Dissertations / Theses on the topic 'Génération de musique'

Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistique dans le sens où l'intervention et l'appréciation humaines en sont des piliers essentiels. En revanche, la conception d'assistants puissants, flexibles et expressifs destinés aux créateurs de contenus musicaux me semble pleine de sens. Que ce soit dans un but pédagogique ou afin de stimuler la créativité artistique, le développement et le potentiel de ces nouveaux outils de composition assistée par ordinateur sont prometteurs. Dans ce manuscrit, je propose plusieurs nouvelles architectures remettant l'humain au centre de la création musicale. Les modèles proposés ont en commun la nécessité de permettre à un opérateur de contrôler les contenus générés. Afin de rendre cette interaction aisée, des interfaces utilisateurs ont été développées ; les possibilités de contrôle se manifestent sous des aspects variés et laissent entrevoir de nouveaux paradigmes compositionnels. Afin d'ancrer ces avancées dans une pratique musicale réelle, je conclue cette thèse sur la présentation de quelques réalisations concrètes (partitions, concerts) résultant de l'utilisation de ces nouveaux outils
This thesis discusses the use of deep generative models for symbolic music generation. We will be focused on devising interactive generative models which are able to create new creative processes through a fruitful dialogue between a human composer and a computer. Recent advances in artificial intelligence led to the development of powerful generative models able to generate musical content without the need of human intervention. I believe that this practice cannot be thriving in the future since the human experience and human appreciation are at the crux of the artistic production. However, the need of both flexible and expressive tools which could enhance content creators' creativity is patent; the development and the potential of such novel A.I.-augmented computer music tools are promising. In this manuscript, I propose novel architectures that are able to put artists back in the loop. The proposed models share the common characteristic that they are devised so that a user can control the generated musical contents in a creative way. In order to create a user-friendly interaction with these interactive deep generative models, user interfaces were developed. I believe that new compositional paradigms will emerge from the possibilities offered by these enhanced controls. This thesis ends on the presentation of genuine musical projects like concerts featuring these new creative tools

Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistique dans le sens où l'intervention et l'appréciation humaines en sont des piliers essentiels. En revanche, la conception d'assistants puissants, flexibles et expressifs destinés aux créateurs de contenus musicaux me semble pleine de sens. Que ce soit dans un but pédagogique ou afin de stimuler la créativité artistique, le développement et le potentiel de ces nouveaux outils de composition assistée par ordinateur sont prometteurs. Dans ce manuscrit, je propose plusieurs nouvelles architectures remettant l'humain au centre de la création musicale. Les modèles proposés ont en commun la nécessité de permettre à un opérateur de contrôler les contenus générés. Afin de rendre cette interaction aisée, des interfaces utilisateurs ont été développées ; les possibilités de contrôle se manifestent sous des aspects variés et laissent entrevoir de nouveaux paradigmes compositionnels. Afin d'ancrer ces avancées dans une pratique musicale réelle, je conclue cette thèse sur la présentation de quelques réalisations concrètes (partitions, concerts) résultant de l'utilisation de ces nouveaux outils
This thesis discusses the use of deep generative models for symbolic music generation. We will be focused on devising interactive generative models which are able to create new creative processes through a fruitful dialogue between a human composer and a computer. Recent advances in artificial intelligence led to the development of powerful generative models able to generate musical content without the need of human intervention. I believe that this practice cannot be thriving in the future since the human experience and human appreciation are at the crux of the artistic production. However, the need of both flexible and expressive tools which could enhance content creators' creativity is patent; the development and the potential of such novel A.I.-augmented computer music tools are promising. In this manuscript, I propose novel architectures that are able to put artists back in the loop. The proposed models share the common characteristic that they are devised so that a user can control the generated musical contents in a creative way. In order to create a user-friendly interaction with these interactive deep generative models, user interfaces were developed. I believe that new compositional paradigms will emerge from the possibilities offered by these enhanced controls. This thesis ends on the presentation of genuine musical projects like concerts featuring these new creative tools

Le développement d'environnements de composition assistée par ordinateur, destinés à la formalisation informatique de structures musicales, a constitué pendant la deuxième moitié du XX Siècle une importante avancée pour l'écriture contemporaine. À partir d'une réflexion sur l'influence que tels environnements ont apportée à la composition musicale, cette étude proposera un ensemble d'outils CAO qui essayeront de donner une nouvelle approche vis-à-vis de cette problématique. La recherche s'appuiera principalement sur mon expérience personnelle en tant que compositeur et sera orientée à partir de trois aspects fondamentaux : 1 - Processus de composition - Création d'un corpus de procédés de composition visant sa formalisation algorithmique. 2 - Représentation des données musicales - création d'un ensemble d'outils de visualisation et d'écoute des données et des structures musicales. 3 - Interaction Compositeur-Ordinateur. Création, expérimentation et développement d'interfaces graphiques de contrôle (recherches ergonomiques) pour chaque type de fonction
The development of computer assisted composition environments, intended for data-processing and formalization of musical structures, as been an important contribution for the contemporary musical writing, during second half of the 20th Century. Starting from a reflection on the influence that such environments brought to the musical composition, this study will propose a set of tools CAC which will try to give a new approach concerning these issues. This research will be based mainly on my personal experience as a composer, and will be based upon three fundamental aspects: 1 - Processes of composition - Creation of a corpus of processes of composition aiming its algorithmic formalization. 2 - Representation of the musical data - creation of a unit of visualization and listening tools for sound data and musical structures. 3 - Interaction Composer-Computer. Creation, experimentation and development of graphic user interfaces (ergonomic research) for each type of function or tool

