Vendredi 6 décembre 2024 à 11h, LaBRI, Amphithéatre.
Résumé
Musiciens, compositeurs ou plus généralement amateurs de musique font souvent référence à des expressions telles que "phrase musicale", "discours musical" voire "langage musical". Pourtant, la musique est-elle un langage ? Par extension en informatique, les outils de traitement automatique du langage naturel peuvent-ils traiter efficacement des données musicales symboliques, de la même manière que pour un "langage" ?
Le domaine de l'informatique musicale voit actuellement une tendance croissante à exploiter des méthodes de NLP pour des tâches telles que l'analyse ou la génération automatique de musique. Cette approche implique l'utilisation de stratégies de représentations tirées du NLP, notamment concernant la tokenization, ainsi que des modèles tels que les Transformers. Cependant, en raison des caractéristiques uniques de la musique par rapport au texte, des adaptations spécialisées ont dû être développées pour tenir compte de ces différences.
Dans ce séminaire, je présenterai une vue d'ensemble des représentations et des modèles inspirés du NLP et adaptés au traitement de partitions musicales. Je m'appuierai notamment sur la façon dont ces approches sont adaptées pour répondre aux exigences des tâches musicales, avec des exemples de modèles récents ou tirés de mon travail de thèse.
Reference: Le & al., Natural Language Processing Methods for Symbolic Music Generation and Information Retrieval: a Survey. 2024 (https://arxiv.org/abs/2402.17467)