Le suivi de partition est défini comme étant la synchronisation sur ordinateur entre une partition musicale connue et le signal sonore de l'interprète de cette partition. Dans le cas particulier de la voix chantée, il y a encore place à l'amélioration des algorithmes existants, surtout pour le suivi de partition en temps réel. L'objectif de ce projet est donc d'arriver à mettre en oeuvre un logiciel suiveur de partition robuste et en temps-réel utilisant le signal numérisé de voix chantée et le texte des chansons. Le logiciel proposé utilise à la fois plusieurs caractéristiques de la voix chantée (énergie, correspondance avec les voyelles et nombre de passages par zéro du signal) et les met en correspondance avec la partition musicale en format MusicXML. Ces caractéristiques, extraites pour chaque trame, sont alignées aux unités phonétiques de la partition. En parallèle avec cet alignement à court terme, le système ajoute un deuxième niveau d'estimation plus fiable sur la position en associant une segmentation du signal en blocs de chant à des sections chantées en continu dans la partition. La performance du système est évaluée en présentant les alignements obtenus en différé sur 3 extraits de chansons interprétés par 2 personnes différentes, un homme et une femme, en anglais et en français.

Cette thèse étudie l'anticipation musicale, à la fois comme un processus cognitif et comme un principe de conception pour des applications d'informatique musicale et d'extraction de données musicales. Dans cette étude, nous reformulons le problème de modélisation d'anticipation abordé dans la littérature de la cognition musicale, à celui de modélisation anticipative, un principe de conception cognitive pour modéliser des systèmes artificiels. Nous proposons des modèles anticipatifs concernant trois préoccupations principales de l'attente musicale : quoi attendre?, comment attendre?, et quand attendre?.<br />Dans le traitement de la première question, nous introduisons un cadre mathématique nommé géométrie d'informations musicales combinant la théorie de l'information, la géométrie différentielle, et l'apprentissage statistique pour représenter les contenus pertinents de l'informations musicales. La deuxième question est abordée comme un problème d'apprentissage automatique des stratégies décisionnelles dans un environnement, en employant les méthodes d'apprentissage interactif. Nous proposons pour la troisième question, une nouvelle conception du problème de synchronisation temps réel entre une partition symbolique et un musicien. Ceci nous ramène à Antescofo, un outils préliminaire d'écriture du temps et de l'interaction dans l'informatique musicale. Malgré la variété des sujets abordés dans cette thèse, la conception anticipative est la facture commune entre toutes les propositions avec les prémices de réduire la complexité structurelle et computationnelle de modélisation, et d'aider à aborder des problèmes complexes dans l'informatique musicale.