The musical score : a challenging goal for automatic music transcription

par Francesco Foscarin

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Philippe Rigaux.

Soutenue le 10-12-2020

à Paris, CNAM , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris , en partenariat avec Centre d'études et de recherche en informatique et communications (Paris) (laboratoire) et de VERTIGO - Bases de Données Avancées (équipe de recherche) .

Le président du jury était Anne Doucet.

Le jury était composé de Jean-Marc Chouvel, Florent Jaquemard, Raphaël Fournier-S'niehotta, Cynthia Liem.

Les rapporteurs étaient Martin Rohrmeier, Florence Levé.

  • Titre traduit

    La partition musicale : un objectif ambitieux pour la transcription automatique de la musique


  • Résumé

    Les partitions musicales sont des artefacts d’une grande complexité sémiotique visant à transmettre toutes les informations relatives à la structure et au contenu d’une œuvre musicale de manière compacte, lisible et cohérente. De nos jours, la musique est la plupart du temps diffusée sous forme enregistrée. Un système capable de transformer automatiquement une interprétation musicale en partition serait donc extrêmement bénéfique pour les interprètes et les musicologues. Cette tâche, appelée “automatic music transcription” (AMT), comprend plusieurs sous-tâches qui impliquent notamment la transformation de représentations intermédiaires comme le MIDI, quantifié ou non. Nous d´défendons dans cette thèse l’idée qu’un modèle robuste et bien structure des informations contenues dans une partition musicale aiderait au développement et à l’évaluation de systèmes AMT. En particulier, nous préconisons une s´séparation claire entre le contenu musical encodé dans la partition et l’ensemble des signes et des règles de notation utilisés pour représenter graphiquement ce contenu.


  • Résumé

    A musical score is a complex semiotic object that excels at conveying musical information in a human readable format. Nowadays, a lot of music is available exclusively as recorded performances, so systems which can automatically transform those performances into musical scores would be extremely beneficial for performers and musicologists. This task, called automatic music transcription (AMT), comprises a large number of subtasks which generically transform the performance input into higher level representations, such as unquantized and quantized MIDI files. We believe that a clear model of the information contained in a musical score would help the development and the evaluation of AMT systems. In particular we advocate for a clear separation between the music which the score encodes and the set of notation symbols which is employed to represent it.


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