L’IRCAM et la voix augmentée au théâtre : les nouvelles technologies sonores au service de la dramaturgie
Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise à rendre publiques de nouvelles solutions créatives pour la dramaturgie sonore dans le spectacle vivant. Ces nouvelles technologies sont le fruit d’une trentaine d’années de recherches sur la voix menées par plusieurs équipes de l’Institut de recherche et coordination acoustique / musique (IRCAM). Dans un premier temps, la problématique générale du traitement automatique de la voix est abordée afin de situer la spécificité de l’IRCAM dans le contexte international de la recherche sur la parole et dans le but de présenter différents facteurs qui rendent, aujourd’hui, les nouvelles technologies sonores bénéfiques à la création artistique. Dans un deuxième temps, cet article tente de présenter différents outils qui peuvent apporter des éléments de réponse à des questions dramaturgiques. Enfin, la dernière partie de l’article porte une attention particulière au suivi de voix, jeune technologie prometteuse qui sert la composition théâtrale et la régie sonore. Cet article se termine par un rappel de l’importance d’intégrer ces outils dans le processus de création, les distinguant par là des techniques d’amplification palliative du théâtre.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».