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Dossier « Les archives de l’ethnomusicologie en France : le cas du MNATP et du MH »
Projets de valorisation : les nouvelles technologies, un « univers » de possibles

Les archives sonores ethnomusicologiques du CNRS-musée de l’Homme

Quelles implications dans des projets d’indexation et d’analyse du contenu audio
Marie-France Mifune et Florabelle Spielmann
p. 102-112

Résumés

Cet article décrit deux projets de valorisation scientifique menés, dans le cadre de deux post-doctorats, sur des fonds sonores du centre de recherche en Ethnomusicologie (université de Nanterre) présents dans la base Telemeta ayant impliqué ethnomusicologues et informaticiens. La première partie présente les enjeux à propos des développements d’outils d’indexation et d’analyse automatique sur des volumes importants d’archives sonores. La seconde porte sur l’étude de l’évolution historique de certaines caractéristiques musicales attachées au genre steelband calypso et montre que des techniques d’extraction automatique d’information musicale ont pu être mobilisées pour réaliser une étude computationnelle sur un corpus d’enregistrements de steelbands archivés dans la base Telemeta.

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Texte intégral

Introduction

  • 1 Brice Gérard, Histoire de l’ethnomusicologie en France, 1929-1961, Paris, L’Harmattan, 2015.
  • 2 Voir dans ce dossier la contribution de Aude Julien Da Cruz Lima.

1En 1932, la phonothèque du musée de l’Homme créée par André Schaeffner (1895-1980) Fondateur de l’ethnomusicologie de la France, musicologue recruté en 1929 pour prendre en charge le domaine musical au musée d’Ethnographie du Trocadéro1 accueille les premiers enregistrements d’archives sonores ethnomusicologiques qui deviendront officiellement en 1985 les « archives sonores du CNRS-musée de l’Homme », conservées dans l’ancien département d’ethnomusicologie du musée. Enrichies jusqu’aujourd’hui par de nombreuses collectes réalisées par les ethnomusicologues sur tous les continents, ces archives sonores ont été dispersées entre plusieurs institutions suite à la fermeture du musée de l’Homme en 20092. L’équipe CNRS, créée en 1968 au sein du département d’ethnomusicologie du musée de l’Homme, intègre dès 2005 le laboratoire d’Ethnologie et de Sociologie Comparative de l’université de Nanterre (LESC, UMR 7186 du CNRS) sous l’intitulé « centre de recherche en Ethnomusicologie » (CREM). Ce centre a la charge de la gestion et de la valorisation de cette collection unique via la plateforme web Telemeta. La Bibliothèque nationale conserve, quant à elle, les supports originaux et effectue leur numérisation et la Bibliothèque centrale du Muséum national d’Histoire naturelle conserve la documentation écrite.

  • 3 Voir dans ce dossier la contribution de Joséphine Simonnot.
  • 4 Stéphanie Khoury et Joséphine Simonnot, “Applications and implications of digital audio databases f (...)

2Créée par la société Parisson, Telemeta3 est une application web multimédia open source dont le développement s’est fait en étroite collaboration avec des documentalistes, ethnomusicologues, acousticiens et anthropologues de plusieurs laboratoires – le CREM-LESC, l’équipe Lutheries-Acoustique-Musique (LAM, UMR 7190, institut Jean Le Rond d’Alembert, université Pierre et Marie Curie) et la phonothèque de la maison méditerranéenne des Sciences de l’Homme d’Aix-Marseille (MMSH) – dans la perspective de permettre aux chercheurs de conserver à long terme les archives sonores, de les consulter avec les documentations associées, de faciliter la diffusion et la réutilisation des sources et de permettre l’enrichissement des métadonnées de manière collaborative. En ethnomusicologie, cette plateforme multimédia est pionnière car elle permet à la fois un retour des données aux populations d’origine via le web et un accès pour la communauté scientifique mondiale à l’immense collection de sources audio, via des outils informatiques inédits et un système collaboratif de partage des données4. Elle comporte à ce jour 60 250 fiches descriptives de documents audio et vidéo dont 40 200 sont sonorisées et propose un accès libre à 24 000 références allant des années 1900 à nos jours.

  • 5 Stéphanie Weisser, « L’ethnomusicologie et l’informatique : une rencontre nécessaire », Actes des J (...)