1958, au Brésil, surgit un genre musical nouveau, la Bossa Nova, qui s'annonce comme une révolution dans le paysage musical traditionnel. Vingt ans plus tard, 1978 est l'année de "l'Ouverture" politique, Chico Buarque, poète musicien qui a dominé la décennie autant à travers ses chansons qu'à travers son attitude de résistance contre la dictature, lance un disque dans lequel il enregistre des musiques jusqu'alors interdites par la censure. Cet événement conclut une période de grande créativité artistique, ponctuée de bouleversements sociaux et culturels, de déclarations d'intentions, de ruptures, de prises de position en rapport avec la vie politique ou culturelle du pays, qui souvent ne fait qu'une. Ces vingt années ont vu apparaître les figures les plus marquantes de la chanson brésilienne du XXe siècle, en même temps que le sigle par lequel la chanson urbaine a reçu ses lettres de noblesse : MPB, initiales de Música Popular Brasileira. S'ancrant dans la tradition tout en s'en défendant, dialoguant avec les influences extérieures qu'elle influence également, se démarquant jusqu'à la rupture des mouvements qui lui étaient les plus proches, cette génération nous apparaît aujourd'hui beaucoup plus unie et limitée dans le temps qu'elle n'en avait conscience. C'est pourquoi le temps est venu, avec le recul historique, de s'interroger avec un regard nouveau sur la production musicale de cette époque, afin d'en définir les caractéristiques qui la soudent et la distinguent à la fois
In 1958, a new musical genre appears in Brazil: the Bossa nova, which looks like a revolution in the traditional musical landscape. Twenty years later, 1978 is the year of political openness, Chico Buarque, poet musician who dominated the decade through his songs as well as his resistance against the millitary dictatorship, launches an album on which he records some songs that were censored until then. This event puts an end to a period of great artistic creativity, punctuated with social and cultural changes, statements of intents, ruptures, standpoints on the political or cultural life of the country, which often are one. These twenty years witnessed the appearance of the most striking figures of Brazil’s 20th century music scene, and of the acronym whereby the urban song gained respectability: MPB, initials of Música Popular Brasileira. Rooted in tradition though defending itself from it, exchanging with outside influences which it influences as well, distancing itself till the rupture of the movements of which it was the closest, today this generation seems to us much more united and limited in time than it thought it was. That’s why the time has come, with historical perspective, to look at the musical production of that period with fresh eyes, in order to define the characteristics that unite and distinguish it at the same time
1958, nasce no Brasil un gênero musical novo, a Bossa Nova, que se anuncia comme uma revolução na paisagem musical. Vinte anos depois, 1978, é o ano da "Abertura" política, Chico Buarque, poeta músico que dominou a década tanto pelas suas canções como pela sua atitude de resistência contra a ditadura, lança um disco no qual ele grava músicas até então proibidas pela censura. Esse acontecimento conclui um período de intensa criatividade artística, acompanhada por grandes mudanças sociais e culturais, declarações de intenções e rupturas, tomadas de posição em relação com a vida política ou cultural do país, que muitas vezes faz uma só. Esses vinte anos viram emergir as figuras mais marcantes da canção brasileira do século XX, concomitantemente à sigla pela qual a canção urbana moderna foi consagrada : MPB, iniciais de Música Popular Brasileira. Ancorando-se na tradição sem reivindicá-lo, dialogando com as influências externas que ela influencia por sua vez, demarcando-se até à ruptura dos movimentos que lhe eram próximos, essa geração nos aparece hoje muito mais unida e circunscrita no tempo do que ela o percebia. Por essa razão, o tempo veio, com o recuo histórico, de questionar com um olhar novo a produção musical daquela época, para definir as características que a unificam e distinguem ao mesmo tempo

Depuis les années 1980, la société chinoise a eu un grand changement qui a ouvert la porte au monde. La musique contemporaine chinoise a aussi un grand développement pendant cette période. Dans ce cas-là, qu’elle est la spécificité de cette musique ? Nous regardons le chemin du développement de la musique contemporaine chinoise dès le début du XXème siècle, ce développement a eu une caractéristique commune (le nationalisme) dans les différents périodes. En même temps, le développement de la musique chinoise a eu ainsi ses propres spécificités périodiques. Dès les années 1980, la musique contemporaine chinoise a prolongé ceux des quatre premières générations qui a combiné la caractéristique communes (le nationalisme) et la spécificité personnelle. Ces musiciens de la cinquième génération ont cherché souvent les matériaux musicaux sur la culture traditionnelle chinoise, parfois ils ont été inspirés de cette culture, puis composés de nombreux œuvres musicales. Ces musiques ont diffusé au monde à nos jours. Ce mouvement a introduit un résultat ce que la culture traditionnelle chinoise a eu une renaissance dans la musique contemporaine chinoise. Dans cette thèse, nous développerons cette vision par les différents domaines comme le fait historique, la technique de la composition et l’esthétique musicales
From 1980s, CHINA, where great changes have taken placed, has reopened its door to the outside. The Chinese contemporary music has also experienced a rapid development, which leads to the question that how the feature of its development presents.Looking back to the way of Chinese modern music from early 20th century, a common trait can be found in different stages, which can be named as ‘national character’. Meanwhile it extends to various features to reflect the periods.From 1980s, Chinese modern music not only inherits the common character of the previous generations, but also reveals its own distinction. In order to realize all these features, the Chinese musicians of the 5th generation, deriving inspirations and contents from traditional culture of CHINA accompanied by their unique techniques, have created a great amount of musical products. With the worldwide spread of these products, Chinese traditional culture has come to be known gradually. All these lead directly to the renaissance of Chinese traditional culture to a certain extent. In this dissertation, points will be stated from aspects of history, composition technique and aesthetics, etc

