{"id":31,"date":"2015-04-15T14:14:38","date_gmt":"2015-04-15T14:14:38","guid":{"rendered":"http:\/\/www-reynal.ensea.fr\/?page_id=31"},"modified":"2026-01-30T02:04:54","modified_gmt":"2026-01-30T00:04:54","slug":"option-acoustique-musicale","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/reynal.etis-lab.fr\/?page_id=31","title":{"rendered":"Signal et \u00e9lectronique pour la musique (Option 2A)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

    \n
  1. Pr\u00e9sentation de l’option<\/li>\n
  2. Planning<\/li>\n
  3. Intervenants<\/li>\n
  4. Supports de cours<\/li>\n
  5. Sujets de TD<\/li>\n
  6. Sujets de TP<\/li>\n
  7. Sujets de projets<\/li>\n
  8. Archives d’examens<\/li>\n<\/ol>\n

    1. Pr\u00e9sentation<\/h3>\n

    Rapprocher l\u2019\u00e9lectro-acoustique<\/strong>, l\u2019acoustique<\/strong> des instruments de musique,<\/strong>\u00a0le traitement du signal, l’IA <\/strong>et\u00a0l\u2019informatique musicale<\/strong>, voici le mariage un peu\u00a0 “irraisonnable” que propose cette option de 2\u00e8me ann\u00e9e du cycle ing\u00e9nieur ENSEA (niveau M1).<\/p>\n

    Du point de vue “ing\u00e9nierie sonore”, la connaissance des particularit\u00e9s acoustiques des instruments permet de guider les choix d\u2019une bonne prise de son en studio ou dans un lieu d\u2019\u00e9coute, mais a contrario<\/em> la prise de son elle-m\u00eame est indissociable des choix esth\u00e9tiques (couleurs sonores) voulus par celui qui la pratique.<\/p>\n

    Dans un autre registre, la synth\u00e8se sonore et la composition musicale contemporaine,<\/strong> via les outils modernes de l\u2019informatique musicale et du Deep Learning, requi\u00e8rent une connaissance fine autant des mod\u00e8les physique d\u2019instruments (rayonnement, propagation, modes propres, amortissement, …) que des techniques de synth\u00e8se (FM, guide d\u2019onde, formantique, non-lin\u00e9aire, …) et d’apprentissage machine (synth\u00e8se \u00e0 IA telle que la proposent WaveNet, SUNO ou aiva.ai, architectures \u00e0 Variational Auto-Encoder, etc).<\/p>\n

    Par ailleurs, le d\u00e9veloppement de l’\u00e9lectronique embarqu\u00e9e a ouvert de nouvelles opportunit\u00e9s pour le traitement du signal audionum\u00e9rique<\/strong> sur smartphones<\/strong> bien s\u00fbr, mais aussi sur microcontr\u00f4leurs ARM et plateformes linux embarqu\u00e9es. Le nombre pl\u00e9thorique d’applications embarqu\u00e9es autour du son, de la musique, du DJing, … le d\u00e9montre.<\/p>\n

    Enfin l’\u00e9mergence depuis une d\u00e9cennies de techniques performantes dans le domaine du Music Information Retrieval (MIR)<\/strong> ayant abouti au d\u00e9veloppement d’applications comme Shazam ou de logiciels comme Ableton Live prouve que les liens entre musicologie, informatique distribu\u00e9e, traitement du signal et intelligence artificielle ouvrent des perspectives extraordinaires.<\/p>\n

    Notre objectif dans les 64h de l’option est de donner l’opportunit\u00e9 d\u2019approcher ces diff\u00e9rentes composantes par la pratique exp\u00e9rimentale (9h de TP et 30h de mini-projets). La partie cours est organis\u00e9e en trois volets, donnant les grandes lignes de la mod\u00e9lisation en acoustique physique et musicale d’une part, en \u00e9lectroacoustique (transducteurs, amplificateurs) d’autre part, en informatique musicale, traitement du signal et IA pour la musique, audionum\u00e9rique et MIR enfin.<\/p>\n

    Compl\u00e9t\u00e9s par des conf\u00e9rences de sp\u00e9cialistes reconnus du domaine (acad\u00e9mique ou industriel), les 30h de cours doivent permettre d\u2019aborder sereinement l\u2019\u00e9tude bibliographique n\u00e9cessaire aux TP et\/ou mini-projets. Ceux-ci donnent lieu \u00e0 une d\u00e9monstration et un rapport \u00e9crit.<\/p>\n

    2. Planning 2026<\/h3>\n