Enco­re plus fort que Sha­zam !

Un mor­ceau incon­nu pas­se à la radio ? Hop ! On dégai­ne son mobi­le et l’appli Sha­zam. Au bout d’une dizai­ne de secon­des, l’appli révè­le le titre mys­té­rieux et son inter­prè­te. Pour par­ve­nir à cet­te proues­se, le ser­vi­ce uti­li­se une gigan­tes­que biblio­thè­que de plus de 35 mil­lions de titres musi­caux. Mais l’appli Sha­zam est plus bête qu’elle n’en a l’air : elle ne recon­naît que le conte­nu de sa biblio­thè­que. Que le mor­ceau soit une repri­se non réper­to­riée, qu’il s’agisse d’une ver­sion en live incon­nue, et elle est inca­pa­ble de recon­naî­tre le titre. Ni de remar­quer qu’il res­sem­ble énor­mé­ment à un autre mor­ceau de sa biblio­thè­que !
Et pour­tant, à l’oreille, même une per­son­ne qui n’est pas musi­cien­ne est capa­ble de recon­naî­tre une mélo­die un peu trans­for­mée.

Un jeu de blocs

Alors, pour­quoi pas nos ordi­na­teurs ? Mathieu Giraud, cher­cheur en infor­ma­ti­que musi­ca­le, sou­hai­te jus­te­ment leur “fai­re com­pren­dre la musi­que”. Son but : que nos ordi­na­teurs soient capa­bles d’associer deux mor­ceaux légè­re­ment dif­fé­rents ou de détec­ter les appa­ri­tions du refrain dans une chan­son.

Com­ment s’y prend-on alors  ? “On cher­che à fai­re trou­ver à l’ordinateur les dif­fé­rents blocs qui com­po­sent le mor­ceau”, expli­que Mathieu Giraud.

L’ordinateur décou­pe la par­ti­tion en peti­tes séquen­ces de notes. Il les com­pa­re ensui­te entre elles et leur attri­bue un sco­re de simi­li­tu­de. Celui-ci prend en comp­te les varia­tions pos­si­bles, com­me la trans­for­ma­tion d’une noi­re en deux cro­ches ou le chan­ge­ment de gam­me.

A cha­que sty­le, ses règles

Tout l’art de la pro­gram­ma­tion consis­te à four­nir à l’ordinateur des règles per­ti­nen­tes grâ­ce aux­quel­les il va détec­ter les «motifs» musi­caux inté­res­sants et retrou­ver la struc­tu­re du mor­ceau. Bien enten­du, les règles dépen­dent du sty­le musi­cal : une chan­son de Katy Per­ry est construi­te dif­fé­rem­ment d’une fugue de musi­que clas­si­que, aux règles pré­ci­ses, ou d’un mor­ceau de jazz, où l’improvisation tient une pla­ce impor­tan­te.

Cet­te appro­che infor­ma­ti­que est une nou­vel­le maniè­re d’aborder la musi­que  : “l’outil numé­ri­que nous per­met de redé­cou­vrir notre héri­ta­ge cultu­rel”, témoi­gne Mathieu.

Pour appren­dre à l’ordinateur à com­pren­dre la musi­que, nous devons nous-même la com­pren­dre.” L’intérêt est aus­si pra­ti­que. “Le patri­moi­ne musi­cal devient beau­coup trop vas­te pour que l’on puis­se tout écou­ter, même dans un regis­tre pré­cis. L’informatique doit per­met­tre de nous y retrou­ver plus faci­le­ment, de déter­mi­ner ce qui sem­ble inté­res­sant, de résu­mer auto­ma­ti­que­ment un mor­ceau en repre­nant ses prin­ci­pa­les carac­té­ris­ti­ques, de me recom­man­der des titres en fonc­tion de ce que j’écoute.”

Et le jour où l’ordinateur y par­vien­dra, notre écou­te de la musi­que ne sera plus la même qu’aujourd’hui.

Pour aller + loin :
Vidéo des tra­vaux d’Algomus sur la fugue : l’ordinateur détec­te auto­ma­ti­que­ment les dif­fé­ren­tes par­ties qui la com­po­se.

Mathieu Giraud
Mathieu Giraud
Pia­nis­te, il est cher­cheur au CNRS en infor­ma­ti­que musi­ca­le et en bio­in­for­ma­ti­que. Son équi­pe Algo­mus (pour Musi­co­lo­gie algo­rith­mi­que) est une col­la­bo­ra­tion entre le labo­ra­toi­re d’informatique fon­da­men­ta­le de Lil­le (LIFL) et le labo­ra­toi­re Modé­li­sa­tion, Infor­ma­tion & Sys­tè­mes (MIS) d’Amiens.”
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