3La numérisation des archives nécessite de développer des outils informatiques pour permettre aux utilisateurs (chercheurs et documentalistes) d’accéder facilement aux contenus des enregistrements et d’envisager de nouvelles possibilités de recherches sur ces archives. L’utilisation de l’outil informatique dans la pratique de recherche s’est largement généralisée que ce soit pour la collecte sur le terrain, l’analyse des données ou la visualisation des résultats d’analyse. La recherche en ethnomusicologie computationnelle, nouveau domaine regroupant des approches très variées (protocoles expérimentaux, instruments augmentés, logiciels d’extraction automatisée d’informations musicales), est souvent menée par des équipes de recherche en mathématique ou les sciences de l’information faisant appel à des paradigmes et à des méthodes mathématiques, statistiques et acoustiques complexes qui nécessitent une expertise technique telle que la programmation ou la manipulation de logiciels spécialisés5. Le plus souvent, les outils développés sont biaisés par les présupposés culturels et scientifiques de leurs concepteurs, et leurs possibilités restent limitées au regard des besoins réels des ethnomusicologues.

4Cependant, de plus en plus de projets impliquant ethnomusicologues et informaticiens voient le jour. C’est le cas notamment de deux programmes développés autour des archives sonores du CNRS-musée de l’Homme dont nous présentons dans cet article les implications et objectifs : le premier a porté sur le développement d’outils d’indexation et d’analyse automatique de l’ensemble des archives sonores dans le cadre de l’ANR DIADEMS (acronyme pour « description, indexation, accès aux documents ethnomusicologiques et sonores ») conduite entre 2013 et 2015. Le second, mené de 2016 à 2017, intitulé DaCaRyH, Le rythme calypso à travers l’histoire : une approche en science des données, a concerné un corpus spécifique des archives CNRS-musée de l’Homme, celui des enregistrements de steelbands trinidadiens réalisés de 1963 à 2015. L’objectif de ce projet a été d’étudier l’évolution historique de certaines caractéristiques musicales attachées au genre steelband calypso à travers une étude computationnelle de plusieurs paramètres musicaux.

L’ANR DIADEMS : enjeux de l’indexation automatique des archives sonores

  • 6 Thomas Fillon, Joséphine Simonnot, Marie-France Mifune, Stéphanie Khoury, Guillaume Pellerin et Max (...)

5Suite à la grande vague de numérisation des archives sonores financée par le ministère de la Culture, l’accessibilité des archives via la plateforme web Telemeta présentait des problèmes au niveau du traitement documentaire et de l’indexation. Très peu d’archives ont été documentées et indexées. Alors que l’indexation de la majorité des bases de données d’archives sonores se fait à partir des différents champs d’information renseignés par les chercheurs et documentalistes (titre, date, lieu de collecte, population…), l’innovation du projet ANR DIADEMS (ANR-12-CORD-0022-06, 2013-2015) a été d’améliorer l’accès et l’exploitation des archives sonores du CNRS-musée de l’Homme en élaborant un ensemble d’outils d’indexation automatique directement à partir du traitement informatique du signal audio6. Ce projet interdisciplinaire a impliqué la collaboration de plusieurs laboratoires de recherche spécialisés en sciences et technologies de l’information et de la communication (IRIT, UMR 5505 ; LaBRI, UMR 5800 ; LIMSI, UPR 3251), en acoustique (LAM, UMR 7190), en ethnomusicologie et ethnolinguistique (LESC, UMR 7186 et UMR 7206, Éco-anthropologie et Ethnobiologie), et d’une société privée pour l’intégration des fonctionnalités sur la plateforme web Telemeta (Parisson Société SARL).

6Jusqu’à présent, la grande majorité des expérimentations en analyse computationnelle se faisaient sur des corpus de disques commerciaux centrés sur les musiques occidentales (« pop », classique, jazz). Les enregistrements de terrain de musiques de tradition orale présentaient donc un défi important pour les informaticiens en raison du caractère « brut » des données, des situations d’enregistrement et de la qualité sonore qui diffèrent de celles des corpus radiophoniques et télévisuels sur lesquels ils ont l’habitude de travailler, sans parler de l’immense diversité des productions vocales, instrumentales et linguistiques archivées.

