Ṭarab et IA: la génération de musique maqām à travers traduction automatique et capture de mouvement
Ṭarab and AI: Maqām Music Generation through Machine Translation and Motion Capture
Jury
Rapporteur_BELLOT_Patrice_Aix-Marseille University
Rapporteur_MEZIANE _Farid_University of Derby, United Kingdom
Examinateur_CHARPILLET _Francois_University of Lorraine
Examinateur_HOLZAPFEL_André_KTH Royal Institute of Technology
Examinateur_FASCIANI_Stefano_University of Oslo
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
TBD
Forskningsveien 3A
Harald Schjelderups hus, Inngang/entrance 1
0373 Oslo, Norway
Mots clés
Composition automatique,Traduction neuronaux,Technologie de la musique,Traduction statistiques,perception de la musique,
Résumé de la thèse
Cette thèse multidisciplinaire explore la génération automatique de musique et l'adaptation individuelle basée sur la capture de mouvement (mocap) dans l'improvisation du maqam. La musique maqam, répandue au Moyen-Orient et en Afrique du Nord, se distingue par son interactivité avec l'auditoire, suscitant un engagement émotionnellement intense et physiquement significatif, produisant un état d'enchantement (tarab).
Keywords
Statistical machine translation,Neural machine translation,Automatic composition,Music technology,music perception,
Abstract
This multidisciplinary dissertation explores computer music generation and motion capture-based individual adaptation in maqam improvisation. Maqam music, prevalent in the Middle East and North Africa, is characterized by audience interactivity, fostering intense emotional and meaningful physical engagement and enchantment (tarab).
