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    %0 Generic
    %A Laurier, Cyril
    %T Attributs multiples dans un improvisateur automatique
    %D 2004
    %C Paris
    %I UPMC Paris 6
    %F Laurier04a
    %K Modélisation statistique
    %K style
    %K improvisation
    %K probabilistic suffix trees
    %X Le sujet est l’étude d’un modèle statistique, les MPSG, pour l’apprentissage du style et l’improvisation. Cette recherche se base sur un article fondateur[22], auquel nous ferons souvent référence. Se construisant à partir d’une séquence de symboles, le système doit être capable de générer une nouvelle séquence ayant les mêmes caractéristiques statistiques. Certes, il existe déjà plusieurs méthodes pour arriver à ce résultat, cependant l’intérêt du modèle étudié lors de ce stage est qu’il peut apporter une plus grande richesse d’analyse. En effet nous montrerons la principale différence qui est la séparation des caractéristiques symboliques principales en différents attributs (par exemple les attributs hauteurs et durées pour des notes). Dans un premier temps nous définirons la notion de modèle statistique agnostique. Puis, après un bref descriptif du système Omax (l’improvisateur), nous étudierons un modèle statistique précurseur de notre nouvelle méthode, les PST2. En effet, il est important de comprendre le fonctionnement des PST pour pouvoir aborder les MPSG. Ensuite, nous décrirons ces derniers en explicitant les modifications effectuées par rapport à l’article fondateur. Nous verrons que des simplifications permettent une utilisation équivalente, évitant ainsi certaines incohérences dans les définitions de l’article. La seconde partie du rapport détaille la recherche menée concernant l’utilisation de ce modèle dans un contexte musical. Nous verrons qu’au delà de l’utilisation monodique faite dans l’article de référence nous pouvons employer le système sur des polyphonies, moyennant une représentation adaptée. Nous ferons une étude des attributs plus riches musicalement que simplement les hauteurs et les durées des notes. En effet, nous verrons qu’avec des paramètres de plus haut niveau tels que l’harmonie ou une topologie de motifs nous pouvons envisager une analyse plus macroscopique. Ensuite nous comparerons qualitativement les différents modèles statistiques connus, et nous analyserons empiriquement la complexité du modèle. Enfin nous dresserons un bilan général et nous donnerons des perspectives de recherche.
    %1 8
    %2 1
    %U http://articles.ircam.fr/textes/Laurier04a/

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.