Questions fréquentes

Liste des questions fréquentes

• Comment puis-je collaborer ou prendre contact ?

  Je travaille seul et je lis tout ce qui arrive. Si vous avez une idée, une question sur la recherche ou si vous souhaitez proposer une collaboration, l’e-mail est la voie directe : [email protected]. Je n’ai ni formulaire de contact ni système de tickets ; une vraie conversation commence par un vrai message.

  Pour suivre le travail académique dans le registre des chercheurs, mon identifiant ORCID est 0009-0004-9691-3396. C’est là que sont consignées les affiliations et la production. Le code des projets — outils, expériences, scripts d’analyse — se trouve sur GitHub sous le profil musicTever. Tout n’est pas publié au moment où j’écris, mais ce qui est là est fonctionnel ou explicitement marqué comme prototype.

  Vous pouvez consulter tous les canaux de contact et les profils sur Contact.

• En quoi consiste ta recherche doctorale ?

  Ma recherche doctorale porte sur la transcription automatique de musique polyphonique : des pièces où résonnent plusieurs notes — et souvent plusieurs voix — à la fois, le cas difficile au sein de l’AMT. Je travaille sur piano, avec les systèmes actuels de l’état de l’art comme point de départ — Basic Pitch, Onsets & Frames, MT3 entre autres —, en analysant où et pourquoi ils échouent note par note, pas seulement leur score global de précision. À partir de là, j’explore des représentations audio alternatives susceptibles de corriger certaines de ces erreurs systématiques.

  Le répertoire de gaita asturiana n’est pas mon corpus de travail actuel, mais il fait partie de ce qui rend cette recherche importante pour moi : acoustiquement, c’est un instrument complexe — le chalumeau et le bourdon sonnent de façon continue et simultanée, avec une intonation non tempérée —, et il est sous-représenté dans les benchmarks internationaux de MIR.

  Je suis candidat pré-doctoral pour l’année 2026/27. Le travail que je publie ici reflète l’état actuel de la recherche : hypothèses en cours, outils testés, résultats préliminaires. Vous pouvez voir les projets actifs et fermés sur Projets.

• Pourquoi publies-tu ta recherche en accès ouvert ?

  Ce carnet suit le modèle de l’open notebook science : publier le processus de recherche au fur et à mesure, pas seulement lorsqu’il y a un résultat validé à présenter. Cela inclut les prototypes à moitié construits, les analyses préliminaires, les expériences qui n’ont pas fonctionné comme prévu et les questions qui n’ont toujours pas de réponse. La transparence du processus fait partie du projet, ce n’est pas un effet secondaire.

  La raison est simple : la recherche n’est pas linéaire. Entre l’hypothèse initiale et un résultat publiable, il existe un territoire de travail réel — décisions méthodologiques, impasses, révisions d’approche — qui disparaît normalement du registre académique. Publier ce territoire a de la valeur pour quiconque travaille sur des problèmes similaires, et cela m’oblige aussi à être précis sur ce que je sais et ce que je ne sais pas.

  Les limites sont claires : ce qui n’est pas vérifiable est signalé comme tel, les conjectures ne sont jamais présentées comme des résultats et aucune accréditation ni publication n’est inventée. Cette honnêteté est le fondement du Manifeste du Lien Numérique, qui articule la philosophie de fond derrière la façon dont je publie en accès ouvert.

• Qu'est-ce que la gaita MIDI et quel rapport avec la recherche ?

  Le projet Gaita Hero était mon projet de fin d’études en 2011 : construire une gaita asturienne capable de générer des événements MIDI à partir du geste du joueur. L’idée était de capturer les mouvements des doigts sur le chalumeau — le doigté — et de les traduire en messages MIDI standard qu’un synthétiseur quelconque pourrait interpréter. C’était, en essence, le premier prototype de gaita asturienne en tant qu’instrument numérique.

  Ce travail a exploré une question de fond qui continue de m’intéresser : comment capturer le geste musical d’un instrument de tradition orale (avec son accordage non tempéré, sa technique spécifique et sa polyphonie intrinsèque), et comment le représenter dans des formats que les systèmes informatiques peuvent traiter. Bien que mon corpus de travail actuel en transcription automatique de musique soit le piano, la gaita MIDI a été mon premier contact avec cette question de fond : avant de transcrire de l’audio, il faut comprendre ce que l’on transcrit.

  En 2021, cette ligne de travail a connu un prolongement créatif avec le jeu vidéo du même nom, qui utilisait les mécanismes du projet original dans un contexte ludique. Vous pouvez voir le détail des deux projets sur Projets.

• Qu'est-ce que la transcription automatique de musique (AMT) ?