Cette recherche de doctorat se construit sur la transmission d’une pratiquemusicale au sein de diverses générations familiales. L’étude des généalogiesmusicales montre que l’expérience musicale s’enracine autour de coutumes,traditions et préférences familiales en interaction avec les membres de la famille,la musique et le milieu. Il ne faut pas omettre que cette pratique se construit àtravers le passé, le présent et le futur. Cependant, cette continuité musicale nepeut être semblable d’une génération à l’autre. Les attentes, les motivations, lesnormes, les goûts et les choix diffèrent selon la période donnée. Pourcomprendre les processus de transmission générationnelle, le lien socio-musicals’avère être le concept le plus approprié. On entend par « lien », l’interactionentre les différentes générations familiales ; par « socio », l'objet même de lamusique et ses conséquences sur les pratiques sociales ; et par « musical », lapratique artistique entre différents individus. Cette recherche permetd’appréhender la musique comme analyseur des relations familialesintergénérationnelles
This doctoral research investigates the transmission of a musical practicewithin different family generations. The study of musical genealogies shows thatmusical experience finds its roots in customs, traditions and family preferencesin interaction with members of the siblings, music and milieu. One should notomit that this practice develops through past, present and future. However, thismusical continuity cannot be similar in the transmission from a generation toanother. Expectations, motivations, norms, tastes and choices differ according togiven periods. Socio-musical link turns out to be the most appropriate concept tounderstand the processes of generational transmission. "Link" has to beunderstood as the interaction between the various family generations; " socio "refers both to music as an object of study and to its influences on socialpractises; "musical" alludes to artistic practices among various individuals. Thisresearch allows to apprehend music as the “analyser” of intergenerational familyrelations

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 les problématiques concernant la variété et les proportions inégales des thèmes contenus dans une base, qui demeurent complexes à prendre en compte dans une classification supervisée.Le troisième chapitre explique l'importance de l'extraction et du développement de caractéristiques audio et musicales pertinentes afin de mieux décrire le contenu des éléments contenus dans ces bases de données.Ce chapitre explique plusieurs phénomènes psychoacoustiques et utilise des techniques de traitement du signal sonore afin de calculer des caractéristiques audio.De nouvelles méthodes d'agrégation de caractéristiques audio locales sont proposées afin d'améliorer la classification des morceaux.Le quatrième chapitre décrit l'utilisation des caractéristiques musicales extraites afin de trier les morceaux par thèmes et donc de permettre les recommandations musicales et la génération automatique de listes de lecture thématiques homogènes.Cette partie implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique afin de réaliser des tâches de classification musicale.Les contributions de ce mémoire sont résumées dans le cinquième chapitre qui propose également des perspectives de recherche dans l'apprentissage automatique et l'extraction de caractéristiques audio multi-échelles
This doctoral dissertation presents, discusses and proposes tools for the automatic information retrieval in big musical databases.The main application is the supervised classification of musical themes to generate thematic playlists.The first chapter introduces the different contexts and concepts around big musical databases and their consumption.The second chapter focuses on the description of existing music databases as part of academic experiments in audio analysis.This chapter notably introduces issues concerning the variety and unequal proportions of the themes contained in a database, which remain complex to take into account in supervised classification.The third chapter explains the importance of extracting and developing relevant audio features in order to better describe the content of music tracks in these databases.This chapter explains several psychoacoustic phenomena and uses sound signal processing techniques to compute audio features.New methods of aggregating local audio features are proposed to improve song classification.The fourth chapter describes the use of the extracted audio features in order to sort the songs by themes and thus to allow the musical recommendations and the automatic generation of homogeneous thematic playlists.This part involves the use of machine learning algorithms to perform music classification tasks.The contributions of this dissertation are summarized in the fifth chapter which also proposes research perspectives in machine learning and extraction of multi-scale audio features

Figure essentielle de la Génération de 1927, Gerardo Diego (Santander, 1896 - Madrid, 1987), une des voix les plus singulières de la poésie espagnole du XXe siècle, est aussi musicien. Familiarisé depuis son enfance à la pratique du piano, il cultive tout au long de sa vie une exceptionnelle passion musicale, maintient des rapports étroits avec d’importants compositeurs et interprètes, et consacre à l’art des sons une partie essentielle de ses poèmes, articles, essais, chroniques, notes, conférences et collaborations radiophoniques. Ce travail de recherche a pour objet l’étude de ses écrits poétiques et en prose sur Fauré, Debussy, Ravel, Falla et Esplá, les cinq compositeurs les plus représentatifs de la “musique de son temps”, au sens à la fois chronologique et esthétique de l’expression. Une fois la personnalité musicale du poète étudiée, l’auteur s’interroge depuis les perspectives croisées de la musicologie, l’esthétique et l’analyse littéraire sur le contenu et la valeur de cette partie encore inexplorée de son œuvre, et dévoile les interférences musicales contenues au sein d’un discours poétique peuplé par les sons
Gerardo Diego (Santander, 1896 - Madrid, 1987), an essential figure of the Generation of 1927 and one of the most original voices of Spanish poetry in the 20th Century, was also a musician. Brought up on the piano, this poet had an exceptional musical passion his entire life and kept close relationships with important composers and performers. He also dedicated to music a very significant part of his poems, articles, essays, chronicles, notes, conferences and radio collaborations. This investigation focuses particularly on his writings about Fauré, Debussy, Ravel, Falla and Esplá, the five most representative composers of the so-called “music of his time”, both in chronologic and aesthetic sense. After carefully studying the musical personality of Diego, the author analyses from musicological, aesthetic and poetical perspectives this unexplored part of his work and brings to light the musical influences hidden behind the different levels of his poetic writings