7L’autre défi était de convaincre les ethnomusicologues que le développement de ces outils pouvait être utile à l’étude des enregistrements sonores. Le but n’étant pas de remplacer l’oreille des chercheurs par des algorithmes mais d’utiliser ces derniers pour faciliter l’accès et l’analyse des enregistrements de longue durée et la comparaison d’items sur un large corpus. Pour cela, il ne s’agissait pas de transférer les outils développés pour la musique occidentale aux musiques de tradition orale mais d’impliquer les ethnomusicologues de la première étape de définition des catégories à détecter jusqu’à l’intégration des outils sur l’interface afin d’orienter le développement de ces nouveaux outils dans une direction qui ait du sens pour leur recherche. Il s’agissait ainsi de fournir pour une communauté de science humaine (chercheurs et documentalistes) des outils d’indexation et d’analyses pertinents. L’enjeu principal pour les ethnomusicologues a été d’abord de définir les catégories sonores effectives pour l’ensemble de la base de données. Quel contenu sonore souhaitions-nous pouvoir détecter et pour quel usage ?

8Trois types de catégories sonores ont été définis :

91. les bruits techniques : Ils se réfèrent aux signaux permettant d’identifier les supports d’enregistrement (vinyle), les défauts du support (bande collée) ou la prise de son (bruit du vent, chocs micro, changement d’intensité, rupture d’enregistrement). La détection de ces bruits techniques intéressait au départ essentiellement les documentalistes. Les ethnomusicologues ont jugé utile de détecter précisément les interruptions qui indiquent le début et la fin d’une session d’enregistrement. Pour des captations de longue durée comme un rituel, repérer les coupures d’enregistrement, souvent imperceptibles, aide à déterminer s’il y a un changement de sujet, de moment circonstanciel ou encore de lieu d’enregistrement (fig. 1).

Fig. 1 - Exemple de détection de rupture d’interruption d’enregistrement pour l’item CNRSMH_I_2007_001_018_06. Le premier encadré montre un spectrogramme linéaire du signal audio et le second encadré indique en violet la détection automatique de démarrage de bande.

Fig. 1 - Exemple de détection de rupture d’interruption d’enregistrement pour l’item CNRSMH_I_2007_001_018_06. Le premier encadré montre un spectrogramme linéaire du signal audio et le second encadré indique en violet la détection automatique de démarrage de bande.

102. les types d’instruments de musique : Les catégories d’instruments choisies se basent sur celles proposées par Hornbostel et Sachs en 1914, mise à jour en 1961 (cordophone, aérophone, idiophone, membranophone) associées aux techniques de jeu (soufflé, frappé, pincé, frotté). De nombreux fonds d’archives ne possèdent pas d’informations concernant les types d’instruments qui sont joués. D’où l’intérêt de repérer la présence ou non de musique instrumentale et d’identifier des familles d’instruments associées aux techniques de jeu. Ceci permet aux documentalistes d’enrichir les métadonnées existantes, et aux ethnomusicologues, d’envisager des études comparatives pour un même type d’instrument à l’intérieur d’une même collection ou corpus, ou entre des corpus et fonds différents. Néanmoins, aucun outil n’a pu être intégré sur Telemeta en raison du temps de calcul trop long des algorithmes développés au sein du projet et de leur opérationnalité dans un contexte de musique mono-instrumentale ce qui est très peu le cas des archives ethnomusicologiques.

  • 7 Boris Doval, Lionel Feugère et Marie-France Mifune,“Using Pitch Features for characterization of In (...)

113. les expressions vocales : Ce travail de définition des expressions vocales a représenté une tâche inédite et nécessaire dans le domaine des sciences humaines et sociales. Les deux principales difficultés rencontrées furent, d’une part, de penser ces catégories de manière transversale pour qu’elles soient pertinentes pour les différentes productions sonores du monde entier, de l’autre, de définir les catégories vocales d’un point de vue strictement acoustique. En caractérisant les expressions vocales à partir du phénomène physique, ce travail a permis aux ethnomusicologues de repenser les typologies utilisées au sein de la discipline grâce à l’apport de l’acoustique qui les a conduits à interroger les catégories en usage et leur caractérisation7. Cinq catégories selon un continuum entre parlé et chanté avec les catégories de voix intermédiaires raconté, récité, psalmodié ont été définies (fig. 2).

Fig. 2 - Continuum entre parlé et chanté et catégories intermédiaires.

