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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Afchar, Darius. "Interpretable Music Recommender Systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS608.

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Abstract:
« Pourquoi est-ce qu’on me recommande toujours les même musiques ? » « Pourquoi notre système recommande-t’il cela aux utilisateurs ? » De nos jours, les plateformes de streaming sont le moyen le plus courant d'écouter de la musique enregistrée. Pourtant, les recommandations musicales — au cœur de ces plateformes — sont loin d’être une mince affaire. Il arrive parfois qu’utilisateurs et ingénieurs soient tout aussi perplexes du comportement d’un système de recommandation musicale (SRM). Les SRM ont été utilisés avec succès pour aider à explorer des catalogues comptant des dizaines de millions
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Cohen-Hadria, Alice. "Estimation de descriptions musicales et sonores par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS607.

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Abstract:
En Music Information Retrieval (MIR, ou recherche d'information musicales) et en traitement de la parole, les outils d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus standard. En particulier, de nombreux systèmes état de l'art reposent désormais sur l'utilisation des réseaux de neurones. Nous présenterons le travail effectué pour résoudre quatre tâches de traitement de la musique ou de la parole, en utilisant de réseaux de neurones. Plus précisément, nous utiliserons des réseaux de neurones convolutionnels, dont l'utilisation a permis de nombreuses avancées notamment en traitement d'imag
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Scurto, Hugo. "Designing With Machine Learning for Interactive Music Dispositifs." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS356.

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Abstract:
La musique est une pratique culturelle permettant aux êtres humains d'exprimer sensiblement leurs intentions à travers le son. L'apprentissage machine définit un ensemble de modèles permettant de nouvelles formes d'expression au sein desdits systèmes interactifs musicaux. Cependant, en tant que discipline informatique, l'apprentissage machine demeure essentiellement appliquée à la musique du point de vue des sciences de l'ingénieur, qui, très souvent, conçoit les modèles d'apprentissage sans tenir compte des interactions musicales prenant place entre humains et systèmes. Dans cette thèse, j'en
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Crestel, Léopold. "Neural networks for automatic musical projective orchestration." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS625.

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Abstract:
L’orchestration est l’art de composer un discours musical en combinant les timbres instrumentaux. La complexité de la discipline a longtemps été un frein à l’élaboration d’une théorie de l’orchestration. Ainsi, contrairement à l’harmonie ou au contrepoint qui s’appuient sur de solides constructions théoriques, l’orchestration reste de nos jours encore essentiellement enseignée à travers l’observation d’exemples canoniques. Notre objectif est de développer un système d’orchestration automatique de pièce pour piano en nous appuyant sur des méthodes d’apprentissage statistique. Nous nous focaliso
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Louboutin, Corentin. "Modélisation multi-échelle et multi-dimensionnelle de la structure musicale par graphes polytopiques." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S012/document.

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Abstract:
Il est raisonnable de considérer qu'un auditeur ne perçoit pas la musique comme une simple séquence de sons, pas plus que le compositeur n'a conçu son morceau comme tel. La musique est en effet constituée de motifs dont l'organisation intrinsèque et les relations mutuelles participent à la structuration du propos musical, et ce à plusieurs échelles simultanément. Cependant, il est aujourd'hui encore très difficile de définir précisément le terme de concept musicale. L'un des principaux aspects de la musique est qu'elle est en grande partie constituée de redondances, sous forme de répétitions e
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Foroughmand, Aarabi Hadrien. "Towards global tempo estimation and rhythm-oriented genre classification based on harmonic characteristics of rhythm." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS018.

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Abstract:
La détection automatique de la structure rythmique au sein de la musique est l'un des défis du domaine de recherche "Music Information Retrieval". L'avènement de la technologie dédiées aux arts a permis l'émergence de nouvelles tendances musicales généralement décrites par le terme d'"Electronic/Dance Music" (EDM) qui englobe une pléthore de sous-genres. Ce type de musique souvent dédiée à la danse se caractérise par sa structure rythmique. Nous proposons une analyse rythmique de ce qui définit certains genres musicaux dont ceux de l'EDM. Pour ce faire, nous souhaitons réaliser une tâche d'est
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Maccarini, Francesco. "Modeling orchestration for computer assisted analysis and human-AI co-creativity." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024ULILB047.

