Composition microtonale à partir de métadonnées - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Microtonal composition based on metadata

Composition microtonale à partir de métadonnées

Résumé

This thesis on musical composition begins with a central inquiry: what are the underlying models of contemporary compositional practices? Stemming from this fundamental question, this study investigates the aesthetic and artistic currents that pervade today's creative landscape in the era of a post-digital society. It seeks to provide both a critical and theoretical framework for a series of works completed during this doctoral stage, founded on the utilization of metadata derived from natural models to generate various musical compositions, including interactive sound installations, participatory multimedia installations, sound gardens, pieces for orchestra and ensemble, online devices, and transdisciplinary collaborative creations. The objective is to propose different transcoding methods using this metadata, whether sourced from data streams on the web or from various electronic sensing systems. As part of the thesis, primarily tangible phenomena measurements (meteorological data, plant data, and brain electrical activity data) and environmental and physiological variables have been employed. These data have been structured and reinterpreted in order to convert them into not only qualitative musical parameters but also quantitative structures that allow variations of these parameters, ultimately constructing an articulated musical discourse or even musical categories. The study also reflects on the use of microtonality as a mean to generate a coherent harmonic and melodic universe from original models for each data stream transcoded into music. From this stage, it is proposed to reintegrate this material—with the diversity of its forms derived from nature and reinterpreted—by aiming to identify common or primary characteristics of each of these models as a reduced structural organization of a system, resulting in transient forms and articulation processes transitioning from one model to another through the development of artificial intelligence tools. Thus, this work anticipates the possibility of integrating various listening and concert experiences, discussing both participatory performance experiments involving the audience and compositions performed by ensembles of musicians, sometimes combining them into a single piece, paving the way for new forms of composition and musical practice. The audience thus becomes part of a genuine concert process, participating in the experience as music producers, with a multisensory immersive dimension made possible through the incorporation of extended reality technologies.
Cette thèse en composition musicale commence par un questionnement : quels sont les modèles sur lesquels reposent les pratiques compositionnelles actuelles ? À partir de cette interrogation fondamentale, cette étude interroge les courants esthétiques et artistiques qui traversent la création d'aujourd'hui, à l'ère de la société considérée comme post-numérique. Elle vise ainsi à donner un cadre à la fois critique et théorique à une série de travaux qui ont été réalisés au cours de cette étape de doctorat et dont le fondement repose sur l'utilisation de métadonnées issues de modèles naturels pour générer différentes compositions musicales, notamment sous forme d'installations sonores interactives, d'installations multimédias participatives, de jardins sonores, de pièces pour orchestre et ensemble, de dispositifs en ligne et de créations collaboratives transdisciplinaires. L'objectif est de proposer différentes méthodes de transcodage en utilisant ces métadonnées, que ce soient des flux de données issues du web ou de différents systèmes de captation électroniques. Dans le cadre de la thèse, ce sont essentiellement des données de mesures correspondant à des phénomènes tangibles (données météorologiques, données des plantes, et données de l'activité électrique du cerveau) et correspondant à des variables environnementales et physiologiques qui ont été utilisées. Elles ont été alors structurées et réinterprétées afin de pouvoir les convertir en paramètres musicaux, non seulement qualitatifs, mais aussi en structures quantitatives permettant des variations de ces mêmes paramètres, afin de construire un discours musical articulé, voire des catégories musicales. L'étude apporte également une réflexion sur l'utilisation de la microtonalité, comme moyen de générer un univers harmonique et mélodique cohérent à partir de modèles originaux pour chaque flux transcodé en musique. À partir de cette étape, il est alors proposé de réintégrer ce matériau, avec la diversité de ses formes issues de la nature et réinterprétées, en cherchant à dégager des caractéristiques communes ou principales de chacun de ces modèles, en tant qu'organisation structurelle réduite d'un système, pour donner lieu à des formes transitoires et à des processus d'articulation passant d'un modèle à un autre grâce au développement d'outils d'intelligence artificielle. Ainsi, ce travail anticipe la possibilité d'intégrer différents types d'expériences d'écoute et de concert. Il est fait état d'un côté des expérimentations de performances participatives avec le public, et de l'autre des compositions interprétées par des ensembles de musiciens, pour les combiner parfois en une seule, ouvrant la voie à de nouvelles formes de composition et de pratique musicales. Le public fait ainsi partie d'un véritable processus de concert dans le sens où il participe à l'expérience en tant que producteur de musique, avec une dimension immersive multisensorielle grâce à l'incorporation de technologies de réalité étendue.
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2023COAZ2028.pdf (47.06 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04174476 , version 1 (31-07-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04174476 , version 1

Citer

Romina Soledad Romay. Composition microtonale à partir de métadonnées. Musique, musicologie et arts de la scène. Université Côte d'Azur, 2023. Français. ⟨NNT : 2023COAZ2028⟩. ⟨tel-04174476⟩
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