Fig. 2 - Continuum entre parlé et chanté et catégories intermédiaires.

12Le développement des algorithmes a concerné au final les deux grandes catégories de voix parlée et de voix chantée qui se caractérisent par une proportion importante de sons non voisés et un débit syllabique assez rapide pour la voix parlée, ainsi qu’une proportion importante de syllabes allongées et de sons voisés pour la voix chantée (fig. 3).

Fig. 3 - Annonce en début d’enregistrement du collecteur, Pierre Sallée. Détection de la voix parlée indiquée en vert. Item CNRSMH_I_2007_005_008_02.

Fig. 3 - Annonce en début d’enregistrement du collecteur, Pierre Sallée. Détection de la voix parlée indiquée en vert. Item CNRSMH_I_2007_005_008_02.

13Ce travail a révélé que les modes de détection automatique en catégorie stricte qu’implique l’indexation automatique ne permettent pas de prendre en compte la diversité des catégories vocales et le continuum dans lequel elles s’inscrivent. Les étiquettes qui ont été proposées (parlé, chanté, psalmodié, récité et raconté) restent problématiques. Ces termes possèdent un sens spécifique en français qui ne correspondent pas toujours, d’un point de vue culturel, aux expressions vocales identifiées comme telles, quand bien même, d’un point de vue acoustique, le résultat sonore est identique. Le principe de détection automatique a ainsi contraint le mode de catégorisation des zones à identifier. Des outils d’analyse basés sur l’étude d’un critère acoustique (débit syllabique, son voisé) auraient été sûrement plus pertinents pour ce corpus vocal très hétérogène mais certainement plus difficiles à utiliser pour des non spécialistes du domaine acoustique.

14Pour chacune des catégories sonores prises en compte, bruits techniques, instruments de musique, voix, les trois partenaires (ethnomusicologues/informaticiens/société Parisson) ont suivi ensemble les différentes étapes de développement des outils. Dans un premier temps, les ethnomusicologues ont défini les catégories analytiques à détecter et ont sélectionné des exemples sonores pour illustrer chaque type de catégorie. Un travail d’annotation manuelle a été réalisé par les ethnomusicologues sur ces échantillons pour servir de modèles de détection pour les informaticiens. Une fois les outils développés, leur validation a été réalisée par les chercheurs à partir de nouveaux corpus d’enregistrements. Un dialogue constant entre informaticiens et ethnomusicologues a été nécessaire afin d’améliorer les algorithmes de détection. La dernière étape a consisté à mener une réflexion d’ensemble sur l’intégration de ces outils sur la plateforme Telemeta, c’est-à-dire définir l’organisation graphique de l’interface et les fonctionnalités offertes aux différents utilisateurs. Dans ce sens, la librairie logicielle d’analyse TimeSide incluse dans Telemeta a été adaptée pour optimiser la visualisation des données acoustiques (forme d’onde, spectrogramme…) et le déploiement des algorithmes développés (démarrage de bande, détection de zones de voix parlée, de voix chantée, de musique, de monophonie/polyphonie – fig. 4).

Fig. 4 - Détection de monophonie (vert) / polyphonie (violet). Sicile, chant religieux, alternance entre soliste et choeur détecté respectivement en vert et violet. Item CNRSMH_I_1992_019_001_01.

Fig. 4 - Détection de monophonie (vert) / polyphonie (violet). Sicile, chant religieux, alternance entre soliste et choeur détecté respectivement en vert et violet. Item CNRSMH_I_1992_019_001_01.

15TimeSide est un ensemble de composants en python permettant l’analyse, la visualisation, le transcodage et la diffusion audio. Il comprend un lecteur HTML5 interactif qui offre diverses fonctions de lecture en continu, de formats, de visualisations audio, de segmentation et d’un étiquetage sémantique synchronisés avec des évènements audio.