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Abstract:
L'orchestration est l'art de composer pour un ensemble d'instruments, impliquant le mélange et le contraste des timbres instrumentaux pour créer un son orchestral cohérent. Elle exige à la fois une planification artistique de haut niveau des idées musicales et un contrôle précis et minutieux des détails techniques. Chaque partie doit pouvoir être jouée sur l'instrument qui lui est propre et s'accorder avec le reste de l'ensemble.Cette thèse vise à formaliser et à élargir les connaissances sur l'orchestration en la décrivant sous l'angle des mathématiques et de l'informatique, tout en proposant
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Françoise, Jules. "Motion-sound Mapping By Demonstration." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066105.

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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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Cifka, Ondrej. "Deep learning methods for music style transfer." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT029.

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Abstract:
Récemment, les méthodes d'apprentissage profond ont permis d'effectuer des transformations du matériel musical basées sur les données (data-driven). L'objet de cette thèse est le transfert de style musical, dont le but est de transférer de manière automatique le style d'un morceau à un autre. Dans la première partie de ce travail, nous nous concentrons sur les méthodes supervisées pour le transfert de style des accompagnements dans une représentation symbolique, visant à transformer un morceau donné en lui générant un nouvel accompagnement. La méthode proposée est basée sur l'apprentissage sup
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Cazau, Dorian. "Automatic Music Transcription based on Prior Knowledge from Musical Acoustics. Application to the repertoires of the Marovany zither of Madagascar." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066640/document.

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Abstract:
L’ethnomusicologie est l’étude de la musique en mettant l’accent sur les aspects culturels, sociaux, matériels, cognitifs et/ou biologiques. Ce sujet de thèse, motivé par Pr. Marc Chemillier, ethnomusicologue au laboratoire CAMS-EHESS, traite du développement d’un système automatique de transcription dédié aux répertoires de musique de la cithare marovany de Madagascar. Ces répertoires sont transmis oralement, résultant d’un processus de mémorisation/ transformation de motifs musicaux de base. Ces motifs sont un patrimoine culturel important du pays, et évoluent en permanence sous l’influence
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Roche, Fanny. "Music sound synthesis using machine learning : Towards a perceptually relevant control space." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALT034.

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Abstract:
Un des enjeux majeurs du marché des synthétiseurs et de la recherche en synthèse sonore aujourd'hui est de proposer une nouvelle forme de synthèse permettant de générer des sons inédits tout en offrant aux utilisateurs de nouveaux contrôles plus intuitifs afin de les aider dans leur recherche de sons. En effet, les synthétiseurs sont actuellement des outils très puissants qui offrent aux musiciens une large palette de possibilités pour la création de textures sonores, mais également souvent très complexes avec des paramètres de contrôle dont la manipulation nécessite généralement des connaissa
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Grégoire, Laurent. "L' émergence et l'évolution du caractère obligatoire des automatismes cognitifs." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01015620.

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Abstract:
Ce travail de thèse a pour but d'examiner l'émergence et l'évolution du caractère obligatoire des automatismes cognitifs. Pour satisfaire cet objectif, nous avons conçu une nouvelle situation expérimentale que nous avons appelée Stroop musical. Il s'agit d'une portée en clé de sol comprenant une note, présentée dans différentes positions, dans laquelle un nom de note, congruent ou incongruent avec la position, est écrit. Nous avons montré, à l'aide de ce paradigme, que les musiciens traitent plus lentement les noms de notes dans la condition incongruente que dans la condition congruente (Etude
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Bertin-Mahieux, Thierry. "Apprentissage statistique pour l'étiquetage de musique et la recommandation." Thèse, 2009. http://hdl.handle.net/1866/7214.

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