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Entretien avec François Bayle

30.5.2023 31, Rue de la Harpe, Paris

François Bayle (né en 1932 à Tamatave à Madagascar) est un compositeur de musique concrète et électroacoustique. Il a étudié avec Olivier Messiaen, Pierre Schaeffer et Karl-Heinz Stockhausen. Des 1968 il a été membre du GRM (Groupe de Recherches Musicales) dont il a été le directeur de 1975 à 1997. Il est à l’origine des termes « acousmatique » et de l’invention de « l’acousmonium »

Entretien avec François Bayle 30.5.2023.pdf

Résumé
L’entretien avec le compositeur François Bayle déploie une réflexion solidement ancrée dans la théorie des médias sur l’écoute acousmatique, la perception sonore et les conditions épistémologiques de la musique électroacoustique. Au centre se trouve la situation acousmatique en tant que disposition perceptive spécifique, dans laquelle la séparation entre la source sonore et l’événement sonore n’est pas comprise comme un déficit, mais comme une condition productive d’une écoute intensifiée et non visuelle. Bayle décrit l’écoute acousmatique comme une forme de « vision intérieure », dans laquelle le corps de l’auditeur est intégré à un champ sonore spatialement et temporellement délimité de manière ouverte.

Un axe théorique essentiel de l’entretien porte sur le rôle des technologies d’enregistrement. Bayle interroge le statut de l’enregistrement sonore en tant que trace prétendument objective et souligne sa médialité constitutive : les dispositifs d’enregistrement ne produisent pas seulement des documents, mais transforment l’événement sonore lui-même. L’enregistrement apparaît ici comme un acte esthétique qui reconfigure la perception, la temporalité et la matérialité.

 

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IRCAM méthode de traitement du signal autour de la voix       

Rencontre Journée de la voix IRCAM, Salle Stravinsky 20.10.22

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Seit dem Petersburger Preisausschreiben von 1781 dieselbe Herausforderung: die Stimme nachzubauen. Heute nicht mehr länger mechanisch (Kempelen), sondern digital, zB. mit einem Datensatz eines MRI. Problem: die ProbandInnen müssen im MRI zwar reden, sollten den Kopf aber nicht bewegen, unscharfe Bilder! Der Kopf muss festgeschraubt werden (Moulage?). Aus dem so gewonnen Datensatz wird eine Stimme nachgebaut. Beim Sprechakt werden die Silben antizipiert, die nachfolgende Silbe beeinflusst die vorausgehende, eine zusätzliche Schwierigkeit. Zum Schluss der Tagung lässt Axel Roebel ein KI auf der Grundlage von Sonogrammen eine Stimme generieren. Beide Ansätze werden seit dem Petersburger Preisausschreiben 1781 verfolgt: 1. der gennematische, der auf das Hervorbringen einer akustischen Struktur fokussiert und von der physiologischen Funktionsweise des Sprechinstruments absieht (Roebel). 2. der artikulatorische Ansatz, der „anhand einer maschinellen Rekonstruktion wissenschaftlich exakte Erklärungsmodelle für die menschliche Artikulation sucht.» Vgl Dissertation: Audioscoring & Leere Stimmen. Praxisorientierte Stimmforschung zu lettristischen und ultra-lettristischen Stimmexperimenten, S.207.

Ives Laprie
Directeur de la recherche au CNRS au LORIA à Nancy. Ses recherches portent sur la synthèse et la modélisation articulatoire, l’analyse de la parole et l’apprentissage du langage. Ces dernières années, il a essentiellement travaillé sur l’exploitation de données IRM temps réel.

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Stimmen mit einem Bilder-Datensatz eines MRI nachbauen. Problem: die ProbandInnen müssen einerseits reden, sollten sich aber nicht bewegen, der Kopf muss festgeschraubt werden (Moulage?). Aus dem Datensatz errechnet ein KI eine Stimme. Problem: beim Sprechakt werden die Silben antizipiert, das heisst die nachfolgende Silbe beeinflusst die vorausgehende…

Thomas Heuber
Directeur de recherche au CNRS au GIPSA-Lab de Grenoble
Responsable de l’équipe de recherche CRISSP (Cognitive Robotics, Interactiver Systems, Speech Processig

Nathalie H Bernardoni
Directrice de recherche CNRS
De la théorie source-filtre aux interactions pneumo-phono-résonantiels: la compléxité de la voix humai

Axel Roebel
Directeur de recherche à l’Ircam et responsable de l’équipe Analyse et synthèse des sons.

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Deep Learning: Analyse der Sonogramme durch KI
Stimm-Synthese aus den ständig wachsenden Datensätzen.

weiterführendes Material im Archiv
Notizheft 221020