FAQ

Foire aux questions

Pourquoi utiliser PMPC

PMPC permet d'obtenir avec souplesse des classifications de signaux de qualité. Des études difficilement concevables avec d'autre systèmes deviennent envisageables simplement.

Quels sont les points forts de PMPC

Une partie importante du travail est automatisée et les résusltats sont gérés par l'informatique. Ainsi, les tâches répétitives sont éliminées comme les erreurs de manipulation des données.

Le chercheur peut s'adonner à la réflexion et à ses choix méthodologiques, l'effort technique étant réduit à l'étiquetage et aux choix des séquences à comparer.
Une grande variété de configuration peut être envisagée au niveau des séquences comparées par Complearn.

J'utilise un système Windows où MacIntosch

Nous n'avons pas prévu de version Windows, les logiciels associés, MPTK et Complearn étant limités par rapports aux Unix.
Pour Mac OX, PMPC devrait être assez facilement adaptable.

Y-a-il eu d'autres essais avant le vôtre ?

Oui, j'ai été en contact avec une chercheuse qui avait testé la décomposition atomique avec Guimauve il y quelques années. Il lui manquait alors un moyen d'analyse des résultats qui est apparût bien plus tard avec le concept de compression des fichiers mis en oeuvre dans Complearn.

Pourquoi auriez-vous réussi là où d'autres ont échoué ?

En tenant compte des dates d'apparitions de logiciels, de l'évolution de l'informatique et des mathématiques, il n'était pas possible d'envisger un tel système avant les années 2000
La théorie atomique de l'onde sonore apparaît vers 1940 avec Gabor, mais elle était déjà sous-jacente au début du XX^e siècle en mécanique quantique.

Les ondelettes et Matching Pursuit ont été théorisées vers 1985 et des logiciels écrit à partir de cette époque. Complearn apparaît en 2003. Sans la mise en synergie de ces théories et logiciels, PMPC n'aurait pu être réalisé

Quelle a été votre méthode de travail

Pour mon travail de thèse je n'avais pas à me soumettre à un projet de laboratoire, ni au culte du résultat. J'ai donc librement pu remettre en cause les principes établis et m'intéresser à des résultats peu ou mal connus.

Je me suis d'ailleurs souvent trompé sur certains concepts et exagéré la portée d'autres, mais c'est ce qui m'a permis de progresser et d'aboutir à un prototype fonctionnel.

Les idées d'atome, puis de groupe d'atomes ou mollécule, m'ont orienté vers le traitement des données par des méthodes de la biologie dont Complearn est un exemple abouti. L'idée de note de musique et de partition musicale du signal me permettent d'avoir une grande confiance dans les processus employés

PMPC a-t-il été testé sur de nombreux cas ?

Malheureusement non. Je ne travaille plus en linguistique et j'atteint l'âge de la retraite. Le temps me fait défaut actuellement pour utiliser les potentialités de PMPC. J'espère que des chercheurs atteignant les limites de la FFT poursuivront mon travail. Il ne semble pas y avoir de biais théorique au fonctionnement de cette chaîne d'analyse.

Pourquoi toute cette mécanique compliquée alors qu'il suffirait, si l'on lit
la documentation de Complearn, de compresser le fichier sonore numérisé ?

Parce que contrairement à ce que prétendent certains, le fichier numérique d'un signal contient très peu d'informations, et uniquement des informations pour l'ordinateur. En fait il contient juste le nécessaire pour pouvoir reproduire une image du signal original
Nous pouvons affirmer qu'il est au niveau d'entropie maximum possible pour la reproduction du signal.

Certains affirmeront que le signal numérisé contient tellement d'informations que nous sommes incapables de les comprendre ! Il s'agit d'une imposture facile à démonter.

Une partition musicale, elle, donne sous une forme hautement synthétique, des informations complètes sur un morceau de musique, les notes, leurs hauteur, durée, enveloppe, timbre ainsi que des informations sur le rythme et même l'interprétation selon mes analyses. MPTK fourni une information de haut niveau sur la musique du signal en opposition avec l'information de bas niveau du fichier du signal numérisé.

Sur les fichiers numérisés, les méthodes de compressions donnent résultats aléatoires avec parfois des fichiers "compressés" plus grands que l'original ce qui prouve que l'affirmation de leur désordre interne ou entropie maximale est juste. Certains compresseurs spécialisés (FLAC) ne fonctionnent plus ou moins bien que sur la musique. Ils échouent sur la parole par exemple.

La suite de valeurs d'un fichier numérisé n'est pas un langage humain. La musique, si, et la décomposition atomique produit un langage proche du langage musical (A. Grossmann).

L'idée de travailler à partir des fichiers numériques du signal est donc à proscrire absolument et ce sera ainsi pour encore très longtemps.

Quels sont les points qui vous donnent confiance en votre système ?

1- la représentation atomique qui donne une description plus précise et contrôlée du signal que les méthodes de Fourier ;

2- les atomes qui sont des sortes de notes de musique, le groupe d'atome qui est assimilable à une mollécule ou à la partition musicale du signal ;

3- la comparaison de partitions musicales qui, notamment avec Complearn, a donné des résultats supérieurs à toute autre méthode, pour la détection des genres de musique, des compositeurs où des interprêtes ;

4- le fait que seuls les classifications s'appuyant sur des partitions écrites ou des fichiers midi ont donné des résultats expérimentalement fiables (les fichiers midi sont des partitions écrites, traduites en langage informatique).

Choix d'atomes et leur forme d'onde (Guimauve)