16Avec la nouvelle version de Telemeta, les documentalistes et les chercheurs peuvent désormais lancer des analyses automatiques et produire manuellement des annotations alignées sur le signal temporel. L’ensemble des fonctionnalités et des outils seront intégrés prochainement sur la plateforme Telemeta donnant ainsi la possibilité à chaque chercheur de garder chacune de ses annotations privées ou de la partager avec d’autres utilisateurs mais aussi de choisir librement de visualiser les analyses et les annotations d’autres utilisateurs. Ces différentes représentations seront alignées et synchronisées avec la représentation principale du lecteur audio. Les outils ne sont pas efficaces à 100 %, des améliorations nécessaires sont à envisager selon les utilisations et besoins des ethnomusicologues. Il conviendra de mieux penser à long terme le suivi de ces outils, développés dans le cadre d’un projet ANR mais qui, malheureusement, ne pourront pas être améliorés sans la mise en place de nouveaux projets collaboratifs entre ethnomusicologues et informaticiens.

17Toutefois, l’accessibilité des données sonores et la disponibilité open source de l’outil web ouvrent de nouveaux champs de recherche comme, par exemple, la question du retour des patrimoines sonores aux communautés d’origine ou encore l’étude des transformations des musiques de tradition orale, recherche menée précisément dans le projet DaCaRyH.

Le projet de recherche DaCaRyH : analyses automatiques appliquées à des corpus de documents sonores ethnographiques

18En poursuivant le développement de la plateforme web multimédia open source Telemeta et celui de l’accessibilité au fonds des archives sonores du CNRS-musée de l’Homme, le projet franco-britannique DaCaRyH, Le rythme calypso à travers l’histoire : une approche en science des données (fig. 5), s’inscrit en partie dans la continuité du projet ANR-DIADEMS.

Fig. 5 - Un steel-drum associé à des outils informatiques dans le cadre du projet DaCaRyH.

Fig. 5 - Un steel-drum associé à des outils informatiques dans le cadre du projet DaCaRyH.

Ph. F. Spielmann.

19Financé conjointement par l’AHRC Care for the Future (AHRC Grant No. AH/N504531/1) et le Labex Les passés dans le présent (mars 2016-juillet 2017), le projet DaCaRyH a associé des ethnomusicologues et des ingénieurs du centre de recherche en Ethnomusicologie (CREM-LESC, UMR 7186) et des spécialistes des données du centre de Musique numérique (C4DM) de l’université Queen Mary de Londres (QMUL, UK). Placé sous la responsabilité de l’ethnomusicologue Aurélie Helmlinger (CREM-LESC, UMR 7186) et du Lecturer in Digital Media Bob Sturm (QMUL), ce projet scientifique avait notamment pour objectif de concevoir des outils d’analyse automatique spécifiques pour faciliter le travail des chercheurs sur de larges corpus ethnographiques. L’interdisciplinarité constitutive de ce projet devait permettre de faire progresser la recherche dans le domaine de la science des données en mobilisant ses outils pour analyser des corpus de musiques de tradition orale et rendre compte des usages possibles des techniques d’extraction automatique d’information musicale (également appelés Music Information Retrieval, MIR) dans l’analyse de documents sonores.

20Ce projet a été mis en œuvre via Telemeta. Cette plateforme web associée à la base de données gérée par le CREM-LESC contient des outils de visualisation utiles pour la navigation et l’annotation des documents sonores accessibles via un moteur de recherche adapté à l’ethnomusicologie. Structurée et documentée, la base de données Telemeta est objet de convoitise pour les data scientist (chercheurs en sciences de données) en raison notamment de la disparité des contenus, des contextes, des supports d’enregistrement (cylindres, 78 tours, disques vinyles, bandes magnétiques, cassettes, CD audios, DVD, supports numériques) des musiques qui y sont archivées ainsi que leur nature non commerciale et non formatée, comme nous l’avons précisé plus haut. Cette spécificité permet en effet de tester la stabilité des techniques d’extraction automatique d’informations musicales qui ont jusqu’à présent été majoritairement développées et évaluées dans le cadre d’analyses portant sur de larges corpus de musiques occidentales.

21Les expérimentations conduites dans le cadre du projet de recherche DaCaRyH ont porté sur un corpus d’enregistrements de steelbands trinidadiens archivés dans la base de données Telemeta. L’objet initial de cette recherche était centré sur l’étude du rythme calypso à travers l’histoire. Au cours du projet, les échanges interdisciplinaires ont permis de préciser les possibilités d’analyse automatique au regard des questions posées par les ethnomusicologues. Questionnant l’objet d’étude de départ, ces échanges ont notamment conduit à s’interroger sur la possible extraction de descripteurs musicaux pertinents pour caractériser automatiquement le steelband calypso rhythm.