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 supervisé de séquence à séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) et s'appuie sur une base de données synthétiques parallèle (alignée par paires) générée à cet effet à l'aide d'un logiciel de génération d'accompagnement existant. Nous proposons ainsi un ensemble de mesures objectives pour évaluer la performance sur cette nouvelle tâche et nous montrons que le système réussit à générer un accompagnement dans le style souhaité tout en suivant la structure harmonique de l'entrée. Dans la deuxième partie, nous étudions une question plus fondamentale : le rôle des encodages positionnels (PE) dans la génération de musique à l'aide des Transformers. Nous proposons l'encodage positionnel stochastique (SPE), un nouveau PE capable de coder des positions relatives et compatible avec une classe récemment proposée de Transformers efficaces. Nous démontrons que le SPE permet, mieux que la méthode conventionnelle (le PE absolu), de modéliser des séquences plus longues que celles rencontrées pendant l'entraînement.Enfin, dans la troisième partie, nous passons de la musique symbolique à l'audio et abordons le problème du transfert de timbre. Plus précisément, nous nous intéressons à transférer le timbre d'un enregistrement audio à un autre, tout en préservant le contenu mélodique et harmonique de ce dernier. Nous présentons une nouvelle méthode pour cette tâche, basée sur une extension de l'autoencodeur variationnel quantifié (VQ-VAE), ainsi qu'une stratégie d'apprentissage auto-supervisé conçue pour obtenir des représentations démêlées du timbre et de la hauteur. Comme dans la première partie, nous concevons un ensemble de métriques objectives pour la tâche. Nous montrons que la méthode proposée est capable de surpasser des méthodes existantes
Recently, deep learning methods have enabled transforming musical material in a data-driven manner. The focus of this thesis is on a family of tasks which we refer to as (one-shot) music style transfer, where the goal is to transfer the style of one musical piece or fragment onto another.In the first part of this work, we focus on supervised methods for symbolic music accompaniment style transfer, aiming to transform a given piece by generating a new accompaniment for it in the style of another piece. The method we have developed is based on supervised sequence-to-sequence learning using recurrent neural networks (RNNs) and leverages a synthetic parallel (pairwise aligned) dataset generated for this purpose using existing accompaniment generation software. We propose a set of objective metrics to evaluate the performance on this new task and we show that the system is successful in generating an accompaniment in the desired style while following the harmonic structure of the input.In the second part, we investigate a more basic question: the role of positional encodings (PE) in music generation using Transformers. In particular, we propose stochastic positional encoding (SPE), a novel form of PE capturing relative positions while being compatible with a recently proposed family of efficient Transformers.We demonstrate that SPE allows for better extrapolation beyond the training sequence length than the commonly used absolute PE.Finally, in the third part, we turn from symbolic music to audio and address the problem of timbre transfer. Specifically, we are interested in transferring the timbre of an audio recording of a single musical instrument onto another such recording while preserving the pitch content of the latter. We present a novel method for this task, based on an extension of the vector-quantized variational autoencoder (VQ-VAE), along with a simple self-supervised learning strategy designed to obtain disentangled representations of timbre and pitch. As in the first part, we design a set of objective metrics for the task. We show that the proposed method is able to outperform existing ones

La personne humaine connaît, à partir de l'adolescence, une période de singularité qui lui permet, récusant les vérités et les principes du "monde adulte", de mieux se les approprier et de les faire siens. Mais pour que cette contestation fasse sens et permette de "faire société", encore faut-il, d'une part, que le jeune soit structurellement en capacité de négocier son être et son devoir sociaux, et, d'autre part, que le "monde adulte" soit disponible et attentif à cette nécessaire négociation, à ce nécessaire échange réciproque entre les générations. Or, le phénomène des "fêtes techno",est particulièrement fructueux pour approfondir ces hypothèses, puisqu'il donne à voir, d'une part, une forte "singularisation" des populations juvéniles et, d'autre part, une difficulté du "monde adulte" à réguler, codifier, réglementer ces pratiques festives qui peuvent être organisées légalement mais sont devenues, le plus souvent, clandestines. L'hypothèse qui en découle est que, si une société n'est pas en capacité de "négocier politiquement" avec une partie de ses jeunes, ceux-ci pourraient accentuer leur dynamique de singularisation, voire, dans certains cas, développer des tendances pathologiques qui tiennent tant à la structure des personnes (leur capacité à négocier leur relation à autrui, et à réguler leurs désirs en les codifiant socialement) qu'au contexte social, plus ou moins codifié et réglementé, dans lequel elles évoluent. Cette thèse est organisée en quatre parties, qui présentent tour à tour un questionnement historique et sociologique sur la jeunesse, puis l'approche théorique du modèle de la "médiation" ; ensuite nous analysons le phénomène des fêtes techno, du point de vue des jeunes qui s'y construisent, et du point de vue de l'intervention institutionnelle
The human person experiences, since adolescence, a period of singularity which permits, by recusing truths and principles of the "grown-up world", to better appropriate and integrate them. But for this opposition to make sense and to permit to "make society", on one hand the youth must be structurally able to negociate his being and social duty, and on the other hand, the "grown-̀up world" must be ready and attentive to this necessary negotiation, to this necessary exchange between generations. The "techno-party" phenomenon is a most fruitful model for broadening these hypotheses, because it shows on one hand a strong "singularisation" of young populations, and, on the other hand, a difficulty of the "grown-up world" to regulate, codify and order these festive practices who can be held legally but have become increasingly clandestine. The hypothesis that can be drawn is that if a society is not able to "negociate politically" with part of it's youth, these could accent their trend to singularisation, or even, in some cases, develop pathological tendencies as well in respect to personal structuration (their ability to negociate their relations to others, to regulate their desires by social codification) as to the more or less codified and ordered social context in which they live. This thesis is structured in four parts, who show in their turn a historical and sociological interrogation on youth, then a theoretical approach of the "mediation" model, after which we analyse the phenomenon of "techno parties" from the point of view of the young who build themselves in them, and from that of the institutional interventions

