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Sujet de thèse "Modèles et algorithmes pour analyser la forme musicale"

La musique est faite de mélodies et d'harmonies structurées dans le temps et dans les hauteurs. La partition musicale formalise un ensemble de sons et est l'un des moyens principaux pour transmettre, échanger et préserver les œuvres musicales en Occident. Aujourd'hui, les humanités numériques lient les méthodes informatiques au patrimoine culturel et à la recherche en sciences humaines et sociales. Comment les ordinateurs peuvent-ils aider à modéliser les partitions, et idéalement à nous aider à comprendre voire à apprécier la musique ? La collaboration Algomus, entre les laboratoire MIS (UPJV, Amiens) et CRIStAL (CNRS, Université́ de Lille) étudie ainsi les algorithmes d'analyse musicale ainsi que la visualisation et la transmission à tous publics de ces analyses.

Le sujet de la thèse vise à analyser automatiquement la structure d’une partition musicale à partir d’éléments locaux (motifs rythmiques et mélodiques, progressions harmoniques, texture...). L’un des premiers objectifs sera de détecter les segments structurels (de forme AB/ABA/AABB/antécédent-conséquent par exemple) et leur fonction formelle. Les fonctions formelles simples seront inférées à partir de la notation musicale : silences, fin de phrases, marqueurs répétés, récurrences de motifs (identiques ou varies), paramètres harmoniques (cadence, modulations).

La thèse tentera de pousser ces analyses vers l'étude de formes, en particulier la forme sonate qui structure de nombreuses œuvres des périodes classique et romantique et pose des défis de modélisation [Bigo et al 2017]. Les enjeux principaux seront l’analyse détaillée des thèmes principaux et secondaires, des tonalités usuelles (V, III, v) ou moins courantes pour la zone secondaire, des transitions et des sections conclusives. Un défi sera de parvenir à l'analyse du développement, notamment des rotations proposées dans [Hepokoski et al 2006].






Postdoc position - 2018/19

The Algomus team, supported by CNRS, Université Lille, UPJV, IrDIVE and CPER MAuVE, is seeking to recruit a 12-months post-doc position on computational music analysis in the CRIStAL lab (Lille, France). The start date may be flexible. The candidate should have defended a PhD in MIR (or have a PhD defense scheduled in the next months), preferably working on symbolic scores and with some background in musicology.

Throughout the last years, research of the team was oriented to high-level structures, such as fugue [1] and sonata form [2], using and improving computational musical analysis techniques (pattern comparison, harmony, texture, polyphony… ). This post-doc position is intended to work in one of these fields and could explore new MIR techniques on some analytical elements as well as on music structures. Project examples can be on methods to analyze piano music, targeting Beethoven piano sonatas, or on the study on the development of sonata forms, working on the concept of rotations as formalized by Hepokoski and Darcy.

Interested candidates should contact us before May 4th.






Stage M2 2018 - Informatique musicale, MIR, Apprentissage

Apprentissage de structures musicales dans les formes sonates

  • Stage M2 recherche, printemps/été 2018, 4 à 6 mois
  • Lieu: au choix, Amiens (MIS, Université de Picardie Jules Verne) ou Lille (CRIStAL, CNRS, Université de Lille, à Villeneuve d'Ascq et SCV à Tourcoing)
  • Gratification de stage, thèse envisageable
  • Encadrants et contacts: Richard Groult, Florence Levé et Mathieu Giraud

La musique est complexe, faite de mélodies et d'harmonies structurées dans le temps et dans les hauteurs. La partition musicale formalise un ensemble de sons et est l'un des moyens principaux pour transmettre, échanger et préserver les oeuvres musicales en Occident. Aujourd'hui, les humanités numériques lient les méthodes informatiques au patrimoine culturel et à la recherche en sciences humaines et sociales. Comment les ordinateurs peuvent-ils aider à modéliser les partitions, et idéalement à comprendre la musique ? La collaboration Algomus, entre les laboratoire MIS (UPJV, Amiens) et CRIStAL (CNRS, Université de Lille) étudie ainsi les algorithmes d'analyse musicale. La structure musicale est un axe de recherche particulièrement intéressant. Une structure peut être par exemple une alternance Refrain/Couplet, une forme ABA... la forme sonate, faisant intervenir deux zones tonales et un développement, structure de nombreuses oeuvres des périodes classique et romantique.