22De ces échanges est ressortie qu’une direction de travail possible serait de réaliser une étude quantitative d’hypothèses scientifiques présentes dans la littérature ethnomusicologique. Trois attributs du steelband calypso pouvant être mesurés au regard de l’état de l’art en matière d’analyse automatique ont été retenus : le tempo, la plage dynamique, la fréquence d’accordage. Ces attributs ont été choisis pour tenter de quantifier des données de recherche suggérant, sur la période considérée, une augmentation de la vitesse d’exécution des pièces interprétées par les orchestres de steelbands, une augmentation de leur plage dynamique, une standardisation de la facture de leurs instruments (Shannon Dudley, Jocelyne Guilbault, Aurélie Helmlinger).

23Pour mettre en œuvre cette analyse computationnelle, un espace de travail a été créé sur la plateforme Telemeta permettant aux chercheurs à Londres et à Paris de travailler de manière collaborative. Au sein de ce compte, un corpus regroupant des enregistrements de steelbands de 1963 à 2015 a été constitué. Les compositions musicales choisies pour cette étude ont toutes été interprétées à Trinidad dans le cadre de la compétition nationale de steelband appelée Panorama. Cette compétition créée en 1963 dans le cadre d’une politique culturelle nationale visait à faire des arts carnavalesques un symbole de citoyenneté dans une république nouvellement indépendante. La compétition du Panorama est ainsi devenue le lieu de prédilection des steelbands et de leur calypso music. Décrété instrument national dans les années 1980, le steeldrum partage aujourd’hui le statut d’emblème national avec le calypso et la soca qui lui sont associés.

24Le corpus constitué dans le cadre de ce programme de recherche regroupe, pour une année donnée, l’enregistrement du vainqueur de la compétition nationale Panorama et, lorsqu’ils étaient disponibles dans la base de données, ceux des steelbands arrivés en deuxième et troisième positions. Ces enregistrements ont été répertoriés dans une liste de lecture appelée Panorama Champions 1963-2015. En constituant cette liste de lecture, il est apparu que les métadonnées associées aux enregistrements sonores n’étaient pas référencées de façon homogène, rendant difficile l’identification de certains documents sonores. Afin d’homogénéiser ces métadonnées, une indexation rétrospective a alors été conduite de manière collaborative en associant des ethnomusicologues, des professionnels de l’information et des spécialistes des données. Par ailleurs, des enregistrements de steelbands archivés au CREM ont été numérisés pour compléter la chronologie de cette liste de lecture enrichissant ainsi la base de données Telemeta. Ce travail collaboratif a permis une normalisation des métadonnées associées aux items sonores impliqués dans ce projet et l’élaboration d’une liste de lecture pertinente sur le plan culturel regroupant 94 enregistrements de steelbands (13-15 h de musique).

  • 8 Elio Quinton, Florabelle Spielmann et Bob L. Sturm, « Computational Ethnomusicology for Exploring T (...)

25Les résultats des analyses automatiques au sein de ce corpus confirment que le tempo des pièces se situe entre 110 et 150 battements par minute8. Il apparaît cependant quelques résultats situés en dehors de cette fourchette de tempo suggérant des erreurs de calcul de l’algorithme. Pour comprendre la nature de ces erreurs, une évaluation de la fiabilité de l’algorithme pourrait être conduite en comparant les résultats obtenus par la machine avec des annotations manuelles du tempo. Par ailleurs, des tests statistiques ont été réalisés sur les données obtenues en prenant en compte ces erreurs. Ces tests n’indiquent pas de tendances à l’augmentation du tempo dans les enregistrements du corpus considéré.

26Concernant le calcul de la plage dynamique, l’organisation des données rend compte d’une tendance à l’augmentation d’un point de vue statistique. Dans le protocole expérimental, les débuts et fins des morceaux ont été coupés pour éviter les erreurs liées à la présence de silence. Une première interprétation des résultats obtenus suggère, d’une part, une variation dynamique globale constante et faible (de l’ordre de 1 à 2 décibels), et d’autre part, des plages dynamiques importantes (de l’ordre de 30 à 40 décibels) qui laissent supposer la présence de moments de silence dans les arrangements de steelband calypso.

