Intelligence artificielle et outils informatiques pour l'orchestration

Intelligence artificielle et outils informatiques pour l'orchestration

Résumé

Ce groupe a pour objectif d'étudier les outils informatiques et l'IA en orchestration tout en s’appuyant sur la recherche en musique et sur la rétroaction de la part de compositeur.rice.s afin de comprendre l'état actuel des modèles et des outils de création utilisés pour la composition orchestrale.

Responsables

Philippe Esling

Contact : philippe.esling[at]ircam.fr

Description

L'objectif du groupe de travail sera de discuter de l'incroyable richesse de la recherche actuelle en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, et de la manière dont celles-ci peuvent être efficacement exploitée dans le contexte de l'orchestration musicale. Le cadre théorique sera principalement basé sur des modèles génératifs, suivant de récents travaux à l'Ircam qui ont produit un apprentissage variationnel profond à l’aide d’approches multivariables, multimodales et multi-échelles, afin de permettre de relier les informations symboliques, signalétiques et perceptives du processus créatifs dans un espace d'information commun. Ces modèles devraient être développés à travers l'analyse de l'orchestration musicale, qui se situe à l'intersection entre le symbole (partition), le signal (enregistrement) et les représentations perceptives. De plus, comme la recherche actuelle se concentre sur la génération d'un seul contenu, l'étude des interactions entre les différents éléments générés ainsi que leurs différentes échelles de temps représente le prochain défi primordial des modèles génératifs. Par conséquent, le groupe de travail se consacrera à ouvrir de nouvelles voies et à concevoir de nouveaux outils pour l'IA appliquée à l'orchestration, tout en essayant de clarifier comment cela peut être instancié et mis en œuvre avec succès par des projets de collaboration pragmatiques dans un avenir proche.

Sous-groupes

  • Les différents sous-groupes sont :

  • Interaction et questions de contrôle

  • Co-créativité et émergence

  • Modèles probabilistes génératifs

  • Génération multi-instrumentale

  • Brainstorming sur les outils idéalisés

  • Relations de recherche au sein d'ACTOR

Projets actifs ou envisagés

  • Modèles probabilistes génératifs pour l'orchestration

  • Synthèse audio basée sur l'apprentissage automatique

  • FlowSynthesizer - Contrôle de synthétiseur audio

  • Génération multi-instrumentale

  • Apprentissage profond léger pour les plateformes intégrées

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