Saisir la prosodie musicale par le biais d'annotations audio/visuelles interactives

Capturing Musical Prosody Through Interactive Audio/Visual Annotations

• Auteur / Autrice : Daniel Bedoya Ramos
• Direction : Carlos Agón, Elaine Chew
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 18/10/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences et technologies de la musique et du son (Paris ; 1983-....)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Julien Aucouturier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Louis Bigo, Muki Haklay, Anja Volk
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roberto Bresin, Pierre Couprie

Mots clés

Mots clés contrôlés

Applications Web

Interaction multimodale

Accentuation (musique)

Interprétation (musique)

Informatique musicale

Mots clés libres

Prosodie musicale

Annotation via web

Interprétation musicale

Analyse de structures musicales

Expressivité musicale

Sciences participatives

Musical prosody

Web-based annotation

Music performance

Music structure analysis

Music expressiveness

Citizen science

Résumé

Des projets de science participative (SP) ont stimulé la recherche dans plusieurs disciplines au cours des dernières années. Des citoyens scientifiques contribuent à cette recherche en effectuant des tâches cognitives, favorisant l'apprentissage, l'innovation et l'inclusion. Bien que le crowdsourcing ait servi à recueillir des annotations structurelles en musique, la SP reste sous-utilisée pour étudier l'expressivité musicale. On introduit un nouveau protocole d'annotation pour capturer la prosodie musicale, associée aux variations acoustiques introduites par les interprètes pour rendre la musique expressive. Notre méthode descendante, centrée sur l'humain, donne la priorité à l'auditeur dans la production d'annotations des fonctions prosodiques de la musique. On se concentre sur la segmentation et la proéminence, qui véhiculent la structure et l'affect. Ce protocole fournit un cadre de SP et une approche expérimentale pour réaliser des études systématiques et extensibles. On met en œuvre ce protocole d'annotation dans CosmoNote, un logiciel web personnalisable, conçu pour faciliter l'annotation de structures musicales expressives. CosmoNote permet aux utilisateurs d'interagir avec des couches visuelles, y compris la forme d'onde, les notes enregistrées, les attributs audio extraits et les caractéristiques de la partition. On peut placer des frontières de niveaux différents, des régions, des commentaires et des groupes de notes. On a mené deux études visant à améliorer le protocole et la plateforme. La première, examine l'impact des stimuli auditifs et visuels simultanés sur les frontières de segmentation. On compare les différences dans les distributions de frontières dérivées d'informations intermodales (auditives et visuelles) et unimodales (auditives ou visuelles). Les distances entre les distributions unimodales-visuelles et intermodales sont plus faibles qu'entre les distributions unimodales-auditives et intermodales. On montre que l'ajout de visuels accentue les informations clés et fournit un échafaudage cognitif aidant à marquer clairement les frontières prosodiques, bien qu'ils puissent détourner l'attention de structures spécifiques. À l'inverse, sans audio, la tâche d'annotation devient difficile, masquant des indices subtils. Malgré leur exagération ou inexactitude, les repères visuels sont essentiels pour guider les annotations de frontières en interprétation, ce qui améliore les résultats globaux. La deuxième étude utilise tous les types d'annotations de CosmoNote et analyse comment les participants annotent la prosodie musicale, avec des instructions minimales ou détaillées, dans un cadre d'annotations libres. On compare la qualité des annotations entre musiciens et non-musiciens. On évalue la composante de SP dans un cadre écologique où les participants sont totalement autonomes dans une tâche où le temps, l'attention et la patience sont valorisés. On présente trois méthodes basées sur des étiquettes d'annotation, des catégories et des propriétés communes pour analyser et agréger les données. Les résultats montrent une convergence dans les types d'annotations et les descriptions utilisées pour marquer les éléments musicaux récurrents, pour toute condition expérimentale et aptitude musicale. On propose des stratégies pour améliorer le protocole, l'agrégation des données et l'analyse dans des applications à grande échelle. Cette thèse enrichit la représentation et la compréhension des structures en musique interprétée en introduisant un protocole et une plateforme d'annotation, des expériences adaptables et des méthodes d'agrégation et d'analyse. On montre l'importance du compromis entre l'obtention de données plus simples à analyser et celle d'un contenu plus riche, capturant une pensée musicale complexe. Notre protocole peut être généralisé aux études sur les décisions d'interprétation afin d'améliorer la compréhension des choix expressifs dans l'interprétation musicale.

The proliferation of citizen science projects has advanced research and knowledge across disciplines in recent years. Citizen scientists contribute to research through volunteer thinking, often by engaging in cognitive tasks using mobile devices, web interfaces, or personal computers, with the added benefit of fostering learning, innovation, and inclusiveness. In music, crowdsourcing has been applied to gather various structural annotations. However, citizen science remains underutilized in musical expressiveness studies. To bridge this gap, we introduce a novel annotation protocol to capture musical prosody, which refers to the acoustic variations performers introduce to make music expressive. Our top-down, human-centered method prioritizes the listener's role in producing annotations of prosodic functions in music. This protocol provides a citizen science framework and experimental approach to carrying out systematic and scalable studies on the functions of musical prosody. We focus on the segmentation and prominence functions, which convey structure and affect. We implement this annotation protocol in CosmoNote, a web-based, interactive, and customizable software conceived to facilitate the annotation of expressive music structures. CosmoNote gives users access to visualization layers, including the audio waveform, the recorded notes, extracted audio attributes (loudness and tempo), and score features (harmonic tension and other markings). The annotation types comprise boundaries of varying strengths, regions, comments, and note groups. We conducted two studies aimed at improving the protocol and the platform. The first study examines the impact of co-occurring auditory and visual stimuli on segmentation boundaries. We compare differences in boundary distributions derived from cross-modal (auditory and visual) vs. unimodal (auditory or visual) information. Distances between unimodal-visual and cross-modal distributions are smaller than between unimodal-auditory and cross-modal distributions. On the one hand, we show that adding visuals accentuates crucial information and provides cognitive scaffolding for accurately marking boundaries at the starts and ends of prosodic cues. However, they sometimes divert the annotator's attention away from specific structures. On the other hand, removing the audio impedes the annotation task by hiding subtle, relied-upon cues. Although visual cues may sometimes overemphasize or mislead, they are essential in guiding boundary annotations of recorded performances, often improving the aggregate results. The second study uses all CosmoNote's annotation types and analyzes how annotators, receiving either minimal or detailed protocol instructions, approach annotating musical prosody in a free-form exercise. We compare the quality of annotations between participants who are musically trained and those who are not. The citizen science component is evaluated in an ecological setting where participants are fully autonomous in a task where time, attention, and patience are valued. We present three methods based on common annotation labels, categories, and properties to analyze and aggregate the data. Results show convergence in annotation types and descriptions used to mark recurring musical elements across experimental conditions and musical abilities. We propose strategies for improving the protocol, data aggregation, and analysis in large-scale applications. This thesis contributes to representing and understanding performed musical structures by introducing an annotation protocol and platform, tailored experiments, and aggregation/analysis methods. The research shows the importance of balancing the collection of easier-to-analyze datasets and having richer content that captures complex musical thinking. Our protocol can be generalized to studies on performance decisions to improve the comprehension of expressive choices in musical performances.