Doigts musicaux

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Lorsque je rencontre des étudiants intéressés à faire de la recherche en psychologie, j'essaie de suggérer des sujets qui les intéressent et qui pourraient les aider à se faire un nom. Y a-t-il un sujet que personne (ou presque) n'a étudié auparavant qui intéresserait l'étudiant, qui s'appuierait sur les points forts de l'étudiant, et qui fournirait un moyen d'étendre les capacités de l'étudiant et aiderait l'étudiant à décrocher école ou une position après cela? Bien sûr, je suggère des sujets qui m'excitent aussi pour que je puisse guider le travail et avoir quelque chose à montrer pour moi-même. J'ai suggéré plusieurs de ces sujets dans les blogs précédents. En voici un autre.

Si vous jouez du violon ou d'un autre instrument dans lequel vous devez décider quels doigts utiliser, vous savez que régler les doigtés musicaux peut être un défi. Vous pouvez "peindre par les chiffres", pour ainsi dire, en utilisant les doigts demandés dans la partition, mais si vous devez décider vous-même des doigtés, cela peut être difficile. Certains musiciens écrivent les doigtés qu'ils veulent. S'ils sont des joueurs de renom, leurs doigtés peuvent être imprimés dans les partitions qu'ils éditent et leurs identités peuvent être vantées sur la couverture de la musique. Dans mon propre cas, quand je ne peux pas compter sur les doigtés des autres, j'ai tendance à écrire des doigtés dans des endroits où il n'est pas évident de savoir quels doigts utiliser. (Je joue régulièrement du violon depuis l'âge de 9 ans.) Quand je reviendrai sur le même morceau plus tard, je trouve utile d'avoir ces doigtés écrits parce qu'ils réduisent la quantité de -spot figurant je dois faire.

Quelle est la nature du processus de planification de doigté? Étonnamment, le sujet n'a pas été étudié par des psychologues intéressés par la performance musicale, du moins autant que je sache. Lorsque j'ai utilisé Internet pour rechercher des travaux antérieurs sur le sujet, je n'ai trouvé que deux études. L'un d'entre eux était un programme d'IA conçu pour générer automatiquement des doigtés de violon à partir d'entrées de séquences de notes (http://www.violinist.com/blog/pooispoois/201612/20903/). Je n'ai pas exploré en détail la sortie ou la méthode de ce programme d'intelligence artificielle mais j'ai noté que son exemple de sortie se référait au nombre de solutions possibles considérées pour le passage en question (dont la longueur, en nombre de notes, n'était pas claire moi): 1,060,901. C'est beaucoup de solutions possibles! Heureusement, l'ordinateur de l'auteur était rapide. La meilleure solution a été trouvée en 4 483 millisecondes, soit un peu moins d'une demi-seconde.

Lorsque les violonistes déterminent les doigtés à utiliser lors de la lecture à vue, il est douteux qu'ils considèrent plus d'un million de solutions possibles à un moment donné. S'ils considéraient que de nombreuses solutions à des rythmes neuronaux étaient plausibles, les autres joueurs de l'ensemble finiraient de jouer, emballeraient leurs valises et partiraient avant que le violoneux qui figurait encore ait pris sa décision numérique.

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Alors quelle méthode est utilisée? Sans aucun doute, le niveau de compétence du joueur contribue au temps et à l'identité de la solution. À cet égard, l'autre programme de doigté automatique que j'ai lu (http://speech.di.uoa.gr/ICMC-SMC-2014/images/VOL_2/1233.pdf) mettait l'accent sur les niveaux de compétence des joueurs et produisait des doigtés , grosso modo, cartographié sur les types de modèles qui ont été jugés les meilleurs pour les novices et les experts. Les cartographies ont été jugées par rapport aux doigtés dans les travaux publiés pour les joueurs aux deux niveaux.

Regarder des doigtés qui sont déjà publiés dans des livres d'études ou d'autres partitions (ou sur le web) est bien pour voir ce qui a été fait, mais il omet ce qui se passe pendant que les joueurs sont en train de décider comment doigter. Un peu d'anticipation est nécessaire pour le doigté à la volée. Dans l'ici-et-maintenant du doigté, un joueur expérimenté doit anticiper quels changements seront nécessaires dans les prochaines phrases. Dans mon propre cas – celui d'un amateur avancé mais néanmoins amateur – l'erreur de doigté la plus commune que je fais alors que la lecture à vue ne regarde pas assez loin pour réaliser ce que je devrais faire pour faciliter la prochaine séquence. J'utilise la position du doigt qui suit habituellement la position du doigt que je viens d'utiliser plutôt que d'anticiper le saut à une position beaucoup plus élevée dont j'ai besoin par la suite, par exemple.