Le regroupement de Rigoletto, d'Il Trovatore et de la Traviata sous le terme de trilogie, est l'acception populaire et savante. Pourtant aucune définition convaincante ne vient renforcer ce concept. Les opéras de la trilogie témoignent de l'intérêt que Verdi porte au drame romantique français, à sa dramaturgie en particulier. C'est à travers la "posizione", un vocable employé par Verdi pour désigner une unité dramaturgique constituante, que se manifeste cet intérêt. Verdi élabore une dramaturgie générative à partir de la "posizione", lui subordonnant les langages dramatique, littéraire et musical. Cette démarche permet d'intégrer les caractéristiques du drame romantique français. Elle est à l'origine d'une pensée dramatique commune aux trois opéras et offre une nouvelle définition à la trilogie
The grouping together of Rigoletto, il Trovatore and la Traviata as a trilogy is both a popular and scholarly tradition. However, there is no convincing definition to corroborate this concept. The three operas attest to Verdi’s interest in French romantic drama, more particularly in its dramaturgy. This interest of his appears in what Verdi calls "posizione", to designate a single dramatic sequence. Verdi's generative dramaturgy is developed from this concept of "posizione" to which he subordinates all the different languages, literary, musical, and dramatic proper. This enables him to integrate the characteristics of the French romantic drama. Verdi's approach is at the root of a dramatic conception common to all three operas, therewith providing a new working definition for the trilogy

Les synthétiseurs audio sont des systèmes électroniques capable de générer des sons artificiels sous un ensemble de paramètres dépendants de leur architecture. Quand bien même de multiples évolutions ont transformé les synthétiseurs de simples curiosités sonores dans les années 60 et précédentes à des instruments maîtres dans les productions musicales modernes, deux grands défis restent à relever: le développement d'un système de synthèse répondant à des paramètres cohérent avec leur perception par un humain et la conception d'une méthode de synthèse universelle, capable de modéliser n'importe quelle source et de la dépasser. Cette thèse étudie l'utilisation et la valorisation des réseaux antagonistes génératifs (Generative Adversarial Networks, abrégé en GAN) pour construire un système répondant aux deux problèmes exposés précédemment. L'objectif principal est ainsi de proposer un synthétiseur neuronal capable de générer des sons de batteries réalistes et contrôlable par un ensemble de paramètres de timbres prédéfinis, ainsi que de proposer un contrôle de la vélocité de la synthèse. La première étape dans le projet a été de proposer une approche basée sur les dernières avancées techniques au moment de sa conception pour générer des sons de batteries réalistes. A cette méthode de synthèse neuronale, nous avons aussi ajouter des capacités de contrôle du timbre en explorant une voie différente des solutions existantes: l'utilisation de descripteurs différentiables. Pour donner des garanties expérimentales à notre travail, nous avons réalisé des expériences d'évaluation à la fois via des métriques objectives basées sur les statistiques mais aussi des évaluations subjectives et psychoĥysiques sur la qualité perçue et la perception des erreurs de contrôle. Pour proposer un synthétiseur utilisable pour des performances musicales, nous avons aussi ajouter un contrôle de la vélocité. Toujours dans l'idée de poursuivre la réalisation d'un synthétiseur universel et à contrôle universel, nous avons créer ex-nihilo un jeu de données composé de sons de batteries dans le but avoué de créer une base exhaustive des sons accessibles dans l'immense majorité des conditions rencontrées dans le contexte de la production musicale. De ce jeu de données, nous présentons des résultats expérimentaux liés au contrôle de la dynamique, un des aspects phares de la performance musicale mais laissé de côté par la littérature. Pour justifier des capacités offertes par la méthode de synthèse par GANs, nous montrons qu'il est possible de marier les méthodes de synthèse classiques avec la synthèse neuronale en exploitant les limites et particularités des GANs pour obtenir des sons hybrides nouveaux et musicalement intéressants
Audio synthesizers are electronic systems capable of generating artificial sounds under parameters depending on their architecture. Even though multiple evolutions have transformed synthesizers from simple sonic curiosities in the 1960s and earlier to the main instruments in modern musical productions, two major challenges remain; the development of a system of sound synthesis with a parameter set coherent with its perception by a human and the design of a universal synthesis method, able to model any source and provide new original sounds. This thesis studies using and enhancing Generative Adversarial Networks (GAN) to build a system answering the previously-mentioned problems. The main objective is to propose a neural synthesizer capable of generating realistic drum sounds controllable by predefined timbre parameters and hit velocity. The first step in the project was to propose an approach based on the latest technological advances at the time of its conception to generate realistic drum sounds. We added timbre control capabilities to this method by exploring a different way from existing solutions, i.e., differentiable descriptors. To give experimental guarantees to our work, we performed evaluation experiments via objective metrics based on statistics and subjective and psychopĥysical evaluations on perceived quality and perception of control errors. These experiments continued to add velocity control to the timbral control. Still, with the idea of pursuing the realization of a versatile synthesizer with universal control, we have created a dataset ex-nihilo composed of drum sounds to create an exhaustive database of sounds accessible in the vast majority of conditions encountered in the context of music production. From this dataset, we present experimental results related to the control of dynamics, one of the critical aspects of musical performance but left aside by the literature. To justify the capabilities offered by the GANs synthesis method, we show that it is possible to marry classical synthesis methods with neural synthesis by exploiting the limits and particularities of GANs to obtain new and musically interesting hybrid sounds

