Nicolas Guiomard-Kagan soutient sa thèse intitulée « Traitement de la polyphonie pour l’analyse informatique de partitions musicales » le lundi 20 mars à 13h45 dans la salle des thèses de l’école doctorale sciences, technologies, santé de l’UPJV (32 Rue des Minimes, 80000 Amiens).
Elle sera présentée devant le jury composé de :
Myriam Desainte-Catherine, Professeur, LaBRI, Bordeaux, Rapporteur
Florent Jacquemard, Chargé de Recherche Inria, IRCAM, Paris, Rapporteur
Mathieu Giraud, Chargé de Recherche CNRS, CRIStAL, Lille, Co-encadrant
Richard Groult, Maître de Conférences, MIS, UPJV, Amiens, Co-encadrant
Florence Levé, Maître de Conférences, MIS, UPJV, Amiens, Co-encadrant
Olivier Pietquin, Professeur, CRIStAL, Lille et Google DeepMind, Examinateur
Vincent Villain, Professeur, MIS, UPJV, Amiens, Examinateur
Tillman Weyde, Senior Lecturer, City University of London, Examinateur
Résumé :
La musique peut être monophonique – une seule note est jouée à chaque instant – ou polyphonique – plusieurs notes sont jouées simultanément, formant des harmonies. Comprendre la musique polyphonique peut être très complexe. L’objectif de cette thèse en informatique musicale est de simplifier l’analyse de partitions polyphoniques en les décomposant en voix monophoniques ou en streams (ensembles cohérents de notes).
Ces deux approches n’ayant jamais été confrontées, mes premiers travaux consistent à comparer trois algorithmes de séparation en voix et trois algorithmes de séparation en streams. Je propose pour cela des méthodes d’évaluation équitables pour ces deux approches. Les tests réalisés sur un corpus de musique classique et de musique pop ont mis en avant les qualités de l’algorithme de séparation en voix de Chew et Wu. La première étape de cet algorithme, qui segmente la partition en « contigs » avec un nombre de voix constant, est particulièrement robuste.
La suite des travaux de cette thèse porte sur la seconde étape de l’algorithme de Chew et Wu, qui définit l’ordre de connexions des contigs et la manière de les connecter. J’améliore ces connexions en utilisant des paramètres musicaux comme la différence des moyennes des hauteurs des notes entre contigs voisins. La thèse se conclut en évaluant conjointement la séparation en voix et la recherche de motifs pour l’analyse musicale de fugues.
