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Enregistrement W7028855690

GenSession : une interface utilisateur zoomable et flexible pour la génération de mélodies

2014· other· fr· W7028855690 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Video gameComposition (language)Zoom
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce projet a pour objectif de proposer une solution innovante à l’interfaçage d’algorithmes de composition automatique avec l’utilisateur, afin de rendre leur utilisation efficiente et accessible au plus grand nombre. Pour ce faire, nous avons développé un prototype logiciel d’aide à la composition intégrant des algorithmes de génération. Ce travail se situe dans le domaine de la composition automatique, des algorithmes de génération de mélodies, des Interfaces Utilisateur Zoomables (ZUI) et des interfaces de logiciel de composition aidé par ordinateur. \n \nNotre prototype, GenSession, est une interface utilisateur zoomable dans laquelle de courtes séquences musicales sous forme d’objets visuels, appelés clips, peuvent être créés et positionnés sur un espace de travail en deux dimensions. Deux types d’objets peuvent être manipulés : ceux qui représentent les paramètres de génération et ceux qui représentent de courtes séquences musicales. Ces courts passages musicaux peuvent être créés à la main ou par un algorithme de génération automatique, puis peuvent être édités, fusionnés entre eux ou servir à d’autres générations. Les liens entre les objets permettent de visualiser l’historique retraçant la façon dont ils ont été créés. L’interface utilisateur zoomable fonctionne avec un système de ré-encadrement automatique du contenu, et l’algorithme de génération supporte des paramètres dynamiques représentés à travers le temps par des courbes éditables. Afin de soutenir l’élaboration de l’interface de notre prototype, nous avons développé un algorithme stochastique de génération de mélodies basé sur des règles et des variantes de cet algorithme. Notre interface doit permettre de contrôler les paramètres de génération ainsi que de visualiser et éditer les résultats générés par les algorithmes. \n \nNous avons procédé à des tests qualitatifs auprès d’un groupe de sept utilisateurs dans le but de valider notre approche et de découvrir des façons de l’améliorer. Les utilisateurs ont apprécié le concept d’interface zoomable pour la manipulation des objets. La visualisation de l’historique des générations représentées par les objets et les liens qu’il y a entre eux leur ont permis une rapide compréhension de la logique applicative. \n \nCes rétroactions positives nous ont amenés à partager une vision enthousiaste des perspectives de travaux futurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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