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Modéliser le style pour être plus créatif : le projet Flow Machines

Abstract

De nombreuses techniques ont été proposées pour générer des séquences imitant le "style" d’un auteur. En particulier, les chaînes de Markov sont très efficaces car elles permettent de modéliser le style sous la forme d’un objet statistique simple. Malheureusement, ces méthodes sont très difficiles à contrôler, car le contrôle viole en général l’hypothèse Markovienne de dépendance limitée. Je décrirai dans cette présentation l’approche "Contraintes de Markov" qui permet précisément de résoudre le problème général du contrôle de chaînes de Markov, en formulant le problème de la génération comme un problème de satisfaction de contraintes. Je montrerai quelques applications en génération de musique (virtuosité jazzistique notamment) et texte. Ces techniques très prometteuses permettent d’envisager une nouvelle génération d’applications d’authoring, qui sont développées dans le cadre du projet FlowMachines (subventionné par une bourse ERC).

Références:
http://www.flow-machines.com

  • Pachet, F., Roy, Moreira, J. and d’Inverno, M. Reflexive Loop Pedals for Solo Musical Improvisation. CHI 2013 Paris. Best Paper Honorable Mention Award.
  • Barbieri, G., Pachet, F., Roy, P. Degli Esposti, M. Markov Constraints for Generating Lyrics with Style. Proceedings of the 20th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2012), pages 115-120, 2012.
  • Pachet, F. and Roy, P. Markov constraints: steerable generation of Markov sequences. Constraints, 16(2):148-172, March 2011.
  • Pachet, F., Roy, P. and Barbieri, G. Finite-Length Markov Processes with Constraints. 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI, pages 635-642, Barcelona, Spain, July 2011.

Last update : Friday 5 July 2013