Stage [candidatures ouvertes] : Construction d'un espace navigable de motifs de guitare rythmique
Contexte
La modélisation informatique de partitions pour guitare, et plus précisément de tablatures, donne lieu à une variété de travaux de recherche dans la communauté du Music Information Retrieval (MIR), en particulier dans des répertoires de musiques actuelles (variété, pop, jazz, rock, métal, etc.). Ses principales applications ont lieu dans les domaines de l'analyse, la génération, ou encore le transfert de style.
Le terme guitare rythmique est généralement employé pour faire référence à des parties de guitare ayant vocation à accompagner une partie mélodique, en suivant une séquence d'accords de manière plus ou moins répétitive. Au delà de la séquence d'accords suivie, les contenus de guitare rythmique se distinguent les uns des autres par des propriétés de texture liées par exemple au rythme et à l'ambitus employés pour interpréter les accords. On trouve ainsi dans le répertoire des parties de guitare rythmique suivant des séquences d'accords similaire à travers des textures différentes, et vice versa. Le calcul d'une distance entre les textures de deux contenus musicaux arbitraires a fait l'objet de travaux variés dans la communauté, notamment dans le répertoire pour piano classique.
L'objectif de ce stage est de développer des outils pour l'étude et la compréhension des emplois de texture dans un répertoire de tablatures pour guitare. Des mesures de distance entre texture seront proposées et comparées, et finalement exploitées pour la construction d'un espace navigable offrant une représentation intuivive de l'emploi des textures dans le répertoire.
Travail à effectuer
- Travail de bibliographie : Le stage comprendra une revue bibliographique des principaux travaux en MIR sur la modélisation de tablatures et plus généralement de parties d'accompagnement dans les partitions, à des fins d'analyse comme de génération.
- Collecte et pré-traitement de données : À partir de deux corpus de tablatures accessible dans l'équipe, la préparation des données consistera à extraire des régions de guitare rythmique, et le cycle d'accords associé, à l'aide d'un algorithme dédié [Regnier]. En particulier, un échantillon représentatif de cycles employant des textures musicales variées sera sélectionné à l'intérieur de ce corpus, et utilisé pour illustrer les expérimentations tout au long du stage.
- Identification et implémentation de descripteurs texturaux : en s'appuyant sur des travaux de modélisation de texture en guitare mais aussi en piano [Regnier, Couturier], un ensemble de descripteurs sera identifié pour leur capacité à distinguer les textures indépendamment de la séquence d'accords sous-jacente, de la durée et de la métrique des régions considérées. Le choix des descripteurs sera évalué et affiné d'après sa capacité à rapprocher les parties issues d'une même pièce, d'un même style, ou obtenues par des transformations harmoniques basiques définies par des règles musicales simples.
- Construction et étude d'un espace de textures : Les descripteurs retenus seront utilisés pour proposer des distances permettant la construction d'un espace métrique de textures de guitare rythmique. L'étude de cet espace visera à identifier des régions denses, sparses, ou encore des zones inaccessibles, et à en apporter une interprétation musicale. Un outil dédié à la visualisation 2D/3D de cet espace sera prototypé, pour lequel des techniques de réduction de dimensionnalité pourront être utilisées.
- Comparaison avec des espaces construits de manière non supervisée : On expérimentera enfin des approches non-supervisées, notamment l'entraînement d'auto-encodeurs variationnels, pour la construction d'espaces de texture, que nous comparerons aux espaces obtenus précédemment.
- Outils techniques : python, music21, alphaTab
Bibiliographie
- Régnier, D., et al. (2021). Identification of rhythm guitar sections in symbolic tablatures. In International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2021).
- Couturier, L., et al. (2023). Comparing texture in piano scores. In International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2023).
- Sarmento, P., et al. (2021). DadaGP: A dataset of tokenized GuitarPro songs for sequence models. arXiv preprint arXiv:2107.14653.