De nombreux outils existent pour modéliser le processus de doigté en ligne, que ce soit pour le violon, l'alto, le violoncelle, la basse ou leurs cousins ​​claviers (sans parler des autres instruments). L'un d'entre eux est l'enregistrement des mouvements oculaires. Des recherches ont été effectuées sur ce sujet (résumées par Rayner et Pollatsek, 1997) où il a été démontré que les joueurs expérimentés (pianistes dans l'œuvre publiée) regardent vers l'avant en jouant, leur offrant des portées visuelles similaires à celles observées les gens lisent à voix haute. Mais dans les études de musique, le doigté n'a pas à être décidé. Cela pourrait être dans des études futures. En enregistrant les mouvements des yeux pendant que les musiciens jouent, ou bien ils doivent choisir leur propre doigté ou non, ils peuvent fournir des informations utiles sur le processus de planification.

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L'autre type d'outil qui pourrait être utilisé est la richesse de l'expérience issue de la recherche inspirée par l'IA sur la planification dans d'autres contextes. Par exemple, des recherches ont été effectuées sur les similitudes et les différences entre la façon dont les gens et les machines résolvent le problème du voyageur de commerce, le problème de déterminer le chemin le plus court à travers une série de villes commençant et finissant dans la même ville. Au fur et à mesure que le nombre de villes augmente, le temps nécessaire pour trouver le chemin le plus court, en utilisant la recherche par force brute (en considérant tous les chemins possibles), explose avec le nombre de villes, au moins dans les algorithmes traditionnels. Fait intéressant, pour les gens, le temps de solution augmente linéairement plutôt qu'exponentiellement avec le nombre (Dry, Lee, Vickers, & Hughes, 2006). Ce résultat témoigne d'une méthode neurale astucieuse qui doit encore être déballée pour aider les vendeurs à déballer leurs marchandises via des chemins optimaux.

Déterminer les chemins à prendre à travers un certain nombre de villes est sans doute moins intimidant que d'envisager la voie à suivre à travers un ensemble de configurations d'échecs possibles. C'est, bien sûr, le défi des échecs AI, un sujet qui a une histoire longue et riche avec des liens étroits avec la psychologie. Le résultat le plus connu de ce corps de recherche est aussi l'un des résultats les plus connus en psychologie cognitive, à savoir que les experts reconnaissent les schémas et planifient en conséquence. Demandez à un expert en échecs de reconstituer où les pièces se trouvaient sur un échiquier et il / elle fera beaucoup mieux qu'un novice, sauf si les pièces sont disposées de manière insensée. Dans ce cas, si les modèles ne correspondent pas à des modèles qui ont été mémorisés, ils sont peu utiles.

Reconnaître les modèles est également susceptible d'être critique pour le doigté musical. Tous les joueurs de cordes et de claviers savent qu'ils ont des schémas familiers «sous les doigts», dans une sorte de «mémoire musculaire». En conséquence, ils (ou nous les joueurs) utilisent probablement ces schémas pour planifier des séquences de doigts. Il y a le morceau correspondant à D-major-arpeggio-starting-on-the-A-string-avec-le-premier-doigt-en-troisième position, par exemple, et d'autres. Des morceaux comme ceux-ci sont essentiels parce que le nombre de séquences de doigts possibles pour une série de plusieurs notes est astronomique. Dans le même temps, l'inconvénient de la planification basée sur des blocs est que les morceaux sont plus utiles quand les choses sont routinières que quand elles sont moins routinières. Lorsque des exceptions sont requises, les morceaux doivent être modifiés ou supplantés. Comment tout cela fonctionne serait intéressant d'étudier. Ce pourrait être une formidable thèse de doctorat ou de maîtrise, ou un projet de spécialisation.

Une dernière préoccupation est de savoir si ce genre de recherche ne serait guère plus que du duvet – un peu de plaisir pour les personnes qui ont trop de temps à consacrer et qui pourraient mieux orienter leur attention vers des activités plus utiles. À première vue, le doigté musical peut sembler frivole, mais développer un modèle qui imite avec succès ce que les gens font lorsqu'ils planifient des doigtés musicaux pourrait avoir de profondes implications pratiques. Dans de nombreuses situations de la vie réelle, il est nécessaire de considérer des séries alternatives d'actions impliquant de nombreux acteurs, analogues à beaucoup de doigts. Comment les équipes de secours devraient-elles être déployées pour rechercher des survivants lors de tremblements de terre? Comment envoyer plusieurs robots pour récupérer des articles dans des entrepôts? Des méthodes existent pour résoudre de tels problèmes, mais il se pourrait que la façon dont les violonistes et les autres conçoivent les doigtés pourrait fournir de nouvelles idées – de la musique aux oreilles de ceux qui ont des préoccupations pratiques plus immédiates, pourrait-on dire.