IA relationnelle statistique pour la musique: Orchidea

IA relationnelle statistique pour la musique: Orchidea

📖 Table des matières

1. Introduction à l'apprentissage et aux règles
2. Les fondements de l'intelligence artificielle relationnelle statistique
   1. Complexité relationnelle et complexité acoustique
   2. Représentations projectives pour la musique
      • Scattering transform
      • Sound types
   3. Amélioration des représentations projectives avec des informations relationnelles
3. L'optimisation contrainte et ses avantages
   1. Introduction à l'optimisation contrainte
   2. L'optimisation contrainte pour l'orchestration assistée par ordinateur
4. Orchidea : une approche d'orchestration assistée par ordinateur
   1. Présentation de Orchidea
   2. Processus de recherche basé sur l'optimisation
   3. Modélisation temporelle pour l'optimisation de l'orchestration
5. Conclusion et perspectives futures

🎵 Introduction à l'apprentissage et aux règles

Bienvenue dans la deuxième partie de ma présentation sur les règles et l'apprentissage. Je m'appelle Carmia Manuel Chella, et je suis professeur adjoint en technologie musicale de composition à l'Université de Californie à Berkeley. Cette présentation fait partie d'un tutoriel sur l'intelligence artificielle relationnelle statistique pour la compréhension et la création musicale unifiée. Dans cette deuxième partie, nous aborderons la question à laquelle j'ai fait allusion à la fin de l'autre vidéo : est-il possible d'améliorer la représentation projective en ajoutant des informations relationnelles de manière plus appropriée, en utilisant des règles symboliques ? Pour répondre à cette question, je vous présenterai Orchidea, un projet d'orchestration assistée par ordinateur dans lequel j'ai travaillé depuis 2016. Orchidea utilise différentes stratégies et technologies pour traiter les informations musicales complexes et améliorer la représentation de la complexité relationnelle dans un signal musical.

🎶 Les fondements de l'intelligence artificielle relationnelle statistique

1. Complexité relationnelle et complexité acoustique

La musique présente une double complexité, à la fois relationnelle et acoustique. Pour traiter ces complexités, nous avons recours à des représentations projectives, qui sont des outils essentiels depuis longtemps dans le domaine de l'information musicale. Ces représentations projectives peuvent être classées en plusieurs catégories, notamment les représentations a priori, les représentations apprises et les représentations supervisées. Dans cette section, nous explorerons deux exemples de représentations projectives : la transformation en dispersion, qui est une représentation multiéchelle a priori, et les types de sons, qui est une représentation non supervisée.

2. Amélioration des représentations projectives avec des informations relationnelles

Les représentations projectives sont utiles pour traiter la complexité acoustique de la musique, mais elles ne capturent pas complètement la complexité relationnelle. C'est pourquoi nous explorons des moyens d'améliorer ces représentations en ajoutant des informations relationnelles sous forme de règles symboliques. Dans cette partie, nous présenterons l'optimisation contrainte, qui est une stratégie pour résoudre des problèmes complexes en ajoutant des contraintes spécifiques. Nous montrerons comment l'optimisation contrainte peut être utilisée pour améliorer la complexité relationnelle dans un signal musical.

🎵 L'optimisation contrainte et ses avantages

1. Introduction à l'optimisation contrainte

L'optimisation contrainte est une approche qui permet de résoudre des problèmes complexes en recherchant la meilleure combinaison de contraintes. Cette approche est utilisée dans divers domaines, y compris l'orchestration assistée par ordinateur. Nous examinerons comment l'optimisation contrainte peut être utilisée pour trouver les meilleures combinaisons de sons orchestraux qui correspondent à un son cible donné, tout en respectant certaines contraintes symboliques spécifiées par le compositeur.

2. L'optimisation contrainte pour l'orchestration assistée par ordinateur

L'orchestration assistée par ordinateur est un processus qui consiste à rechercher les meilleures combinaisons de sons orchestraux pour correspondre à un son cible donné, tout en respectant certaines contraintes spécifiées par le compositeur. Cela peut être un problème complexe en raison du nombre de combinaisons possibles et des contraintes symboliques à prendre en compte. Dans cette partie, nous explorerons comment l'optimisation contrainte peut être utilisée pour résoudre ce problème, en réduisant l'espace de recherche grâce à des contraintes symboliques et en utilisant des techniques d'optimisation évolutionnaire.

🎶 Orchidea : une approche d'orchestration assistée par ordinateur

1. Présentation de Orchidea

Orchidea est un projet d'orchestration assistée par ordinateur qui a été développé conjointement par l'IRCAM, l'Université de Genève et l'Université de Californie à Berkeley. Il utilise un processus d'optimisation hautement dimensionnel basé sur des contraintes symboliques pour rechercher les meilleures orchestrations correspondant à un son cible donné. Dans cette partie, nous explorerons les différents composants et les avantages d'Orchidea, ainsi que son utilisation dans des applications musicales concrètes.

2. Processus de recherche basé sur l'optimisation

Le processus de recherche d'Orchidea repose sur une combinaison d'optimisation évolutionnaire et de contraintes symboliques. Nous examinerons les différentes étapes de ce processus, notamment la génération de combinaisons, l'optimisation des caractéristiques, l'utilisation de réseaux neuronaux pour les prédictions et la modélisation temporelle pour l'optimisation continue de l'orchestration. De plus, nous expliquerons comment Orchidea peut être utilisé dans un contexte musical pour générer des partitions symboliques et des simulations acoustiques.

3. Modélisation temporelle pour l'optimisation de l'orchestration

La modélisation temporelle est un aspect essentiel de l'orchestration assistée par ordinateur, car elle permet de prendre en compte l'évolution dans le temps des instruments et des orchestrations. Nous expliquerons comment Orchidea utilise la modélisation temporelle pour optimiser l'orchestration de manière continue, en recherchant les meilleurs chemins et en maximisant la continuité entre les segments. Cette approche permet de créer des orchestrations musicales plus cohérentes et expressives.

🎵 Conclusion et perspectives futures

En conclusion, nous avons exploré l'importance des règles et de l'apprentissage dans le domaine de la musique assistée par ordinateur. L'optimisation contrainte offre une approche puissante pour traiter la complexité relationnelle de la musique, tandis que l'apprentissage statistique permet de capturer la complexité acoustique. Orchidea est un exemple concret de l'application de ces concepts dans le domaine de l'orchestration assistée par ordinateur. Cependant, il reste encore beaucoup à faire pour améliorer la représentation et la modélisation de la musique. Les prochaines étapes de ce tutoriel exploreront l'intelligence artificielle relationnelle statistique et ses implications dans le domaine de l'apprentissage musical.