15 resultados para Spatial Audio

em Université de Montréal, Canada


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In spatial environments, we consider social welfare functions satisfying Arrow's requirements. i.e., weak Pareto and independence of irrelevant alternatives. When the policy space os a one-dimensional continuum, such a welfare function is determined by a collection of 2n strictly quasi-concave preferences and a tie-breaking rule. As a corrollary, we obtain that when the number of voters is odd, simple majority voting is transitive if and only if each voter's preference is strictly quasi-concave. When the policy space is multi-dimensional, we establish Arrow's impossibility theorem. Among others, we show that weak Pareto, independence of irrelevant alternatives, and non-dictatorship are inconsistent if the set of alternatives has a non-empty interior and it is compact and convex.

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Affiliation: Pascal Michel : Département de pathologie et microbiologie, Faculté de médecine vétérinaire

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An exemination of a series of indicators of economic integration in the western hemisphere (Canada-USA-Latin America) indicates that it is proceeding under the influence of formal trade agreements and informal forces including technological change, multinational firm rationalization and location strategies, etc.

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This paper generalizes Hotelling's (1931) theory of nonrenewable resources to situations where resource pools and their users are distributed spacially. Extraction and transport costs are assumed to be linear in the rate of extraction, but utilization of each deposit may require a setup cost.

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In spatial environments we consider social welfare functions satisfying Arrow’s requirements, i.e. weak Pareto and independence of irrelevant alternatives. Individual preferences measure distances between alternatives according to the Lp-norm (for a fixed p => 1). When the policy space is multi-dimensional and the set of alternatives has a non-empty interior and it is compact and convex, any quasi-transitive welfare function must be oligarchic. As a corollary we obtain that for transitive welfare functions weak Pareto, independence of irrelevant alternatives, and non-dictatorship are inconsistent if the set of alternatives has a non-empty interior and it is compact and convex.

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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.

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Pour respecter les droits d’auteur, la version électronique de ce mémoire a été dépouillée de ses documents visuels et audio‐visuels. La version intégrale du mémoire a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

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

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Fréquemment, des usagers se retrouvent confrontés à des espaces-transitoires tels que les couloirs de gares. Ces derniers présentent souvent des contraintes temporelles et spatiales qu’il serait possible de transformer en outil optimalisant l’usage. Nous avons voulu vérifier cette hypothèse en observant le degré d’adéquation entre l’offre (les aménagements) et la demande (les usages réels) dans le cas précis de la gare du midi à Bruxelles, Belgique. Nous avons récolté des indices spatiaux, temporels et comportementaux qui nous ont permis d’identifier les conditions de l’usage et, au moyen d’observations directes, de comprendre les usages réellement pratiqués. Afin de documenter le rapport entre usager et espace-temps, nous avons établit une typologie des usages qui met en évidence des figures d’interactions possibles entre ces deux composantes. Nos résultats nous ont permis d’élaborer une conclusion sous la forme d’un modèle nommé « triangle des interrelations » dans le but d’offrir un outil permettant aux professionnels d’anticiper au mieux l’impact des aménagements.

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Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

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Cette recherche porte un regard critique sur les interfaces de spatialisation sonore et positionne la composition de musique spatiale, un champ d’étude en musique, à l’avant plan d’une recherche en design. Il détaille l’approche de recherche qui est centrée sur le processus de composition de musique spatiale et les modèles mentaux de compositeurs électroacoustiques afin de livrer des recommandations de design pour le développement d’une interface de spatialisation musicale nommée Centor. Cette recherche montre qu’un processus de design mené à l’intersection du design d’interface, du design d’interaction et de la théorie musicale peut mener à une proposition pertinente et innovatrice pour chacun des domaines d’étude. Nous présentons la recherche et le développement du concept de spatialisation additive, une méthode de spatialisation sonore par patrons qui applique le vocabulaire spectromorphologique de Denis Smalley. C’est un concept d’outil de spatialisation pour le studio qui complémente les interfaces de composition actuelles et ouvre un nouveau champ de possibilités pour l’exploration spatiale en musique électroacoustique. La démarche de recherche présentée ici se veut une contribution au domaine du design d’interfaces musicales, spécifiquement les interfaces de spatialisation, mais propose aussi un processus de design pour la création d’interfaces numériques d’expression artistique.