Le but de ce stage est de concevoir, implémenter et tester des modèles probabilistes pour l'étude de structures musicales, en se concentrant en particulier sur les formes sonates et en combinant apprentissage et expertise. Les éléments de base pour l'apprentissage ne seront pas les notes mais des éléments d'analyse locale (motifs, cadences et progressions, textures) calculés à partir des informations symboliques d'une partition.

Pour la forme sonate, les enjeux seront d'abord la localisation des thèmes principaux et secondaires (« P » et « S » dans la notation de [Hepokosky et al 2006]), des tonalités usuelles (V, III, v) ou moins courantes pour la zone secondaire, des transitions et des sections conclusives. On cherchera aussi à travailler sur d'autres structures dans d'autres styles de musique. Une première approche envisagée sera d'apprendre automatiquement les probabilités de modèles de Markov (Bigo et al 2017) qui permettent de prendre en compte les différents éléments analytiques de façon pertinente, puis d'améliorer ces modèles.

Les modèles et algorithmes proposés durant le stage seront implémentés en Python et testés, pour la forme sonate, sur des mouvements de quatuors à cordes de Mozart et Haydn. Leurs résultats seront confrontés aux analyses manuelles et discutés avec des musicologues. Le candidat devra avoir des compétences informatiques en apprentissage automatique, et idéalement aussi en algorithmique du texte. Des compétences musicales seront aussi fortement appréciées, si possible avec des notions d’écriture ou d’analyse musicale. Le stage peut se dérouler à Lille ou à Amiens. L’équipe est susceptible de proposer un sujet de thèse dans la prolongation de ce stage.

Mots-clés : analyse musicale, structure musicale, informatique musicale, MIR, forme sonate, Python


Stage M2 2018 - Développement web Polymer, Informatique musicale

Audio et scénarios pour la musique en classe avec Dezrann

  • Stage M2, printemps/été 2018, 4 à 6 mois
  • Lieu: au choix, Amiens (MIS, Université de Picardie Jules Verne) ou Lille (CRIStAL, CNRS, Université de Lille, à Villeneuve d'Ascq et SCV à Tourcoing)
  • Gratification de stage
  • Encadrants et contacts: Emmanuel Leguy, Richard Groult et Mathieu Giraud

L'équipe Algomus, collaboration entre les laboratoires MIS (UPJV, Amiens) et CRIStAL (CNRS, Université de Lille), développe l'application web Dezrann pour lire et annoter des partitions musicales. L'annotation se fait en ajoutant des éléments graphiques sur la partition: les 'labels'. Cette application utilise le framework Polymer qui implémente la technologie des Web Components (standard du W3C). Nous réalisons un ensemble de balises HTML paramétrables qui s'intègrent aisément dans une page web à la manière des balises HTML5 vidéo ou audio.

Ce stage a pour objectif de rendre Dezrann utilisable en milieu scolaire durant les cours d'éducation musicale. Les élèves font des exercices d'analyse et de culture musicale basés en partie sur l'écoute. Par exemple, ils vont annoter la forme d'onde d'une pièce enregistrée en indiquant l'apparition des différents instruments de l'orchestre. La vue existante dans Dezrann de la partition musicale est ainsi étendue par une vue complémentaire sur la forme d'onde.

Le premier but du stage est de travailler sur cette vue en forme d'onde, et en utilisant la web audio API, de produire de l'audio de manière synchronisée:

  • soit la musique provenant d'un fichier audio (ogg, mp3, wav, flac...) via audio5js,
  • soit une voix isolée de l'oeuvre, le son (midi) étant généré par le navigateur à partir de la partition via midi.js

De plus, la gestion de profils utilisateur va bientôt permettre à Dezrann d'être utilisée à plusieurs. Le second but du stage est de développer des scénarios d'usage dans le cadre d'une classe de musique, notamment pour permettre une interaction entre les élèves et le professeur. Différents cas d'usages (encadrement, suivi, évaluation, gestion des permissions) seront à concevoir et à développer.

Le code sera écrit avec grand soin, documenté et testé. En cas de succès du projet, l'application étendue sera testée en situation réelle dans des classes d'éducation musicale de l'académie d'Amiens.

Mots-clés : partitions musicales, synchronisation musicale, javascript objet, Polymer, web audio API, midi.js, git/gitlab, tests et intégration continue