CLASSER LES SUPPORTS POUR PRESERVER LES CONNAISSANCES : L'EXEMPLE DES 'PATCHS' DANS LE DOMAINE DE LA CREATION MUSICALE CONTEMPORAINE

Autor: Lamrini, Bouchra, Barthélemy, Jérôme, Bonardi, Alain, Francis, Rousseaux
Přispěvatelé: Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM), Equipe Ingénierie des connaissances musicales, Sciences et Technologies de la Musique et du Son (STMS), Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: Journées d'Informatique Musicale
Journées d'Informatique Musicale, May 2011, Saint-Etienne, France
Journées d'Informatique Musicale 2011
Journées d'Informatique Musicale 2011, May 2011, Saint-Etienne, France. pp.63-69
Popis: International audience; Le document numérique est présent partout dans les activités de nos sociétés contemporaines où les échanges médiatisés s'accroissent. Les tâches de constitution et de classification des documents numériques deviennent complexes, notamment dans un flux numérique de gestion électronique de documents où les outils informatiques disponibles ne sont pas toujours adéquats. Nous proposons dans cet article, une approche d'analyse et de classification des patchs de la musique interactive. Soumis aux difficultés de la préservation, ces processus temps réel de traitement sonore sont considérés souvent comme des véritables documents numériques, ils sont à la fois supports de création et supports de constitution de connaissances dans la création artistique contemporaine. En s'appuyant sur l'analyse des expressions algébriques contenues dans des documents transcrits à partir des processus existants, conçus dans l'environnement Max/MSP, un lien systématique entre classification conceptuelle et classification par apprentissage automatique est donc établi afin d'établir les prémices d'une organologie des traitements musicaux et audio numériques.
Databáze: OpenAIRE
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