  La transcription automatique de musique (AMT, de l’anglais Automatic Music Transcription) est le domaine de l’informatique musicale qui s’occupe de convertir un signal audio en représentation symbolique : des notes avec leurs hauteurs, durées et intensités, comme si un auditeur expert transcrivait sur partition ce qu’il entend. Le défi n’est pas trivial : le signal audio mêle sources, bruit, vibrato et variations de tempo qu’aucune formule simple ne peut démêler.

  Les algorithmes d’AMT fonctionnent en plusieurs couches. D’abord ils extraient des caractéristiques spectrales du signal — la transformée de Fourier est le point de départ habituel, comme je l’explique dans La transformée de Fourier —, puis ils détectent les événements (onset de chaque note, durée, pitch), et finalement ils structurent ces événements en une représentation utilisable : MIDI, MusicXML ou un format propriétaire.

  Mes recherches appliquent l’AMT à de la musique polyphonique pour piano, en prenant les systèmes actuels de l’état de l’art comme point de départ — Basic Pitch, Onsets & Frames, MT3 — et en analysant où et pourquoi ils échouent note par note. Des instruments comme la gaita asturiana, avec sa polyphonie intrinsèque (chalumeau et bourdon sonnent toujours simultanément) et son intonation non tempérée, constituent un intérêt de recherche à part : leurs caractéristiques compliqueraient encore davantage les modèles génériques, mais ils ne sont pas mon corpus de travail actuel.

• Qu'est-ce que labs.tever.es ?

  labs.tever.es est l’espace technique et de recherche de Tever Díaz García : un carnet de recherche ouvert sur l’informatique musicale, la transcription automatique de musique (AMT), le Music Information Retrieval (MIR) et les humanités numériques. J’y publie le processus — prototypes, outils, réflexions méthodologiques — d’une recherche aujourd’hui centrée sur la transcription automatique de musique polyphonique pour piano.

  Ce site est le pendant technique de tever.es, où vit la facette musicale : discographie, concerts et cours. La division est délibérée : ici il y a du code, des signaux et des algorithmes ; là-bas il y a des chalumeaux et des bourdons. Deux sites, une seule personne.

  Le format suit le modèle du carnet ouvert (open notebook science) : je n’attends pas d’avoir des résultats définitifs pour publier. Ce qui paraît ici peut être un prototype à moitié construit, une analyse préliminaire ou une question sans réponse. La transparence du processus fait partie du projet.

  Vous pouvez en savoir plus sur qui se cache derrière ce carnet sur la page À propos.

• Qu'est-ce que le Music Information Retrieval (MIR) ?

  Le Music Information Retrieval (MIR) est le domaine de l’informatique qui étudie comment extraire, organiser et récupérer des informations à partir de signaux musicaux. Il couvre des tâches très diverses : reconnaissance d’accords, séparation de sources (isoler la voix de la guitare dans un mixage), identification du tempo, classification de genre, récupération de pièces similaires par empreinte acoustique et — tâche centrale pour mes travaux — transcription automatique de musique. Si vous avez déjà vu Shazam reconnaître une chanson en trois secondes, vous observez du MIR appliqué.

  Une précision nécessaire : MIR n’est pas le MIR médical. En Espagne, la coïncidence de sigles (Médico Interno Residente) crée une confusion fréquente. Le MIR dont je parle ici n’a aucun rapport avec la spécialisation médicale ; c’est une discipline de l’informatique et des sciences du calcul, avec sa propre communauté de recherche, ses conférences (ISMIR) et ses corpus de référence.

  Mes recherches s’inscrivent dans le MIR appliqué à la transcription automatique de musique (AMT) : je travaille sur le piano polyphonique, en analysant où et pourquoi échouent les systèmes actuels de l’état de l’art. Le répertoire de gaita asturiana — sous-représenté dans les benchmarks internationaux de MIR, historiquement biaisés vers la musique pop occidentale en tempérament égal — est un intérêt de recherche à part, pas mon corpus de travail actuel.

• Qu'est-ce que MusicXML ?

  MusicXML est le format standard permettant à deux programmes de musique différents d’échanger une partition sans perdre d’information. Il est maintenu par le W3C Music Notation Community Group, en est à la version 4.0 (2021) et est pris en charge par plus de 250 applications de notation, d’édition et d’analyse.

  Contrairement à MIDI —qui décrit une interprétation : quelle note sonne, quand et avec quelle force—, MusicXML décrit la partition écrite : clés, armures, liaisons, articulations et paroles. C’est pourquoi il s’agit de texte XML lisible et non d’un binaire : chaque élément musical est conservé comme donnée structurée, ce qui permet de l’éditer, de l’imprimer, de l’archiver en ouvert et de l’analyser. Je l’explique en détail dans Qu’est-ce que MusicXML ?.