Conf茅rences de prestige du CIRMMT | 芦 Automatic music transcription and music understanding 禄
芦 Transcription automatique de la musique et compr茅hension de la musique 禄
Simon Dixon, professeur, Universit茅 Queen Mary de Londres (Royaume-Uni)
Cette conf茅rence sera pr茅sent茅e en anglais.
Pour plus d'informations, consultez le site聽
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La transcription automatique de la musique consiste 脿 cr茅er une repr茅sentation de la partition (par exemple en notation musicale occidentale courante) 脿 partir d'un enregistrement audio ou d'un flux audio en direct. Bien que la recherche sur ce sujet s'茅tende sur pr猫s de 50 ans, les progr猫s r茅alis茅s au cours des derni猫res ann茅es ont 茅t茅 assez remarquables. Le domaine est pass茅 d'une situation o霉 les donn茅es 茅taient rares, les m茅thodes 茅taient ad hoc et il n'y avait pas de m茅thodologies ou d'ensembles de donn茅es standard pour comparer les approches concurrentes, 脿 l'茅tat actuel o霉 des mod猫les riches en donn茅es sont entra卯n茅s et test茅s sur des ensembles de donn茅es de r茅f茅rence standard. Diverses t芒ches de transcription sont abord茅es, telles que la transcription d'un seul ou de plusieurs instruments simultan茅s, et la transcription de la m茅lodie principale ou de la ligne de basse, des accords ou des paroles. Apr猫s avoir discut茅 de certaines des m茅thodes que nous avons d茅velopp茅es et utilis茅es pour la transcription de la musique, je donnerai des exemples d'application de cette technologie pour comprendre la cr茅ation musicale humaine, comme l'analyse des mod猫les m茅lodiques dans l'improvisation jazz et du timing expressif dans les performances classiques et jazz.
Biographie
Le professeur Simon Dixon est directeur du Centre UKRI de formation doctorale en intelligence artificielle et musique (2019-2027) et directeur adjoint du Centre de musique num茅rique (2015-) 脿 l'Universit茅 Queen Mary de Londres. Il est titulaire d'un doctorat en informatique et d'un dipl么me LMusA en guitare classique. Il a 25 ans d'exp茅rience dans la recherche et a publi茅 plus de 250 articles dans le domaine de l'informatique musicale, notamment des travaux sur l'analyse du signal musical de haut niveau, la mod茅lisation informatique des connaissances musicales et l'茅tude de la performance musicale. Il a 茅t茅 pr茅sident de l'International Society for Music Information Retrieval (ISMIR), est le r茅dacteur en chef fondateur des Transactions d鈥橧SMIR et est membre du EPSRC Peer Review College. Il a 茅t茅 PI pour des subventions de l'UKRI (EPSRC, ESRC, AHRC), de la Commission europ茅enne (H2020, FP7), du JISC, d'Innovate UK et de projets financ茅s par l'industrie.
