Read full publication. Published by Gil Geva, Olivier Warusfel, Shlomo Dubnov, Tammuz Dubnov, Amir Amedi, Yacov Hel-Or. Abstract: This paper introduces a new approach to sound source localization using head-related transfer function (HRTF) characteristics, which enable precise full-sphere localization from raw data. While previous research focused primarily on using extensive microphone arrays in the frontal […]
Apprentissage machine, incarnation et co-improvisation homme-machine.Conférence-concert de Marco Fiorini et Pierre Saint-Germier – REACH, Laboratoire STMS (IRCAM, CNRS, Sorbonne-Université) La plupart des IA musicales qui génèrent de la musique à partir de règles ou de modèles statistiques semblent manquer la dimension corporelle de la musicalité humaine. Si l’on prend au sérieux l’importance du corps dans […]
https://www.youtube.com/watch?v=IQD-p35l_KE&t=27s ➡️ Sex Machine ! Séminaire dans le cadre du programme « Modélisation des savoirs musicaux relevant de l’oralité » de Marc Chemillier avec Gérard Assayag à l’IRCAM ce 10 janvier 2024 Un projet sur les interactions créatives avec les machines comme REACH est fondé, en amont de ses technicités, sur une position philosophique résolue. Celle-ci assure […]
Read full publication. Published by Pierre Saint-Germier, Clément Canonne, Marco Fiorini. Abstract: Si l’on prend au sérieux les recherches menées en sciences cognitives sous la bannière de l’Embodied Cognition Program les approches strictement logicielles en IA musicale, par opposition aux approches robotiques, semblent souffrir d’une limitation intrinsèque en se coupant des ressources que représente l’incarnation […]
Bonini Baraldi, Filippo Read original article The Second Symposium of the International Council for Traditional Music (ICTM)—in August 2023 renamed into International Council for Traditions of Music and Dance (ICTMD)—Study Group on Sound, Movement, and the Sciences (SoMoS) took place in a hybrid format between 26 and 28 October 2022, hosted by Universitat Autònoma de Barcelona […]
Read full publication. Published by Weihan Xu, Julian McAuley, Shlomo Dubnov, Hao-Wen Dong. Abstract: The »pretraining-and-finetuning » paradigm has become a norm for training domain-specific models in natural language processing and computer vision. In this work, we aim to examine this paradigm for symbolic music generation through leveraging the largest ever symbolic music dataset sourced from […]