L'algorithmie cognitive et ses applications musicales

The cognitive algorithm and its musical applications

• Auteur / Autrice : Joséphine Calandra
• Direction : Jean-Marc Chouvel, Myriam Desainte-Catherine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Musique et musicologie
• Date : Soutenance le 22/12/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Concepts et langages (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Musicologie (Paris ; 2014-....)
• Jury : Président / Présidente : Gérard Assayag
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie Tahon, Francis Courtot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Bimbot, Florence Levé

Mots clés

Mots clés contrôlés

Son -- Traitement par ordinateur

Formes musicales

Analyse musicale

Informatique musicale

Mots clés libres

Algorithme cognitif

Forme musicale

Analyse musicale

Musicologie cognitive

Cognitive algorithm

Musical form

Music analysis

Cognitive musicology

Résumé

Cette thèse présente la formalisation et le développement d’un logiciel d'analyse musicale appelé "Multiscale Oracle Representations For Organized Sounds" (MORFOS). Ce logiciel vise à mettre en œuvre un modèle multi-échelle de la forme musicale basé sur l’Algorithme Cognitif de Jean-Marc Chouvel. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans la continuité de l'analyse cognitive en musicologie, visant à comprendre les processus cognitifs qui interviennent lors de l'écoute musicale. Nous étudions une représentation hiérarchisée de la musique et explorons l’influence de cette hiérarchisation dans l’organisation des événements musicaux dans le temps et la compréhension de la musique. Nous formalisons ainsi les concepts de matériau, d’objet et de diagramme formel, et nous introduisons le Diagramme Formel Multi-échelle qui décrit la structure musicale à différentes échelles temporelles et niveaux d'analyse. Celui-ci est composé de trois plans que nous introduisons : la forme, la structure et l’organisation. L'implémentation informatique de MORFOS a été réalisée en Python et accepte des représentations audio, symboliques ou vectorielles. Ce logiciel présente une architecture modulaire intégrant différents modules de traitement audio, de classification et de segmentation : nous présentons ainsi différentes mesures implémentées sous forme d’un ensemble de règles et discutons des contraintes associées à l’étude de la classification et de la segmentation à partir d’une représentation audio. Nous présentons ainsi la notion d’Agenda, qui correspond au choix par l’utilisateur d’un ensemble de règles permettant de représenter un modèle « d’écoute » pour l’analyse d’une œuvre musicale par le logiciel. La thèse explore également la question de la complexité de la structure musicale : nous proposons l’expression d’un coût associé à la description de l’objet musical acquis en fonction de son contexte, selon la définition de Kolmogorov. Nous cherchons également à comparer le comportement du logiciel MORFOS avec les phénomènes d'attention et la charge cognitive lors de l'écoute musicale. Une expérience visant à mesurer la charge cognitive pendant la tâche de segmentation musicale a ainsi été conçue. Cette thèse présente par ailleurs des réflexions sur la visualisation des diagrammes formels multi-échelles. A cette occasion, nous avons développé une interface permettant de rendre le logiciel accessible à tous les utilisateurs. Enfin, des exemples d'analyses musicales réalisées avec MORFOS sont présentées, sur une base de données musicales pop ainsi qu’un corpus d'œuvres classiques.

This thesis presents the formalization and development of a music analysis software called "Multiscale Oracle Representations For Organized Sounds" (MORFOS). This software aims to implement a multi-scale model of musical form based on Jean-Marc Chouvel's Cognitive Algorithm. The work in this thesis is part of the cognitive analysis in musicology, aimed at understanding the cognitive processes involved in listening to music. We study a hierarchical representation of music and explore the influence of this hierarchy on the organization of musical events over time and on musical comprehension. We formalize the concepts of material, object, and formal diagram, and introduce the Multi-scale Formal Diagram, which describes musical structure at different temporal scales and levels of analysis. This comprises three planes, which we introduce: form, structure, and organization. MORFOS has been implemented in Python and accepts audio, symbolic, and vector representations. This software features a modular architecture integrating different modules for audio processing, classification, and segmentation: we present different measures implemented in the form of a set of rules and discuss the constraints associated with the study of classification and segmentation based on an audio representation. We also introduce the notion of Agenda, which corresponds to the user's choice of a set of rules to represent a "listening" model for the software's analysis of a musical work. The thesis also explores the question of the complexity of the musical structure: we propose the expression of a cost associated with the description of the acquired musical object depending on its context, according to Kolmogorov's definition. We also seek to compare the behavior of MORFOS software with attentional phenomena and cognitive load during musical listening. An experiment designed to measure cognitive load during the musical segmentation task has thus been devised. This thesis also presents reflections on the visualization of multi-scale formal diagrams. To this end, we have developed an interface to make the software accessible to all users. Finally, examples of musical analyses carried out with MORFOS are presented, on a pop music database and a corpus of classical works.