Author: Vincent Lostanlen

Action “Musiscale” au symposium du GDR MaDICS

Le 30 mai 2024 à Blois, se tenait le sixième symposium du GDR MaDICS : masses de données, informations et connaissances en sciences. Dans le cadre de l’action “Musiscale : modélisation multi-échelles de masses de données musicales”, j’ai présenté les travaux de l’équipe sur la diffusion en ondelettes (scattering transform) ainsi que sur les réseaux de neurones multirésolution (MuReNN pour multi-resolution neural networks).

Japanese–French Frontiers of Science Symposium 「日仏先端科学シンポジウム」

Le 30 mai 2024 à Blois, se tenait le sixième symposium du GDR MaDICS : masses de données, informations et connaissances en sciences. Dans le cadre de l’action “Musiscale : modélisation multi-échelles de masses de données musicales”, j’ai présenté les travaux de l’équipe sur la diffusion en ondelettes (scattering transform) ainsi que sur les réseaux de neurones multirésolution (MuReNN pour multi-resolution neural networks).

Towards multisensory control of physical modeling synthesis @ Inter-Noise

Physical models of musical instruments offer an interesting tradeoff between computational efficiency and perceptual fidelity. Yet, they depend on a multidimensional space of user-defined parameters whose exploration by trial and error is impractical. Our article addresses this issue by combining two ideas: query by example and gestural control. On one hand, we train a deep… Continue reading Towards multisensory control of physical modeling synthesis @ Inter-Noise

11 juin 2024 : colloque “Capteurs acoustiques en environnement” à Nantes

Le son, en tant que vecteur d’information, est une aubaine pour les sciences naturelles. À l’heure des smartphones et de l’Internet des objets, il devient possible de décrire dans le détail les propriétés acoustiques d’un environnement, que celui-ci soit naturel ou industrialisé. Des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) sont alors requis pour traiter automatiquement les données massives ainsi collectées et interagir utilement avec l’humain. Mais en pratique, un tel programme de recherche soulève des problèmes de fiabilité, de durabilité, de sécurité informatique et de mesure de l’incertitude.

Structure Versus Randomness in Computer Music and the Scientific Legacy of Jean-Claude Risset @ JIM

According to Jean-Claude Risset (1938–2016), “art and science bring about complementary kinds of knowledge”. In 1969, he presented his piece Mutations as “[attempting] to explore […] some of the possibilities offered by the computer to compose at the very level of sound—to compose sound itself, so to speak.” In this article, I propose to take the same motto as a starting point, yet while adopting a mathematical and technological outlook, more so than a musicological one.

Instabilities in Convnets for Raw Audio @ IEEE SPL

What makes waveform-based deep learning so hard? Despite numerous attempts at training convolutional neural networks (convnets) for filterbank design, they often fail to outperform hand-crafted baselines. These baselines are linear time-invariant systems: as such, they can be approximated by convnets with wide receptive fields. Yet, in practice, gradient-based optimization leads to suboptimal approximations. In our… Continue reading Instabilities in Convnets for Raw Audio @ IEEE SPL

PhD offer: Developmental robotics of birdsong

The Neurocybernetic team of ETIS Lab (CNRS, CY Cergy-Paris University, ENSEA) is seeking applicants for a fully funded PhD place providing an exciting opportunity to pursue a postgraduate research in the fields of bio/neuro-inspired robotics, ethology, neuroscience.Webpage: https://www.etis-lab.fr/neuro/ This PhD is funded by the French ANR, under the 4 years’ project “Nirvana” on sensorimotor integration of… Continue reading PhD offer: Developmental robotics of birdsong