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Bertrand Coüasnon, maître de conférences à l’INSA de Rennes, Aurélie Lemaitre, maître de conférences à l’Université de Rennes 2, membres de l'équipe de recherche Intuidoc/Shadoc et leurs collègues s’intéressent à la création de systèmes hybrides d’analyse de documents. Dans le cadre du projet CollabScore financé par l’Agence nationale de la recherche (ANR), ils automatisent la reconnaissance du contenu de partitions de musique ancienne. À terme, ces travaux contribueront à mettre en valeur le patrimoine musical de la Bibliothèque nationale de France (BnF).
Le projet ANR CollabScore1 ambitionne de faire de la reconnaissance automatique du contenu de partitions, en s’appuyant notamment sur les collections de la BnF. En effet, celle-ci dispose d’un fond conséquent de partitions musicales, et souhaite en valoriser le contenu, en permettant notamment une lecture d'enregistrements sonores synchronisée avec un défilement de la partition ancienne. Cette démarche permettra en parallèle la sauvegarde de ce patrimoine culturel musical précieux grâce à sa digitalisation.
Bien qu’il existe déjà dans le commerce des systèmes de reconnaissance de musique, ou Optical Music Recognition (OMR), ces systèmes ne sont pas adaptés à la reconnaissance de partitions polyphoniques anciennes, complexes, ou denses telles qu’on peut en trouver à la BnF. Leur application sur un tel corpus nécessite une passe manuelle fastidieuse, dans laquelle il est nécessaire de vérifier les symboles produits un par un, en recherchant les erreurs. Cette vérification exhaustive est nécessaire, mais peut parfois être plus longue qu’une saisie manuelle complète de la partition...
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Crédit photo Marius Masalar / Unsplash