Revue des Traditions Musicales

Abstract

Computer-assisted analysis of musical notation can focus on surface structure, or it can probe the underlying structuring of the music being analyzed, thereby revealing the generative musical grammar of that music. This article proposes an automated procedure for generative musical grammar rewriting of digitally encoded modal monodies, based on modal semiotic theory. This procedure takes the form of an ontology that structures the knowledge extraction process—particularly semantic knowledge—of a pattern analysis algorithm for modal music traditions from Western Asia. In addition to the mandatory elements describing music scores, the proposed ontology relies on contextual elements and attributes for pattern analysis. The ontology thus supports semantic information retrieval and content analysis of music scores. The entire mechanism is illustrated by explaining the workflow of the ontology embedded in a music encoding platform for modal music. Furthermore, a music score converter called MEI2JSON is presented, which converts music scores encoded in the MEI format to JSON format. This converter shares the same support for modal music scores as the proposed ontology. The conversion process is demonstrated by evaluating performance analysis, data quality, and storage of the proposed converter against a combined approach consisting of two state-of-the-art converters.

L’analyse des notations musicales assistée par ordinateur peut s’intéresser à la structure de surface, comme elle peut sonder la structuration sous-jacente de la musique analysée, donc faire état de la grammaire générative musicale de cette musique. Cet article propose une procédure automatisée de réécriture grammaticale générative musicale de monodies modales encodées numériquement, qui est basée sur la théorie sémiotique modale. Il s’agit d’une ontologie qui structure le processus d’extraction de connaissances notamment sémantiques d’un algorithme d’analyse de motifs musicaux modaux relevant de traditions musicales d’Asie occidentale. En plus des éléments obligatoires qui décrivent les partitions musicales, l’ontologie proposée s’appuie sur des éléments contextuels et des attributs pour l’analyse des modèles. L’ontologie prend alors en charge les processus de recherche d’informations sémantiques et d’analyse du contenu des partitions musicales. L’ensemble du mécanisme est illustré en expliquant le flux de travail de l’ontologie intégrée dans une plate-forme d’encodage musical pour la musique modale. De plus, est présentée une proposition de convertisseur de partitions musicales nommé MEI2JSON pour convertir les partitions musicales encodées au format MEI au format JSON. Le convertisseur partage le même support pour les partitions de musique modale que l’ontologie proposée. Le processus de conversion est illustré en évaluant l’analyse des performances, la qualité des données et le stockage du convertisseur proposé par rapport à une approche combinée composée de deux convertisseurs à la pointe de la technologie.