Un élément clé du récent succès des modèles d'apprentissage profond de traitement du langage réside dans la capacité à apprendre des "embeddings" de mots efficaces. Ces méthodes fournissent des espaces vectoriels structurés de dimension réduite ayant des relations métriques intéressantes. Ceux-ci, à leur tour, peuvent être utilisés comme des représentations d'entrées efficaces pour traiter des tâches plus complexes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la tâche d'apprentissage d'espaces "d'embedding" pour la musique polyphonique dans le domaine symbolique. Pour ce faire, nous explorons deux approches différentes.Tout d'abord, nous introduisons un modèle d'embedding basé sur un réseau convolutif avec un nouveau type de mécanisme d'attention hiérarchique auto-modulée, qui est calculé à chaque couche afin d'obtenir une vision hiérarchique de l'information musicale.Puis, nous proposons un autre système basé sur les VAE, un type d'auto-encodeur qui contraint la distribution des données de l'espace latent à être proche d'une distribution préalablement choisie. La musique polyphonique étant un type d'information complexe, le choix de la représentation d'entrée est un processus crucial. Nous introduisons donc une nouvelle représentation de données musicales symboliques, qui transforme une partition polyphonique en un signal continu.Enfin, nous montrons le potentiel de nos espaces d'embedding à travers le développement de plusieurs applications créatives utilisées pour améliorer la connaissance et l'expression musicales, à travers des tâches telles que la modification de mélodies ou l'identification de compositeurs
A key part in the recent success of deep language processing models lies in the ability to learn efficient word embeddings. These methods provide structured spaces of reduced dimensionality with interesting metric relationship properties. These, in turn, can be used as efficient input representations for handling more complex tasks. In this thesis, we focus on the task of learning embedding spaces for polyphonic music in the symbolic domain. To do so, we explore two different approaches.We introduce an embedding model based on a convolutional network with a novel type of self-modulated hierarchical attention, which is computed at each layer to obtain a hierarchical vision of musical information.Then, we propose another system based on VAEs, a type of auto-encoder that constrains the data distribution of the latent space to be close to a prior distribution. As polyphonic music information is very complex, the design of input representation is a crucial process. Hence, we introduce a novel representation of symbolic music data, which transforms a polyphonic score into a continuous signal.Finally, we show the potential of the resulting embedding spaces through the development of several creative applications used to enhance musical knowledge and expression, through tasks such as melodies modification or composer identification

Partant d'une étude de méthodes algorithmiques de création artistique automatique, nos travaux s'intéressent à des adaptations de ces méthodes pour proposer des formes de création artistique accessibles centrées sur la musique et le dessin par ordinateur. Le développement d'outils informatiques accessibles impose certaines contraintes. Elles servent de cadre au développement de deux outils qui illustrent la mise en œuvre de ces contraintes, associées à l'adaptation de systèmes de production artistique automatique, notamment basés sur des algorithmes de colonie de fourmis artificielles. Le premier programme est un instrument de musique virtuel permettant au plus grand nombre de jouer de la musique, et fournissant un accompagnement automatique. Le second est un atelier de dessin où des outils basés sur des méthodes génératives offrent un résultat complexe à partir d'actions très simples. Cette thèse détaille le développement de ces deux programmes ainsi que leur évaluation, sur le terrain, à la rencontre d'utilisateurs réels
Starting from a survey of algorithmic methods for automatic artistic creation, our works deals with adaptations of these methods to provide accessible art creation forms, focusing on music and computer drawing.the development of accessible computer software requires some constraints. Following these constraints and using adapted automatic art production systems, notably based on artificial ant colony algorithms, we developed two computer programs.The first one is a virtual music instrument, allowing most people to play music and providing and automatic accompaniment.The second one is a drawing workshop with generative methods-based tools provide complex results from simple actions.This PhD thesis details the development of this two programs and their evaluations, with real users meetings

Notre recherche porte sur une analyse comparative des interprétations de la Sonate en si mineur de Liszt. Nous avons analysé vingt-cinq enregistrements de pianistes regroupés en cinq écoles :hongroise, française, russe, américaine et allemande. Nous avons comparé les déviations des interprètes par rapport à la partition et les divergences entre les différentes interprétations, en sélectionnant sept paramètres qui nous ont permis de caractériser chaque interprétation. Une double analyse a été effectuée : « à l'oreille » et à l'aide d'un logiciel informatique. Notre recherche a démontré l'importance de plusieurs facteurs d'influence complémentaires : l'enseignement reçu, l'époque où l'on vit et l'on crée, le tempérament et l'individualité artistique. Au terme de notre recherche, nous avons démontré l'existence de spécificités qui se manifestent au sein de chacune des écoles pianistiques nationales, et également de particularités caractérisant le mode de jeu des différentes générations
Our research focuses a comparative analysis of the performances of Liszt's Sonata in b minor. We analysed twenty-five recordings by pianists grouped into five piano schools : Hungarian, French, Russian, American and German. We compared the deviations of the performers from the score and the differences between the individual performances, based on a selection of seven parameters that allowed us to characterise each of them. A double analysis was made: "by ear" and with the aid of acomputer. Our research has shown the importance of several complementary factors of influence : education, the period during which the pianists lived and created, the artists' temperaments and their artistic individualities. At the end of our research, we demonstrated the existence of specific features within each of the national piano schools, and also of some features that characterise the performing style of each generation

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 focalisons sur le répertoire classique, cette technique d’écriture étant courante pour des compositeurs tels que Mozart ou Beethoven qui réalisaient d’abord une ébauche pianistique de leurs pièces orchestrales. En observant une large base de donnée de pièces pour orchestre et leurs réductions pour piano, nous évaluons l'aptitude des réseaux de neurones à apprendre les mécanismes complexes qui régissent l’orchestration. La vaste capacité d’apprentissage des architectures profondes semble adaptée à la difficulté du problème. Cependant, dans un contexte orchestrale, les représentations musicales symboliques traditionnelles donnent lieu à des vecteurs parcimonieux dans des espaces de grande dimension. Nous essayons donc de contourner ces difficultés en utilisant des méthodes auto-régressives et des fonctions d’erreur adaptées. Finalement, nous essayons de développer un système capable d'orchestrer en temps réel l'improvisation d'un pianiste
Orchestration is the art of composing a musical discourse over a combinatorial set of instrumental possibilities. For centuries, musical orchestration has only been addressed in an empirical way, as a scientific theory of orchestration appears elusive. In this work, we attempt to build the first system for automatic projective orchestration, and to rely on machine learning. Hence, we start by formalizing this novel task. We focus our effort on projecting a piano piece onto a full symphonic orchestra, in the style of notable classic composers such as Mozart or Beethoven. Hence, the first objective is to design a system of live orchestration, which takes as input the sequence of chords played by a pianist and generate in real-time its orchestration. Afterwards, we relax the real-time constraints in order to use slower but more powerful models and to generate scores in a non-causal way, which is closer to the writing process of a human composer. By observing a large dataset of orchestral music written by composers and their reduction for piano, we hope to be able to capture through statistical learning methods the mechanisms involved in the orchestration of a piano piece. Deep neural networks seem to be a promising lead for their ability to model complex behaviour from a large dataset and in an unsupervised way. More specifically, in the challenging context of symbolic music which is characterized by a high-dimensional target space and few examples, we investigate autoregressive models. At the price of a slower generation process, auto-regressive models allow to account for more complex dependencies between the different elements of the score, which we believe to be of the foremost importance in the case of orchestration

