994 resultados para Grupos musicales
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Tesis (Maestría en Docencia con Orientación en Nivel Medio Superior) UANL, 2013.
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Tesis (Doctor en Filosofía con especialidad en Psicología) UANL, 2014.
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Cette thèse est une étude des groupes subalternes en Amérique Latine qui se concentre principalement sur l’examen de la production littéraire que ces groupes ont inspirée mais aussi sur les tensions sociales, idéologiques et culturelles dérivées de leur présence au sein d’une nation. Ces groupes qu’on va identifier méthodologiquement comme étant des Groupes Subalternes sont apparus dans le panorama littéraire et politique d’une manière peu habituelle, plus par leur négativité en relation au projet moderne d’institutionnalisation positiviste que par les particularités de leur culture. Néanmoins, ils sont devenus, par la suite, le symbole iconographique de l’identité nationale de leurs pays respectifs. Ces groupes qui, par définition, étaient destinés à sombrer dans l’oubli historique sont devenus plus tard les protagonistes des «guiding fictions» de la formation d’une conscience d’unité nationale. Les textes qui seront examinés au cours de cette recherche sont ceux qui montrent de manière paradigmatique la réalité et les modes d’existence de ces populations qui ont été caractérisées par leur négativité par rapport aux normes de la pensée hégémonique moderne dans l’espace socio-culturelle et -politique de l’Amérique latine. Ces textes nous montrent une déviation dans l’évolution historico-discursive de la vision que les artisans idéologiques des États-nation naissants ont voulu imposer sur ces groupes vers la fin du XIX e. Dans cette étude, on analysera deux exemples paradigmatiques : celui de la communauté de Canudos au Brésil, à travers le texte « Os Sertões » d’Euclides Da Cunha, et celui des gauchos de l’Argentine, à travers l’examen du texte « El Martin Fierro » de Jose Hernandez. Dans la première partie de cette thèse on dessine, à grands traits, les repères historiques et socio-politiques des idéologies qui ont abouti au processus de modernisation de l’Amérique latine. On propose, au même temps, quelques concepts critiques vis-à-vis de l’analyse des groupes subalternes. Dans les chapitres suivants, on procède à une lecture attentive des textes mentionnés plus haut, tout en considérant, à la fois, la nécessité de cette analyse, la difficulté des problèmes et la nature de notre propos. On explique aussi la place qu’occupent les groupes subalternes dans la représentation littéraire de leur pays d’origine et l’impact qu’ils ont eu dans la formation de l’imaginaire national. En réfléchissant sur les données engendrées lors de l’analyse, la conclusion de la thèse aborde les conséquences épistémologique et idéologique provoquées par le régime discursif de l’État-nation latino-américain.
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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).
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L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.