Joséphine Calandra

Vous connaissez probablement Shazam, cette application qui vous permet de connaître le nom d’une chanson que vous écoutez et que vous appréciez tant. Imaginez que vous ne cherchiez pas le nom de la chanson, mais à comprendre pourquoi elle vous procure tant d'effet : il s’agit là du sujet de ma thèse.

Je développe un logiciel d'analyse musicale, dont l'objectif est de modéliser et de comprendre l'écoute musicale, ou plutôt les écoutes musicales, propres à chaque instant et à chaque individu. On cherche pour cela à déterminer les éléments qui constituent l'œuvre au cours du temps, mais également les relations entre ces éléments. On appelle ces éléments des objets, que l’on classe en matériaux, les concepts associés aux objets.

Si l’oreille humaine est capable de distinguer deux notes différentes, ce n’est ni naturel, ni culturel pour l’ordinateur. Le défi est donc de déterminer automatiquement les objets à partir du son pour les classer en matériaux. Cette segmentation/classification nous permet d’obtenir une représentation structurée de l’œuvre au cours du temps : la forme. On cherche ainsi à obtenir la forme de l’œuvre simultanément à différentes échelles temporelles, du microscopique (les notes) au macroscopique (les parties de l’œuvre).

C’est ensuite en analysant les choix de mon algorithme et les effets - entre autres - de répétition et de surprise vis-à-vis de la répartition des matériaux dans le temps que je peux comprendre les phénomènes permettant d’apprécier une musique !