Algorithmes de génération de musique pour application dans les jeux vidéo
Ce mémoire porte sur les algorithmes de génération de musique et leurs applications dans les jeux vidéo. Nous avons choisi ce domaine d'application car, en tant que média interactif complexe, les jeux vidéo représentent un défi de taille pour les compositeurs de musique. Nous commencerons donc...
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2008
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ndltd-Quebec-oai-constellation.uqac.ca-1982017-07-20T17:50:38Z http://constellation.uqac.ca/198/ Algorithmes de génération de musique pour application dans les jeux vidéo Gilbert, Jean-Michel Informatique Ce mémoire porte sur les algorithmes de génération de musique et leurs applications dans les jeux vidéo. Nous avons choisi ce domaine d'application car, en tant que média interactif complexe, les jeux vidéo représentent un défi de taille pour les compositeurs de musique. Nous commencerons donc par une introduction générale au domaine d'application pour poursuivre avec une présentation ciblée de la problématique. Ensuite, nous passerons en revue une série d'algorithmes de génération de musique issus de la littérature scientifique et basés sur différents modèles mathématiques et nous expliquerons pourquoi aucun d'entre eux ne convient à nos besoins. Nous passerons aussi en revue un éventail d'outils de composition et de mise en séquence de musique interactive. Parmi ces outils, certains ciblent spécifiquement l'industrie du jeu vidéo. Nous expliquerons aussi pourquoi ceux-ci ne correspondaient pas à nos besoins. Afin de répondre à nos besoins, la troisième partie de ce mémoire présente un nouveau modèle d'automates que nous avons introduit pour la première fois à la conférence Futureplay 2007 : les automates étendus probabilistes. Ce modèle combine la flexibilité des automates étendus et la variabilité des automates probabilistes. Nous décrirons ces modèles d'automates en détails au cours de ce mémoire. En dernière partie du mémoire, nous présenterons notre outil de composition, introduit aux côtés de notre modèle d'automates étendus probabilistes : IMTool. Cet outil permet à l'utilisateur d'exploiter toute la puissance des automates étendus probabilistes dans un contexte de composition et de mise en séquence de musique pour un jeu vidéo (ou pour toute autre application interactive). En ce sens, celui-ci peut associer des séquences musicales aux états de l'automate, créer des conditions de transition, créer des fonctions de mise-à-jour et associer des probabilités aux transitions. Les conditions de transition et les fonctions de mise-à-jour sont des propriétés des automates étendus et seront expliquées en détails plus loin dans ce mémoire. 2008 Thèse ou mémoire de l'UQAC NonPeerReviewed application/pdf fr http://constellation.uqac.ca/198/1/030095617.pdf Gilbert Jean-Michel. (2008). Algorithmes de génération de musique pour application dans les jeux vidéo. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Chicoutimi. doi:10.1522/030095617 |
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Ce mémoire porte sur les algorithmes de génération de musique et leurs applications dans les jeux vidéo. Nous avons choisi ce domaine d'application car, en tant que média interactif complexe, les jeux vidéo représentent un défi de taille pour les compositeurs de musique. Nous commencerons donc par une introduction générale au domaine d'application pour poursuivre avec une présentation ciblée de la problématique. Ensuite, nous passerons en revue une série d'algorithmes de génération de musique issus de la littérature scientifique et basés sur différents modèles mathématiques et nous expliquerons pourquoi aucun d'entre eux ne convient à nos besoins. Nous passerons aussi en revue un éventail d'outils de composition et de mise en séquence de musique interactive. Parmi ces outils, certains ciblent spécifiquement l'industrie du jeu vidéo. Nous expliquerons aussi pourquoi ceux-ci ne correspondaient pas à nos besoins.
Afin de répondre à nos besoins, la troisième partie de ce mémoire présente un nouveau modèle d'automates que nous avons introduit pour la première fois à la conférence Futureplay 2007 : les automates étendus probabilistes. Ce modèle combine la flexibilité des automates étendus et la variabilité des automates probabilistes. Nous décrirons ces modèles d'automates en détails au cours de ce mémoire.
En dernière partie du mémoire, nous présenterons notre outil de composition, introduit aux côtés de notre modèle d'automates étendus probabilistes : IMTool. Cet outil permet à l'utilisateur d'exploiter toute la puissance des automates étendus probabilistes dans un contexte de composition et de mise en séquence de musique pour un jeu vidéo (ou pour toute autre application interactive). En ce sens, celui-ci peut associer des séquences musicales aux états de l'automate, créer des conditions de transition, créer des fonctions de mise-à-jour et associer des probabilités aux transitions. Les conditions de transition et les fonctions de mise-à-jour sont des propriétés des automates étendus et seront expliquées en détails plus loin dans ce mémoire. |
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