qui traitent les données sous forme de séquences d'éléments discrets appelés tokens. Cette thèse étudie comment la musique symbolique peut être sérialisée, et quels sont les impacts des différentes manières de le faire, sur les performances et l'efficacité des modèles. Les d

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2

Jacques, Céline. "Méthodes d'apprentissage automatique pour la transcription automatique de la batterie." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS150.

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Abstract:

Cette thèse se concentre sur les méthodes d’apprentissage pour la transcription automatique de la batterie. Elles sont basées sur un algorithme de transcription utilisant une méthode de décomposition non-négative, la NMD. Cette thèse soulève deux principales problématiques : l’adaptation des méthodes au signal analysé et l’utilisation de l’apprentissage profond. La prise en compte des informations du signal analysé dans le modèle peut être réalisée par leur introduction durant les étapes de décomposition. Une première approche est de reformuler l’étape de décomposition dans un contexte probabi

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3

Cont, Arshia. "Modélisation de l'anticipation musicale : du temps de la musique vers la musique du temps." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00417565.

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Abstract:

Cette thèse étudie l'anticipation musicale, à la fois comme un processus cognitif et comme un principe de conception pour des applications d'informatique musicale et d'extraction de données musicales. Dans cette étude, nous reformulons le problème de modélisation d'anticipation abordé dans la littérature de la cognition musicale, à celui de modélisation anticipative, un principe de conception cognitive pour modéliser des systèmes artificiels. Nous proposons des modèles anticipatifs concernant trois préoccupations principales de l'attente musicale : quoi attendre?, comment attendre?, et quand a

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4

Essid, Slim. "Classification automatique des signaux audio-fréquences : reconnaissance des instruments de musique." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2005. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002738.

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Abstract:

L'objet de cette thèse est de contribuer à améliorer l'identification automatique des instruments de musique dans des contextes réalistes, (sur des solos de musique, mais également sur des pièces multi-instrumentales). Nous abordons le problème suivant une approche de classification automatique en nous efforçant de rechercher des réalisations performantes des différents modules constituant le système que nous proposons. Nous adoptons un schéma de classification hiérarchique basé sur des taxonomies des instruments et des mélanges d'instruments. Ces taxonomies sont inférées au moyen d'un algorit

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5

Rousseaux, Francis. "Une contribution de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage symbolique automatique à l'élaboration d'un modèle d'enseignement de l'écoute musicale." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 1990. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00417579.

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Abstract:

Pour un chercheur en apprentissage symbolique automatique amateur de musique, formaliser certains aspects de la représentation, de la pratique et de la pédagogie musicale est un thème séduisant. Mieux, ce thème peut prendre place au sein des préoccupations et des ambitions de l'intelligence artificielle. En effet, s'il est important que l'intelligence artificielle se renforce dans ses domaines de prédilection, il lui reste des références à élargir et des champs à gagner, comme ceux que lui soumet la problématique musicale.<br />C'est ainsi que ce thème devient un objectif d'études et de recher

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6

Bel, Bernard. "Acquisition et représentation de connaissances en musique." Phd thesis, Aix-Marseille 3, 1990. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009692.

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Abstract:

Cette étude traite de la représentation informatique de connaissances en musique, abordée à partir de deux expériences en grandeur réelle. La première est une méthode d'acquisition de connaissances en ethnographie mettant en interaction un expert (le musicien), un analyste (le musicologue) et une machine dans une situation d'apprentissage. Les schémas d'improvisation des musiciens sont identifiés et exprimés à l'aide de règles de production dans un formalisme dérivé des grammaires génératives et des langages de formes. Un algorithme déterministe de test d'appartenance de chaînes arbitraires au

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7

Bayle, Yann. "Apprentissage automatique de caractéristiques audio : application à la génération de listes de lecture thématiques." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0087/document.

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Abstract:

Ce mémoire de thèse de doctorat présente, discute et propose des outils de fouille automatique de mégadonnées dans un contexte de classification supervisée musical.L'application principale concerne la classification automatique des thèmes musicaux afin de générer des listes de lecture thématiques.Le premier chapitre introduit les différents contextes et concepts autour des mégadonnées musicales et de leur consommation.Le deuxième chapitre s'attelle à la description des bases de données musicales existantes dans le cadre d'expériences académiques d'analyse audio.Ce chapitre introduit notamment

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8

Carsault, Tristan. "Introduction of musical knowledge and qualitative analysis in chord extraction and prediction tasks with machine learning. : application to human-machine co-improvisation." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS247.

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Abstract:

Cette thèse étudie l’impact de l’introduction de propriétés musicales dans les modèles d’apprentissage machine pour l’extraction et l’inférence de structures musicales. De plus, elle traite de l’utilisation des connaissances musicales pour effectuer des évaluations qualitatives des résultats. Dans ce travail, nous nous concentrons sur les accords musicaux puisque ce sont des structures musicales fréquemment utilisées pour décrire les progressions harmoniques dans la musique occidentale. Ainsi, parmi la variété des tâches rencontrées dans le domaine de la recherche d’informations musicales (MIR

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9

Françoise, Jules. "Motion-sound Mapping By Demonstration." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066105/document.

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Abstract:

Le design du mapping (ou couplage) entre mouvement et son est essentiel à la création de systèmes interactifs sonores et musicaux. Cette thèse propose une approche appelée mapping par démonstration qui permet aux utilisateurs de créer des interactions entre mouvement et son par des exemples de gestes effectués pendant l'écoute. Le mapping par démonstration est un cadre conceptuel et technique pour la création d'interactions sonores à partir de démonstrations d'associations entre mouvement et son. L'approche utilise l'apprentissage automatique interactif pour construire le mapping à partir de d

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10

Nistal, Hurlé Javier. "Exploring generative adversarial networks for controllable musical audio synthesis." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT009.

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Abstract:

Les synthétiseurs audio sont des instruments de musique électroniques qui génèrent des sons artificiels sous un certain contrôle paramétrique. Alors que les synthétiseurs ont évolué depuis leur popularisation dans les années 70, deux défis fondamentaux restent encore non résolus: 1) le développement de systèmes de synthèse répondant à des paramètres sémantiquement intuitifs; 2) la conception de techniques de synthèse «universelles», indépendantes de la source à modéliser. Cette thèse étudie l’utilisation des réseaux adversariaux génératifs (ou GAN) pour construire de tels systèmes. L’objectif

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