ANR Multimodal analysis and knowledge inference for musical orchestration (MAKIMOno)

《科学的方方面面与复杂的建筑：L的使用与音色》是L的编曲。在互动方面，OrchPlayMusic Inc.、项目新手传播者L的信息和L的互动人性化的信息和变化的激进的L的管弦乐，四个梅莱尔的音乐辅助和传统的L的管弦乐队。音色是L的合奏，他的作品是一首独一无二的乐器合奏曲。L的编曲是L的艺术组合，他的乐器演奏不同于客观性。L的编曲是独一无二的，是作曲家们安排乐器的唯一之处。关于堕胎的科学问题，L的信息，信号和心理的经验。L的技术分析、见习和互动基金为L的编排奠定了基础。在L的管弦乐队中，现代的技法研究人员L的《分析S的节奏和L的内在联系》，是一种自动结构和多调式的结构(象征着音乐、专业的S音响、感觉)。《知觉实践者的原则与范例》S的《劳动大业》理所当然地体现了L的科学精神。L的学徒协调和感知计算以及加拿大L创新交叉学科的首屈一指的创新交叉学科计划。

Ce projet aborde de façon scientifique un des aspects les plus complexes de la musique: l'utilisation du timbre afin de façonner la musique par l'orchestration. En interaction étroite avec une entreprise canadienne, OrchPlayMusic Inc., ce projet novateur conduira à la création de technologies de l'information pour l'inter- action humaine avec les médias numériques qui changeront radicalement la pédagogie de l'orchestration, fourniront de meilleurs outils pour la création musicale assistée par ordinateur et amélioreront la compréhen- sion des principes perceptifs qui sous-tendent la pratique de l'orchestration. Le timbre est l'ensemble des couleurs sonores qui différencient les sons des instruments ou leurs mélanges. L'orchestration est l'art de combiner les instruments pour atteindre un objectif de couleur sonore. La pédagogie de l'orchestration se focalise uniquement sur la façon dont les compositeurs arrangent les instruments plutôt que sur les raisons de ces choix. Nous aborderons scientifiquement le pourquoi selon les méthodes de l'informatique, du traitement de signal et de la psychologie expérimentale. Fondé sur les résultats de nos subventions préalables, ce projet créera de nouvelles techniques d'analyse, d'apprentissage et d'interaction qui révèleront les bases théoriques de l'orchestration. Ces techniques comprennent l'analyse multi-variée de séries temporelles et l'inférence de connaissances par "apprentissage profond" qui décryptera automatiquement la structure des représentations musicales multimodales (symboles musicaux, propriétés acoustiques, résultats perceptifs) afin de fournir des descripteurs optimaux pour la compréhension des principes de l'orchestration. Des principes perceptifs solides et des exemples d'orchestration caractérisés empiriquement nous permettrons d'élaborer une théorie scientifique de l'orchestration à partir d'une grande base de données multimodales. Résoudre ces problématiques dans une collaboration étroite avec la France nous conduira vers la conception de techniques génériques d'apprentissage multimodal et d'analyse qui pourront être généralisées aux domaines de l'apprentissage par ordinateur et de la perception computationnelle, ce qui placera le Canada au premier plan de l'innovation interdisciplinaire.