Ce mémoire porte sur les algorithmes de génération de musique et leurs applications dans les jeux vidéo. Nous avons choisi ce domaine d'application car, en tant que média interactif complexe, les jeux vidéo représentent un défi de taille pour les compositeurs de musique. Nous commencerons donc par une introduction générale au domaine d'application pour poursuivre avec une présentation ciblée de la problématique. Ensuite, nous passerons en revue une série d'algorithmes de génération de musique issus de la littérature scientifique et basés sur différents modèles mathématiques et nous expliquerons pourquoi aucun d'entre eux ne convient à nos besoins. Nous passerons aussi en revue un éventail d'outils de composition et de mise en séquence de musique interactive. Parmi ces outils, certains ciblent spécifiquement l'industrie du jeu vidéo. Nous expliquerons aussi pourquoi ceux-ci ne correspondaient pas à nos besoins. Afin de répondre à nos besoins, la troisième partie de ce mémoire présente un nouveau modèle d'automates que nous avons introduit pour la première fois à la conférence Futureplay 2007 : les automates étendus probabilistes. Ce modèle combine la flexibilité des automates étendus et la variabilité des automates probabilistes. Nous décrirons ces modèles d'automates en détails au cours de ce mémoire. En dernière partie du mémoire, nous présenterons notre outil de composition, introduit aux côtés de notre modèle d'automates étendus probabilistes : IMTool. Cet outil permet à l'utilisateur d'exploiter toute la puissance des automates étendus probabilistes dans un contexte de composition et de mise en séquence de musique pour un jeu vidéo (ou pour toute autre application interactive). En ce sens, celui-ci peut associer des séquences musicales aux états de l'automate, créer des conditions de transition, créer des fonctions de mise-à-jour et associer des probabilités aux transitions. Les conditions de transition et les fonctions de mise-à-jour sont des propriétés des automates étendus et seront expliquées en détails plus loin dans ce mémoire.

Les réseaux de neurones à réservoir, dont le principe est de combiner un vaste réseau de neurones fixes avec un apprenant ne possédant aucune forme de mémoire, ont récemment connu un gain en popularité dans les communautés d’apprentissage machine, de traitement du signal et des neurosciences computationelles. Ces réseaux qui peuvent être classés en deux catégories : 1. les réseaux à états échoïques (ESN)[29] dont les activations des neurones sont des réels 2. les machines à états liquides (LSM)[43] dont les neurones possèdent des potentiels d’actions, ont été appliqués à différentes tâches [11][64][49][45][38] dont la génération de séquences mélodiques [30]. Dans le cadre de la présente recherche, nous proposons deux nouveaux modèles à base de réseaux de neurones à réservoir. Le premier est un modèle pour la reconnaissance de rythmes utilisant deux niveaux d’apprentissage, et avec lequel nous avons été en mesure d’obtenir des résultats satisfaisants tant au niveau de la reconnaissance que de la résistance au bruit. Le second modèle sert à l’apprentissage et à la génération de séquences périodiques. Ce modèle diffère du modèle génératif classique utilisé avec les ESN à la fois au niveau de ses entrées, puisqu’il possède une Horloge, ainsi qu’au niveau de l’algorithme d’apprentissage, puisqu’il utilise un algorithme que nous avons spécialement développé pour cette tache et qui se nomme "Orbite". La combinaison de ces deux éléments, nous a permis d’obtenir de bons résultats, pour la génération, le sur-apprentissage et l’extraction de données. Nous pensons également que ce modèle ouvre une fenêtre intéressante vers la réalisation d’un orchestre entièrement virtuel et nous proposons deux architectures possibles que pourrait avoir cet orchestre. Dans la dernière partie de ce travail nous présentons les outils que nous avons développés pour faciliter notre travail de recherche.
Reservoir computing, the combination of a recurrent neural network and one or more memoryless readout units, has seen recent growth in popularity in and machine learning, signal processing and computational neurosciences. Reservoir-based methods have been successfully applied to a wide range of time series problems [11][64][49][45][38] including music [30], and usually can be found in two flavours: Echo States Networks(ESN)[29], where the reservoir is composed of mean rates neurons, and Liquid Sates Machines (LSM),[43] where the reservoir is composed of spiking neurons. In this work, we propose two new models based upon the ESN architecture. The first one is a model for rhythm recognition that uses two levels of learning and with which we have been able to get satisfying results on both recognition and noise resistance. The second one is a model for learning and generating periodic sequences, with this model we introduced a new architecture for generative models based upon ESNs where the reservoir receives inputs from a clock, as well as a new learning algorithm that we called "Orbite". By combining these two elements within our model, we were able to get good results on generation, over-fitting and data extraction. We also believe that a combination of several instances of our model can serve as a basis for the elaboration of an entirely virtual orchestra, and we propose two architectures that this orchestra may have. In the last part of this work, we briefly present the tools that we have developed during our research.
Les fichiers sons qui accompagne mon document sont au format midi. Le programme que nous avons développés pour ce travail est en language Python.

