Daniel Weinstock interviews Lisa Eckenwiler and Chris Macdonald -- music by General International

Daniel Weinstock, director of CRÉUM, interviews two professors that were invited to pursue their work at CRÉUM during the summer of 2008. His invitees are Lisa Eckenwiler, Associate Professor of Philosophy in the Department of Philosophy and in the Department of Health Administration and Policy at George Mason University; and Chris Macdonald, Associate Professor of Philosophy at Saint Mary’s University in Halifax. You will also hear General International, an experimental/avant-garde music band that was formed only a few months ago.

Narrative in the music of Jay Chou : a case study of music, globalization and semantics

La version intégrale de ce mémoire est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (www.bib.umontreal.ca/MU).

Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals

On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

José Antonio Gómez’s Ynvitatorio, Himno y 8 Responsorios : historical context and music analysis of a manuscript ; José Antonio Gómez y Olguín, Ynvitatorio, Himno y 8 Responsorios, orchestral score

La version intégrale de cette thèse est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (www.bib.umontreal.ca/MU).

Génération et reconnaissance de rythmes au moyen de réseaux de neurones à réservoir

Les fichiers sons qui accompagne mon document sont au format midi. Le programme que nous avons développés pour ce travail est en language Python.

Bits et Rarezas : deux compositions assistées par ordinateur

La version intégrale de ce mémoire est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l'Université de Montréal (http://www.bib.umontreal.ca/MU)

Sofia Gubaidulina's violin concerto Offertorium : theology and music in dialogue

L’objectif de ce mémoire est de comprendre comment une certaine vision du monde, basée sur des croyances théologiques, a contribué à la composition du concerto pour violon Offertorium de Sofia Gubaïdulina. C’est par le biais de cette œuvre qu’est explorée l’idée du dialogue musicothéologique, en proposant des façons par lesquelles la pièce musicale en question peut servir de porteuse ou d’interprète d’une pensée théologique. Afin d’appuyer cette idée, la démarche intertextuelle employée par Heidi Epstein est utilisée. Cette méthode permet de faciliter non seulement le travail interdisciplinaire, mais aussi la lecture théologique de l’œuvre musicale. Le premier chapitre explore les sources, les questions et la problématique qui entoure le dialogue musicothéologique. La conclusion tirée est que l’étude d’Offertorium nécessite une approche équilibrée. Nous entendons par cela, une approche qui prend en ligne de compte la réflexion théologique autant que la recherche musicologique tout en respectant les contributions théologiques que l’œuvre musicale peut apporter en soi. Dans le deuxième chapitre, une analyse thématique d’Offertorium a été tentée ainsi qu’une étude du discours théologique et spirituel de la compositrice. Il a été conclu que l’arrière-plan russe orthodoxe de Gubaidulina a beaucoup influencé sa vision du monde et son approche artistique. Le concerto est porteur d’idées et de symboles liturgiques ou théologiques de l’Orthodoxie dans sa structure et dans sa construction thématique. Le troisième chapitre explore les parallèles entre la pensée de Gubaidulina et les écritures de plusieurs théologiens russes orthodoxes du 20e siècle. La conclusion de ce chapitre démontre que, même s’il est improbable que la compositrice connaisse bien ces auteurs, sa compréhension théologique et spirituelle sort du climat religieux de l’Église Orthodoxe. Cette idée explique les complémentarités et les similarités entre son discours, son œuvre et les propos des théologiens discutés. Le quatrième chapitre évalue la validité d’Offertorium comme moyen d’expression théologique ainsi que de générateur de réflexion théologique. La conclusion de la recherche est qu’Offertorium peut bel et bien être un espace théologique. Ce qui veut dire que des idées théologiques peuvent être communiquées par le biais de l’expérience sonore que ce soit par la mélodie ou l’ambiance générale. Également, cela implique que la musique devient un partenaire égal, quoique différent des méthodes de réflexion traditionnelles au sein de la conversation théologique.

Étude de la performance d’un algorithme Metropolis-Hastings avec ajustement directionnel

Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Étant donné leur facilité d’application, ces méthodes sont largement répandues dans plusieurs communautés scientifiques et bien certainement en statistique, particulièrement en analyse bayésienne. Depuis l’apparition de la première méthode MCMC en 1953, le nombre de ces algorithmes a considérablement augmenté et ce sujet continue d’être une aire de recherche active. Un nouvel algorithme MCMC avec ajustement directionnel a été récemment développé par Bédard et al. (IJSS, 9 :2008) et certaines de ses propriétés restent partiellement méconnues. L’objectif de ce mémoire est de tenter d’établir l’impact d’un paramètre clé de cette méthode sur la performance globale de l’approche. Un second objectif est de comparer cet algorithme à d’autres méthodes MCMC plus versatiles afin de juger de sa performance de façon relative.

Design et implémentation sur FPGA d'un algorithme DES

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

TONGA : un algorithme de gradient naturel pour les problèmes de grande taille

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Algorithme génétique spécifique à l'analyse de la susceptibilité à l'hypertension de la population du Saguenay-Lac-Saint-Jean

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Développement d’un algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités

De nombreux problèmes en transport et en logistique peuvent être formulés comme des modèles de conception de réseau. Ils requièrent généralement de transporter des produits, des passagers ou encore des données dans un réseau afin de satisfaire une certaine demande tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités. Ce problème consiste à ouvrir un sous-ensemble des liens dans un réseau afin de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacités sur les liens. L'objectif est de minimiser les coûts fixes associés à l'ouverture des liens et les coûts de transport des produits. Nous présentons une méthode exacte pour résoudre ce problème basée sur des techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Notre méthode est une variante de l'algorithme de branch-and-bound, appelée branch-and-price-and-cut, dans laquelle nous exploitons à la fois la génération de colonnes et de coupes pour la résolution d'instances de grande taille, en particulier, celles ayant un grand nombre de produits. En nous comparant à CPLEX, actuellement l'un des meilleurs logiciels d'optimisation mathématique, notre méthode est compétitive sur les instances de taille moyenne et supérieure sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits, et ce, même si elle n'utilise qu'un seul type d'inégalités valides.

Mures : Un système de recommandation de musique

Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

Who influence the music tastes of adolescents? A study on interpersonal influence in social networks

Research on music information behavior demonstrates that people rely primarily on others to discover new music. This paper reports on a qualitative study aiming at exploring more in-depth how music information circulates within the social networks of late adolescents and the role the different people involved in the process play. In-depth interviews were conducted with 19 adolescents (15-17 years old). The analysis revealed that music opinion leaders showed eagerness to share music information, tended to seek music information on an ongoing basis, and were perceived as being more knowledgeable than others in music. It was found that the ties that connected participants to opinion leaders were predominantly strong ties, which suggests that trustworthiness is an important component of credibility. These findings could potentially help identify new avenues for the improvement of music recommender systems.