Cette conférence aura lieu à TANNA SCHULICH HALL, suivie d'une réception vin et fromage dans le hall du bâtiment de la musique Elizabeth Wirth. Cet événement est gratuit est ouvert au grand public (Veuillez noter que cette conférence se déroulera en anglais).
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Résumé
La transcription automatique de la musique consiste à créer une représentation de la partition (par exemple en notation musicale occidentale courante) à partir d'un enregistrement audio ou d'un flux audio en direct. Bien que la recherche sur ce sujet s'étende sur près de 50 ans, les progrès réalisés au cours des dernières années ont été assez remarquables. Le domaine est passé d'une situation où les données étaient rares, les méthodes étaient ad hoc et il n'y avait pas de méthodologies ou d'ensembles de données standard pour comparer les approches concurrentes, à l'état actuel où des modèles riches en données sont entraînés et testés sur des ensembles de données de référence standard. Diverses tâches de transcription sont abordées, telles que la transcription d'un seul ou de plusieurs instruments simultanés, et la transcription de la mélodie principale ou de la ligne de basse, des accords ou des paroles. Après avoir discuté de certaines des méthodes que nous avons développées et utilisées pour la transcription de la musique, je donnerai des exemples d'application de cette technologie pour comprendre la création musicale humaine, comme l'analyse des modèles mélodiques dans l'improvisation jazz et du timing expressif dans les performances classiques et jazz.
Biographie
Le professeur Simon Dixon est directeur du Centre UKRI de formation doctorale en intelligence artificielle et musique (2019-2027) et directeur adjoint du Centre de musique numérique (2015-) à l'Université Queen Mary de Londres. Il est titulaire d'un doctorat en informatique et d'un diplôme LMusA en guitare classique. Il a 25 ans d'expérience dans la recherche et a publié plus de 250 articles dans le domaine de l'informatique musicale, notamment des travaux sur l'analyse du signal musical de haut niveau, la modélisation informatique des connaissances musicales et l'étude de la performance musicale. Il a été président de l'International Society for Music Information Retrieval (ISMIR), est le rédacteur en chef fondateur des Transactions d’ISMIR et est membre du EPSRC Peer Review College. Il a été PI pour des subventions de l'UKRI (EPSRC, ESRC, AHRC), de la Commission européenne (H2020, FP7), du JISC, d'Innovate UK et de projets financés par l'industrie.