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De l'usage des métadonnées dans l'objet sonore / The use of sound objects metadataDebaecker, Jean 09 October 2012 (has links)
La reconnaissance des émotions dans la musique est un challenge industriel et académique. À l’heure de l’explosion des contenus multimédias, il nous importe de concevoir des ensembles structurés de termes, concepts et métadonnées facilitant l’organisation et l’accès aux connaissances. Notre problématique est la suivante : est-Il possible d'avoir une connaissance a priori de l'émotion en vue de son élicitation ? Autrement dit, dans quelles mesures est-Il possible d'inscrire les émotions ressenties à l'écoute d'une oeuvre musicale dans un régime de métadonnées et de bâtir une structure formelle algorithmique permettant d'isoler le mécanisme déclencheur des émotions ? Est-Il possible de connaître l'émotion que l'on ressentira à l'écoute d'une chanson, avant de l'écouter ? Suite à l'écoute, son élicitation est-Elle possible ? Est-Il possible de formaliser une émotion dans le but de la sauvegarder et de la partager ? Nous proposons un aperçu de l'existant et du contexte applicatif ainsi qu'une réflexion sur les enjeux épistémologiques intrinsèques et liés à l'indexation même de l'émotion : à travers lune démarche psychologique, physiologique et philosophique, nous proposerons un cadre conceptuel de cinq démonstrations faisant état de l'impossible mesure de l'émotion, en vue de son élicitation. Une fois dit à travers notre cadre théorique qu'il est formellement impossible d'indexer les émotions, il nous incombe de comprendre la mécanique d'indexation cependant proposée par les industriels et académiques. Nous proposons, via l'analyse d'enquêtes quantitatives et qualitatives, la production d'un algorithme effectuant des préconisationsd'écoute d’œuvres musicales. / Emotion recognition in music is an industrial and academic challenge. In the age of multimedia content explosion, we mean to design structured sets of terms, concepts and metadata facilitating access to organized knowledge. Here is our research question : can we have an a priori knowledge of emotion that could be elicited afterwards ? In other words, to what extent can we record emotions felt while listening to music, so as to turn them into metadata ? Can we create an algorithm enabling us to detect how emotions are released ? Are we likely to guess ad then elicit the emotion an individual will feel before listening to a particular song ? Can we formalize emotions to save, record and share them ? We are giving an overview of existing research, and tackling intrinsic epistemological issues related to emotion existing, recording and sharing out. Through a psychological, physiological ad philosophical approach, we are setting a theoretical framework, composed of five demonstrations which assert we cannot measure emotions in order to elicit them. Then, a practical approach will help us to understand the indexing process proposed in academic and industrial research environments. Through the analysis of quantitative and qualitative surveys, we are defining the production of an algorithm, enabling us to recommend musical works considering emotion.
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De l'usage des métadonnées dans l'objet sonoreDebaecker, Jean 12 October 2012 (has links) (PDF)
La reconnaissance des émotions dans la musique est un challenge industriel et académique. À l'heure de l'explosion des contenus multimédias, il devient nécessaire de concevoir des ensembles structurés de termes et concepts facilitant l'organisation et l'accès aux connaissances. Dans les bibliothèques musicales, l'analyse des sentiments et la classification par émotion sont très émergentes et demeurent un objet de recherche ambitieux. La gestion des contenus d'un objet sonaore numérisé répond à une indexation documentaire à trois niveaux : " contenu - auctorialité - matérialisation ". Ce triptyque nous semble tomber en désuétude et ne correspond plus aux attentes de l'usager. L'information musicale appelle ainsi à une production et représentation nouvelle. Notre problématique est la suivante : est-il possible d'avoir une connaissance a priori de l'émotion en vue de son élicitation ? Autrement dit, dans quelles mesures est-il possible de bâtir une structure formelle algorithmique permettant d'isoler le mécanisme déclencheur des émotions? Est-il possible de connaître l'émotion que l'on ressentira à l'écoute d'une chanson, avant de l'écouter ? Suite à l'écoute, son élicitation est-elle possible ? Est-il possible de formaliser une émotion dans le but de la sauvegarder et, ou, de la partager ? Dans ce travail de thèse, nous proposons d'abord un aperçu de l'existant et du contexte applicatif. Plusieurs scénarios très concrets sont envisageables, parmi eux : un répondeur téléphonique triant les messages enregistrés en fonction de leur humeur ; recherche de musique apaisante après une journée de travail ; recherche de musique excitante pour accompagner une activité sportive ; recherche d'opinions sur les réseaux sociaux, etc. ; Dans une seconde partie nous proposons une réflexion sur les enjeux épistémologiques intrinsèques et liés à l'indexation même de l'émotion. La " mise en œuvre d'une solution d'indexation automatique fait appel à de nombreux domaines scientifiques ".1 Afin de saisir la complexité de l'indexation de l'émotion pour l'enrichissement des métadonnées, nous allons adopter une méthodologie exploratoire interdisciplinaire. En effet, à travers une démarche psychologique, physiologique et philosophique, nous proposerons un cadre conceptuel de cinq démonstrations faisant état de l'impossible mesure de l'émotion, en vue de son élicitation. Une fois dit, à travers notre cadre théorique, qu'il est formellement impossible d'indexer les émotions ; il nous incombe de comprendre la mécanique d'indexation cependant proposée par les industriels et académiques. La réalité du terrain est telle que plusieurs interfaces web ou logicielles proposent des services d'expérience de moteur de recherche fouillant une base de données, avec des métadonnées sur les émotions. Dans la dernière partie, nous proposerons, via des enquêtes quantitatives et qualitatives, une analyse afin de soumettre une matrice algorithmique basée sur le web social capable de faire des préconisations d'écoute d'œuvres musicales eu égards aux émotions.
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