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Sujet de thèse (CRIStAL, Lille): Modélisation des cadences et progressions harmoniques dans les partitions musicales

Encadrants: Mathieu Giraud, Louis Bigo (CRIStAL), Florence Levé (MIS)

(English below)

Une très grande partie de la musique occidentale – qu'elle soit baroque, classique, romantique, jazz, rock ou pop – est ce qu'on appelle de la musique tonale : les pièces sont centrées sur une tonalité, telles que « Do majeur », c'est-à-dire un ensemble de notes ordonnées dans des gammes. En effet, les notes décrites dans une partition musicale construisent des mélodies (dimension horizontale, temporelle) mais aussi des accords (dimension verticale, harmonique). Les enchaînements de ces accords, ou progressions harmoniques, structurent l'accompagnement d'un morceau, et contribuent à l'impression que la musique « se termine », est « suspendue », ou « part dans d'autres directions ».

Cette thèse s'inscrit dans le défit de parvenir à faire une analyse harmonique globale d'une partition. La thèse devra concevoir, implémenter et tester des modèles pour l'étude des progressions harmoniques. La thèse cherchera particulièrement à modéliser les cadences, en priorité les cadences parfaites, ainsi que leur préparation, et les demi-cadences, susceptibles d’apporter de grandes avancées dans la détection globale de forme. La thèse étudiera éventuellement d’autres types de progressions harmoniques, comme les marches modulantes ou non modulantes. Du côté informatique, la thèse comparera et, éventuellement, combinera des approches mêlant règles explicites et apprentissage automatique. On cherchera en particulier à modéliser la fonction des notes qui favorisent certaines successions d'accords, en particulier les « notes à mouvement obligé », telles que sensibles, septièmes et neuvièmes. La modélisation s’appuiera sur une analyse globale de la tonalité ainsi que sur le contexte musical dans lequel se situent les accords, comme les changements de texture, qui sont des marqueurs structurels forts. Les modèles et algorithmes proposés durant la thèse seront implémentés, testés sur des partitions de corpus classiques (fugues, formes sonates) et éventuellement sur d’autres corpus selon les préférences du doctorant. 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.

Candidature avant le 18 avril, à mathieu.giraud@univ-lille.fr, louis.bigo@univ-lille.fr, florence.leve@u-picardie.fr.

PhD proposal at CRIStAL (Lille): Modeling cadences and harmonic progressions in musical scores

Supervisor: Mathieu Giraud, Louis Bigo (CRIStAL), Florence Levé (MIS)

The challenge of this PhD project is to contribute to the harmonic analysis of musical scores. The thesis will design, implement and test models to study harmonic progressions. The thesis will first focus on perfect cadences, half-cadences, and their preparation, and may study other progressions such as modulating and non-modulating harmonic sequences. Computational approaches using explicit rules and machine learning will be compared and possibly combined. A special attention will be put on the modeling of notes who favor some chord progressions, such as leading, seventh and ninth notes, as well on the modeling of tonalities as well as texture changes. The models and algorithms proposed will be programmed, tested on musical scores, and their results will be compared against manual analyses and discussed with music theorists. Scores will be drawn from classical corpora (fugues, sonata forms) and possibly other corpora depending on the student preferences. The applicant should have a background in computer science, with knowledge in machine learning and ideally in text algorithms. Music knowledge would be greatly appreciated, ideally with notions in harmony or music analysis.

Deadline for applications: 18 april. Please contact mathieu.giraud@univ-lille.fr, louis.bigo@univ-lille.fr, florence.leve@u-picardie.fr.