Description
Date depot: 4 novembre 2021
Titre: Modélisation et Inférence des structures musicales par apprentissage
Directeur de thèse:
Philippe Joseph Rene ESLING (STMS)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Intelligence artificielle
Resumé: Cette thèse vise à considérer les concepts de création de modes probablistes dans le contexte de la créativité. Pour ce faire, la thèse s'appuiera sur des approches d'apprentissage pour analyser les propriétés d'un espace latent entraîné sur un donné afin de découvrir les modes manquants d'un autre ensemble. En s'appuyant sur des modèles de flux et de diffusion, nous visons à étudier cette notion de création de mode probabiliste comme proxy de la créativité. Cette thèse s’appuiera sur nos travaux antérieurs et les généralisera sur la régularisation de l'espace latent et la géométrie de l'information. Un aspect critique de cette thèse réside dans la définition correct des mesures d'évaluation des modèles (mesures d'interaction temporelle, amélioration et transfert de compétence). Ce sujet peut avoir un large éventail d'applications, au delà du domaine de la génération musicale.
Résumé dans une autre langue: This thesis aims to consider the concepts of creation of probablistic modes in the context of creativity. To do this, the thesis will be based on learning approaches to analyze the properties of a latent space trained on a given in order to discover the missing modes of another set. By relying on flow and diffusion models, we aim to study this notion of creation of probabilistic mode as a proxy for creativity. This thesis will build on our previous work and generalize it on the regularization of latent space and the geometry of information. A critical aspect of this thesis lies in the correct definition of the evaluation measures of the models (measures of temporal interaction, improvement and transfer of competence). This subject can have a wide range of applications, beyond the domain of music generation.
Doctorant.e: Bindi Giovanni