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Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (16/12/2008), Emmanuel Saint-James (Dir.)
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Approche computationnelle de l'orchestration musciale - Optimisation multicritère sous contraintes de combinaisons instrumentales dans de grandes banques de sons
Grégoire Carpentier1

De toutes les composantes de l'écriture musicale, l'orchestration - ou l'art d'assembler les timbres instrumentaux - est longtemps demeurée, dans son enseignement comme dans sa pratique, une activité empirique. La difficulté de formaliser de manière rigoureuse l'ensemble des techniques inhérentes à cette discipline fait qu'aujourd'hui encore, l'orchestration reste un domaine peu abordé par l'informatique musicale et l'aide à la composition.

Les rares outils actuels ramènent le problème de l'orchestration à la découverte, au sein de banques d'échantillons sonores instrumentaux, de combinaisons approchant au mieux un timbre fixé par le compositeur. Cette approche sera également la nôtre. Mais là où les méthodes actuelles contournent systématiquement le problème combinatoire de l'orchestration par le recours à des principes de décomposition ou à des algorithmes de matching pursuit, l'originalité de notre démarche est de placer les enjeux combinatoires au coeur de nos travaux et de traiter l'orchestration à la mesure de sa complexité.

Envisageant tout d'abord la question comme un problème de sac à dos multi-objectifs, nous montrons que les non-linéarités dans les modèles de perception du timbre imposent un cadre théorique plus large pour l'aide à l'orchestration. Nous proposons une formalisation générique et extensible en nous plaçant dans un cadre de recherche combinatoire multicritère sous contraintes, dans lequel plusieurs dimensions perceptives sont optimisées conjointement pour approcher un timbre cible défini par le compositeur.
Nous validons dans un premier temps notre approche théorique en montrant, sur un ensemble de problèmes de petite taille et pour une caractérisation exclusivement spectrale du timbre, que les solutions du problème formel correspondent à des propositions d'orchestration pertinentes. Nous présentons alors un algorithme évolutionnaire permettant de découvrir en un temps raisonnable un ensemble de solutions optimales. S'appuyant sur la prédiction des propriétés acoustiques des alliages instrumentaux, cette méthode propose des solutions d'orchestration en fonction de critères perceptifs et encourage ainsi la découverte de mélanges de timbres auxquels le savoir et l'expérience n'auraient pas nécessairement conduit.
En outre, la recherche peut-être à tout moment orientée dans une direction privilégiée. Parallèlement, nous définissons un cadre formel pour l'expression de contraintes globales et introduisons une métaheuristique innovante de résolution, permettant de guider la recherche vers des orchestrations satisfaisant un ensemble de propriétés symboliques en lien direct avec l'écriture musicale.

Nous présentons enfin un prototype expérimental d'outil d'aide à l'orchestration utilisable directement par les compositeurs, dans lequel l'exploration des possibilités de timbres est facilitée à travers une représentation multi-points de vue des solutions et un mécanisme interactif des préférences d'écoute. Nous terminons avec une série d'exemples d'application de nos travaux à des problèmes compositionnels concrets.
1:  STMS - Sciences et Technologies de la Musique et du Son
Orchestration – composition assistée par ordinateur – informatique musicale – timbre – description du signal – descripteurs perceptifs – optimisation multicritère – algorithmes évolutionnaires – programmation par contraintes – contraintes globales – recherche locale
http://recherche.ircam.fr/equipes/repmus/carpentier/pdf/Carpentier-PhD.pdf

Computational Approach of Musical Orchestration - Constrained Multiobjective Optimization in Large Sound Sample Databases
Among all techniques of musical composition, orchestration has never gone further than an empirical activity. Practicing and teaching orchestration - the art of blending instrument timbres together - involve hard-to-formalize knowledge and experience that computer music and composition systems have for years stayed away from.

The state-of-the-art orchestration tools search for sound combinations within instrument sample databases that best match a target timbre defined by the composer. To this end, those methods use either decomposition or matching pursuit algorithms, and therefore circumvent to the combinatorial problem of orchestration. We propose in this thesis an original approach for the discovery of relevant sound combinations, in which we explicitly address combinatorial issues and tackle orchestration in its inner complexity.

Initial considerations of the problem in a multiobjective knapsack framework shows that non-linearity and non-additivity of objective functions require a wider theoretic approach. We suggest a generic and easily extendible formalization of orchestration as a constrained multiobjective search towards a target timbre, in which several perceptual dimensions are jointly optimized. We first validate our approach on a small-size problems test set, with a rather simple, spectral-based timbre description. We show that theoretic solutions of the optimization problem correspond to perceptually relevant orchestration proposals. We then introduce a time-efficient evolutionary orchestration algorithm allowing the discovery of optimal solutions.
By estimating acoustic properties of sound mixtures, our method suggests orchestration proposals in relation with perceptual criteria and favors the exploration of somehow non-intuitive sound mixtures.
From there, the search may be pursued in specific directions.
To enhance the control of symbolic features in orchestration proposals, we define a formal framework for global constraints specification and introduce an innovative repair metaheuristic. Thanks to this method the search is led towards regions fulfulling a set of musical-related requirements.

We finally present a composer-friendly computer-aided orchestration prototype, in which timbre space exploration is encouraged by a multiple viewpoints representation and an interactive mecanism for guessing the composer's listening preferences. We end this thesis with relevant application examples in real musical works.
Orchestration – computer-aided composition – computer music – audio signal description – perceptual audio features – multi-objective optimization – evolutionary algorithms – constraint programming – global constraints – local search