L’IRCAM et la voix augmentée au théâtre : les nouvelles technologies sonores au service de la dramaturgie
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".