Séminaire Mathémusique (IRMA-CREAA)


Présentation du séminaire

Objectif : Présenter les recherches en cours dans le domaine des mathématiques appliqués à la musique.

Pour qui ? Il est destiné à un public de musicologues intéressés par l'approche mathématique et computationnelle de l'analyse musicale, de mathématiciens curieux de découvrir ou de redécouvrir des applications de leur science à d'autres domaines, mais également à un public plus large qui souhaiterait comprendre quels sont les liens que l'on peut explorer entre ces deux filières (étudiants en licence, master, doctorants, etc.).

Thèmes abordés : Les thèmes de ce nouveau séminaire sont variés, et les travaux présentés porteront entre autre sur :

    - le traitement symbolique de l'information musicale (approches algébriques, topologiques et catégorielles)
    - la formalisation mathématique des théories musicales (théories schenkeriennes, génératives, théories transformationnelles)
    - les modèles mathématiques dans la chanson et l'improvisation
    - les techniques et processus d'apprentissage des savoirs « mathémusicaux »
    - l'analyse topologique des données (appliquée à la modélisation automatique du style)

Ce séminaire s'inscrit dans l'axe de recherche suivant : "théorisation et modélisation de l'acte artistique : approches mathématiques et computationnelles", en partenariat avec l'ITI CREAA.

Toutes les informations sur le séminaire et les dates des différents exposés à venir sont également disponibles sur le site de l'ITI CREAA, onglet Séminaire interdisciplinaire « Maths et Musique » du CREAA ou encore sur la site de l'IRMA, onglet Séminire Mathémusique (IRMA-CREAA).


Prochaines dates

    9 décembre 2022 - 14h : La déraisonnable efficacité de la Transformée de Fourier Discrète en théorie musicale.

    L'exposé sera présenté par Emmanuel Amiot et aura lieu dans la Salle de Conférence de l' l'IRMA à Strasbourg.

Résumé : Depuis une douzaine d'années, la transformée de Fourier discrète (DFT) s'est révélée extrêmement efficace pour l'étude de structures musicales. Cependant il existe de nombreuses autres décompositions possibles, parfois plus efficaces dans d'autres domaines (comme les ondelettes). Y a-t-il une raison profonde expliquant l'efficacité de la DFT en musique, ou son usage relèverait-il d'une paresse intellectuelle? Par l'auteur de "Music through Fourier Space".

Emmanuel Amiot est chercheur en mathématiques de la musique depuis les années 80. Spécialiste de l'algébrisation des structures discrètes (cribles, canons rythmiques, gammes…), ayant enseigné en classes préparatoires mais aussi du collège à la préparation à l'agrégation, il reprend volontiers sa casquette de pianiste et compositeur pour des concerférences dévoilant les mystères de la mathémusique aux publics les plus divers. Auteur de dizaines d'articles et de conférences, membre fondateur de la Society for Mathematics and Computation and Music, il co-dirige depuis plusieurs années la publication de sa revue officielle, le Journal of Mathematics and Music.



Exposés passés

    18 novembre 2022 - 16h : Théories transformationnelles en musique: de la théorie des groupes aux musiques de films, et au delà.

    L'exposé sera présenté par Alexandre Popoff et aura lieu dans le Petit Amphi de Math (PAM) à l'UFR Math-Info de Strasbourg.

Résumé : Ce séminaire porte sur les théories transformationnelles, étudiées à la fois du point de vue de leur formalisme mathématique et de leur application en analyse musicale. Le travail fondateur de David Lewin dans les années 1980 a permis d'étudier les objets musicaux (classes de hauteurs, accords, rythmes, etc.) non plus en eux-même, par exemple dans un cadre tonal donné, mais par leur transformations via un formalisme basé sur la théorie des groupes. Les 'Generalized Interval Systems' de Lewin ont ainsi pu être notamment appliqués à l'étude des accords triadiques, d'où provient la théorie néo-Riemannienne. Nous en rappellerons les bases mathématiques, et en montrerons le potentiel dans l'analyse des musiques de films où le "chromatisme pantriadique" (selon l'expression de Frank Lehman) s'y prête particulièrement bien. En parallèle tout au long de la présentation, nous montrerons comment la refonte du formalisme de Lewin dans le cadre plus général de la théorie des catégories permet de définir de nouveaux outils mathématiques pour l'analyse musicale.

Alexandre Popoff est diplômé de l'ESPCI, et travaille actuellement en tant qu'ingénieur de recherche en Machine Learning pour l'imagerie médicale au sein de Philips Research France. Parallèlement, il est également chercheur indépendant dans le domaine mathématique/musique: depuis 2010, ses recherches portent sur la formalisation algébrique des structures musicales au travers notamment de la théorie des catégories, en collaboration avec Moreno Andreatta et Andrée Ehresmann, et ont été publiées dans 'Journal of Mathematics and Music', 'Perspectives of New Music', et dans les actes des conférences 'MCM - Mathematics and Computation in Music'..











    14 octobre 2022 - 14h : Modélisations d'espaces et langages musicaux pour l'analyse et la composition.

    L'exposé sera présenté par Louis Bigo et aura lieu dans la Salle de séminaire de l'IRMA.

Résumé : Cet exposé parcourt un ensemble de représentations et algorithmes dédiés à l’analyse et la composition de musique assistée par ordinateur, avec comme point commun leur propension à capturer différentes facettes du langage musical tel qu’il apparait dans les partitions. Nous présenterons en premier lieu une approche spatiale à l'analyse et la composition, se basant sur le Tonnetz généralisé. La notion de langage musical sera ensuite approchée à travers des composants essentiels des partitions, incluant la structure, la texture ou encore les annotations relatives à la pratique instrumentale dans le cas spécifique des tablatures de guitare. Nous évoquerons par ailleurs l’adaptation d’outils d’intelligence artificielle élaborés dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour l’étude des partitions, ainsi que la propension de ces outils à nous interroger sur l’assimilation de la musique à un type particulier de langage. Nous évoquerons enfin une expérience de co-composition musicale homme/machine engageant ces concepts dans le cadre d’une participation au concours de l’AI Song Contest.

Louis Bigo est maître de conférences à l'Université de Lille et dans l'équipe de recherche Algomus du laboratoire CRIStAL depuis 2016. Ses recherches portent sur l'élaboration de modèles issus des mathématiques et de l'apprentissage automatique pour assister l'analyse et la composition de partitions musicales. Ses travaux de thèse sur le sujet "Représentations symboliques musicales et calcul spatial" (IRCAM, LACL, Université Paris-Est) ont été récompensés par le prix jeune chercheur sciences et musique 2013. Il a ensuite effectué un post-doctorat de 2014 à 2016 à l'Université du Pays-Basque dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la génération automatique de musique.