Issus d'une analogie avec les réseaux de neurones biologiques du cerveau, les réseaux récurrents sont utilisés pour modéliser des comportements dynamiques complexes et pour reproduire - apprendre - ces comportements. Les propriétés adaptatives de ces réseaux peuvent être exploitées par les réseaux de modélisation physique de phénomènes vibratoires dédiés à la simulation informatique d'instruments de musique. Ces réseaux de modélisation mécanique possèdent des paramètres d'inertie, d'élasticité et de viscosité que l'on souhaite déterminer automatiquement dans le but de reproduire un comportement physique donné ; cette détermination est possible grâce aux réseaux récurrents. Nous développons ainsi un certain nombre d'algorithmes de réseaux de modélisation physique adaptatifs et proposons des algorithmes originaux, inspirés de modèles mécaniques. En particulier, ce travail aborde la notion d'interaction avec l'environnement dans ce type de réseaux, et plus généralement dans les réseaux connexionnistes supervisés. A travers plusieurs expériences, nous montrons que, sous certaines conditions, l'interaction avec l'environnement permet la réussite de l'apprentissage, en particulier si cette interaction autorise un apprentissage à complexité progressive. De plus, nous établissons des rapprochements entre ce type d'apprentissage et certains apprentissages humains. Cela nous amène à poser les bases d'un système d'identification de paramètres pour la modélisation d'instruments de musique. Ce système fait interagir en temps réel un instrumentiste, un instrument de musique et un ordinateur simulant le modèle adaptatif
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00345820 |
| Date | 06 December 1995 |
| Creators | Szilas, Nicolas |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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