Thèse réalisée en cotutelle avec l'Université Paris-Sorbonne. La version intégrale de cette thèse est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (www.bib.umontreal.ca/MU).
Si la vie musicale en France sous l’Occupation est aujourd’hui un champ de recherche bien balisé, le parcours de l’un des compositeurs majeurs de cette période, Marcel Delannoy (1898-1962), n’a encore fait l’objet d’aucune étude approfondie. Appuyé sur un large éventail de sources, dont le riche fonds Delannoy conservé à la BnF, ce travail vise à combler cette lacune en situant Delannoy dans le contexte plus large d’une génération particulièrement exposée sous Vichy. Dans ce contexte coercitif mais favorable à la création musicale, plusieurs compositeurs de cette génération (notamment Poulenc et Honegger) sont en effet impliqués dans diverses activités qui révèlent leurs engagements et leur degré d’accommodation face à la situation d’Occupation. Pour rendre compte des activités de Delannoy sous Vichy, il s’est avéré nécessaire d’élargir la périodisation. D’abord parce que son principal projet et succès de la période, Ginevra, un opéra créé en 1942 à l’Opéra-Comique, est le fruit d’une commande d’État de 1938. Et plus généralement parce que ses choix musicaux et extra-musicaux, comme ceux de ses contemporains, ne peuvent être compris dans le seul contexte des 4 années d’Occupation. Delannoy, qui se fait connaître à la fin des années 1920, est un compositeur actif dans les entreprises de popularisation de la culture des années 1930, tandis que son style musical éclectique et accessible conquiert un large public. En 1942, son opéra Ginevra est très bien accueilli en raison de son inscription dans le genre français de l’opéra-comique, de ses emprunts éclectiques et de ses références à la musique du passé. Mais ce moment de grande médiatisation s’accompagne de plusieurs compromissions : critique musical d’un journal collaborationniste, membre du groupe Collaboration et de la délégation française invitée à Vienne pour la Semaine Mozart du Reich allemand (1941), Delannoy prend part à plusieurs projets de collaboration culturelle. À la Libération, ces compromissions lui sont reprochées : il est sanctionné par différentes instances officielles d’épuration et fait en outre l’objet d’une épuration plus informelle. Au croisement de l’histoire et de la musicologie, cette approche monographique qui situe le compositeur étudié dans sa génération vise plus largement à rendre compte des conséquences de l’Occupation sur les carrières des compositeurs, de leurs engagements et du rôle qu’ils ont tenu dans la politique musicale de Vichy et de l’occupant.
Although the French musical life during the Occupation is now a familiar field of research, no detailed study has been made of Marcel Delannoy (1898-1962), one of the most important composers of the period. Supported by a wide range of sources, including the large collection of Delannoy’s papers conserved at the BnF, the present work aims to fill this gap by situating Delannoy in the larger context of a generation of musicians that were especially visible during the Vichy years. In this context, both coercive and favorable to musical creation, several composers (notably Poulenc and Honegger) were indeed involved in a number of activities that reveal their commitments and the degree of adaptation when faced with the Occupation. To account for Delannoy’s activities under Vichy, it was necessary to extend the period under study: his principal project and success of the period, Ginevra (an opera premiered in 1942 at the Opéra-Comique), was the result of a 1938 State commission; more generally, his musical and extra-musical choices, much like those of his contemporaries, cannot be understood if they are restricted to the four years of the Occupation. Having made his name in the 1920s, Delannoy participated in the 1930’s ventures of cultural popularization, while his eclectic and accessible style won him a large public. In 1942, his opera Ginevra was very well received thanks to its ties to the traditional genre of French opéra-comique as well as its eclectic borrowings and references to the music of the past. Very much in the public eye, Delannoy also compromised himself in different ways: as a musical critic of collaborationist newspaper, as a member of the “Groupe Collaboration” and of the French delegation invited to Vienna for the Mozart Week of the German Reich (1941), he took part in several projects of cultural collaboration. It is because of these activities that the composer was penalized by professional and judicial purges following the Liberation, and also by a kind of more informal épuration. At the intersection of history and musicology, this monographic approach which places the composer in the context of his generation aims at a broader understanding of the Occupation’s consequences on composers’ careers, their political commitments, and the roles they played in the musical politics of Vichy and the German occupier.

Une mise en contexte présente l’évolution de la prise de décision du créateur dans des environnements où la technologie est sans cesse plus impliquée et autonome. Un survol des techniques génératives, de ses origines en musique jusqu’aux arts numériques, est présenté. Trois œuvres réalisées dans le cadre de ce projet de recherche-création sont ensuite analysées. Les outils et les techniques utilisés pour la réalisation de ces projets à dominante générative sont expliqués et commentés. Verklärter Rohr fait l’objet d’une analyse plus poussée sur l’aspect comprovisationnel de mon travail. Le développement de mon langage audiovisuel tel qu’il se rapporte au concept de synchrèse sera aussi examiné. L’analyse de Machine In The Shell, sert de terrain d’investigation pour expliciter des stratégies de spatialisation et de techniques d’écriture. L’analyse de Gu(I)t(A)rs développe sur l’utilisation de diverses technologies dont le Leap Motion, la synthèse par modélisation physique et l’intelligence artificielle.
Questions related to the evolution of creative decision-making are discussed, in relation to technology that is becoming more and more involved. An overview of generative techniques, from its origins in music to contemporary digital arts, is then presented. Then, three works produced as part of this research-creation project are analyzed. The different tools and techniques I used in making these works are explained and commented. Verklärter Rohr is the subject of a more in-depth analysis. The comprovisational angle of my work, as well as the development of my audiovisual language as it relates to the concept of synchresis will be discussed. An analysis of Machine In The Shell explain the strategies of spatialization and writing techniques I used. The analysis of Gu(I)t(A)rs expands on the use of various technologies including Leap Motion, physical modeling synthesis and artificial intelligence.