27Afin de mesurer un attribut du timbre, une analyse automatique de la fréquence d’accordage de chacun des enregistrements du corpus a été conduite. Il apparaît d’abord un éparpillement des données qui se resserrent et se concentrent à partir des années 2000. L’interprétation du mouvement des données, qui suggère une homogénéisation de la fréquence d’accordage, pourrait être affinée au regard de celui de la standardisation de la facture des instruments sur la même période.

28Ces analyses automatiques ont mesuré trois caractéristiques de la musique steelband calypso : un attribut du rythme (tempo), un attribut du sonore (plage dynamique), un attribut du timbre (fréquence d’accordage). En considérant les résultats obtenus avec prudence (compte tenu notamment du fait que les conditions d’enregistrement ne sont pas contrôlées), ces études quantitatives doivent être considérées comme des indicateurs qui stimulent davantage une réflexion qu’ils n’apportent des réponses. À un autre niveau, ce projet de recherche a rendu compte de la difficulté à traduire des questions ethnomusicologiques en données quantitatives interprétables par une machine. Mais cette tension épistémologique a permis d’interroger les possibilités offertes par les technologies MIR dans l’analyse de corpus de documents sonores ethnographiques. Enfin, ce projet de recherche a stimulé une réflexion sur l’indexation des métadonnées utilisées pour l’organisation des contenus sonores mobilisés dans le cadre de ce projet de recherche et permis leur documentation, leur normalisation et leur valorisation.

Conclusion

29Les projets DIADEMS et DaCaRyH montrent que les archives sonores peuvent être impliquées différemment dans la mise en œuvre de programmes de recherche innovants. En réponse aux besoins des chercheurs en ethnomusicologie, ces archives ont ainsi été mobilisées dans un cas pour développer des outils d’indexation automatique et dans l’autre pour conduire des analyses quantitatives sur des corpus d’enregistrements sonores ethnographiques. Dans les deux cas, c’est autour ces mêmes archives que se construit le dialogue interdisciplinaire et que s’élaborent de nouvelles formes de recherches musicales. Le développement et l’utilisation d’outils d’extraction automatique d’informations musicales dans le cadre de ces deux projets de recherche ont permis d’accroître les fonctionnalités de la base de données Telemeta qui propose aujourd’hui des outils de détection automatique de catégories sonores et des possibilités d’analyse de paramètres musicaux sur de larges corpus. En outre, ces projets de recherche ont permis la valorisation d’archives sonores ethnographiques, longtemps restées endormies. En concevant avec les data scientist des outils innovants et adaptés aux exigences de leur discipline, les ethnomusicologues peuvent désormais envisager de nouvelles perspectives de recherche dans le cadre d’études comparatives aussi bien diachroniques que synchroniques.

Juin 2018

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Notes

1 Brice Gérard, Histoire de l’ethnomusicologie en France, 1929-1961, Paris, L’Harmattan, 2015.

2 Voir dans ce dossier la contribution de Aude Julien Da Cruz Lima.

3 Voir dans ce dossier la contribution de Joséphine Simonnot.

4 Stéphanie Khoury et Joséphine Simonnot, “Applications and implications of digital audio databases for the field of ethomusicology, a discussion on the CNRS - musée de l’Homme sound archives”, First Monday, University of Illinois at Chicago Library, 2014, vol. 19, 10. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01280831; Marie-France Mifune, “Automatic Indexation and Analysis of Ethnomusicological Archives: Issues and New Challenges”, Susanne Ziegler, Ingrid Akesson, Gerda Lechleitner, Susana Sardo, Historical sources of ethnomusicology in contemporary debate, Cambridge Scholars Publishing, 2017, p. 117-129.

5 Stéphanie Weisser, « L’ethnomusicologie et l’informatique : une rencontre nécessaire », Actes des Journées d’Informatique Musicale, Mons, Belgique, 2012, p. 191-198. http://jim.afim-asso.org/jim12/pdf/jim2012_30_p_weisser.pdf ; Stéphanie Weisser, Olivier Lartillot, Matthias Demoucron et Darrell Conklin, « L’ethnomusicologie computationnelle. Pour un renouveau de la discipline », Cahiers d’ethnomusicologie, 2017, 30, p. 29-44. https://journals.openedition.org/ethnomusicologie/2661

6 Thomas Fillon, Joséphine Simonnot, Marie-France Mifune, Stéphanie Khoury, Guillaume Pellerin et Maxime Le Coz, « Telemeta: AN open-source web framework for ethnomusicological audio archives management and automatic analysis », First International Digital Libraries for Musicology workshop, Proceedings, 2014. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2660169

7 Boris Doval, Lionel Feugère et Marie-France Mifune,“Using Pitch Features for characterization of Intermediate Vocal Productions”, 5th International Workshop for Folk Music Analysis, Proceedings, 2015. https://groupeaa.limsi.fr/_media/membres:feugere:feugeredovmif15_fma.pdf

8 Elio Quinton, Florabelle Spielmann et Bob L. Sturm, « Computational Ethnomusicology for Exploring Trends in Trinidad Music Through History », Proc of the 13th International Symposiun on CMMR, 2017. http://cmmr2017.inesctec.pt/wp-content/uploads/2017/09/5_CMMR_2017_paper_67.pdf

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Table des illustrations

Titre Fig. 1 - Exemple de détection de rupture d’interruption d’enregistrement pour l’item CNRSMH_I_2007_001_018_06. Le premier encadré montre un spectrogramme linéaire du signal audio et le second encadré indique en violet la détection automatique de démarrage de bande.
URL http://journals.openedition.org/afas/docannexe/image/4070/img-1.png
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Titre Fig. 2 - Continuum entre parlé et chanté et catégories intermédiaires.
URL http://journals.openedition.org/afas/docannexe/image/4070/img-2.png
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Titre Fig. 3 - Annonce en début d’enregistrement du collecteur, Pierre Sallée. Détection de la voix parlée indiquée en vert. Item CNRSMH_I_2007_005_008_02.
URL http://journals.openedition.org/afas/docannexe/image/4070/img-3.png
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Titre Fig. 4 - Détection de monophonie (vert) / polyphonie (violet). Sicile, chant religieux, alternance entre soliste et choeur détecté respectivement en vert et violet. Item CNRSMH_I_1992_019_001_01.
URL http://journals.openedition.org/afas/docannexe/image/4070/img-4.png
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Titre Fig. 5 - Un steel-drum associé à des outils informatiques dans le cadre du projet DaCaRyH.
Crédits Ph. F. Spielmann.
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Pour citer cet article

Référence papier

Marie-France Mifune et Florabelle Spielmann, « Les archives sonores ethnomusicologiques du CNRS-musée de l’Homme »Bulletin de l'AFAS, 46 | -1, 102-112.

Référence électronique

Marie-France Mifune et Florabelle Spielmann, « Les archives sonores ethnomusicologiques du CNRS-musée de l’Homme »Bulletin de l'AFAS [En ligne], 46 | 2020, mis en ligne le 14 mars 2020, consulté le 18 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/afas/4070 ; DOI : https://doi.org/10.4000/afas.4070

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Auteurs

Marie-France Mifune

Ethnomusicologue et chercheuse indépendante, Marie-France Mifune a soutenu une thèse en Anthropologie sur le rôle de la performance dans la construction identitaire des initiés du culte du bwiti fang du Gabon puis participé, en tant que post-doctorante, à plusieurs programmes de recherches pluridisciplinaires sur l’utilisation des outils numériques en ethnomusicologie. Elle a notamment travaillé sur l’indexation automatique des archives sonores (ANR DIADEMS), sur l’étude acoustique de la voix (Emergence NATIV, Sorbonne universités) et sur l’analyse du geste instrumental via les techniques de captation tridimensionnelle du mouvement (chaire Geste-Acoustique-Musique, Sorbonne universités). Elle a également été chargée de cours à l’université de Lorraine à Metz de 2015 à 2017.

Florabelle Spielmann

Anthropologue chargée de cours à l’université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis, Florabelle Spielmann est post-doctorante dans le cadre du projet interdisciplinaire Le rythme calypso à travers l’histoire : une approche en science des données, projet franco-britannique financé par l’AHRC Care for the Future (AHRC Grant No. AH/N504531/1) et le Labex Les passés dans le présent (mars 2016-juillet 2017), Florabelle Spielmann est spécialiste des musiques et sociétés de la Caraïbe. Entre mars 2016 et juin 2017, elle a effectué une recherche post-doctorale au centre de recherche en Ethnomusicologie (CREM-LESC, UMR 7186, université Paris Nanterre) dans le cadre du projet DaCaRyH.

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