Description du sujet de thèse

Le son punk, en tant que manifestation sonore rebelle et emblématique d'une contreculture, représente un domaine fascinant de la musique contemporaine. Cependant, la caractérisation précise de ses aspects acoustiques demeure un défi complexe et stimulant dans le contexte de la recherche musicale. Loin d'être une simple exploration sonore, comprendre et définir les éléments acoustiques qui confèrent au punk son identité unique se heurte à des questions cruciales sur la perception auditive, la modélisation sonore et la recherche de méthodologies innovantes, impliquant de fait une démarche fondamentalement interdisciplinaire. Une approche originale à la caractérisation du son punk consiste à s’appuyer sur la synthèse afin d’établir une correspondance entre les paramètres de synthèse et le son punk. Pour cela le paradigme d’étude, encore appelé analyse par synthèse, consiste à identifier les paramètres de synthèse à partir de l’analyse d’une large base de données de sons punk. La caractérisation du son punk s’inscrit ainsi de facto dans la problématique du contrôle sémantique des synthétiseurs musicaux et offre un terrain de recherche partagé susceptible de produire des avancées majeures dans les domaines des sciences humaines et des sciences fondamentales. L'évolution rapide des outils de synthèse sonore permet de reproduire avec précision une pléthore sons, mais la singularité du punk réside dans son caractère brut, abrasif et souvent anarchique. La difficulté réside dans la capacité à traduire cette essence rebelle en paramètres acoustiques concrets, à déchiffrer les nuances qui distinguent un son punk authentique des autres genres. Comment saisir, mesurer et reproduire les éléments qui incarnent l'essence du punk, tout en offrant un contrôle intuitif pour les musiciens et les compositeurs ? Ces interrogations complexes soulignent l'importance de développer des approches novatrices pour caractériser le son punk, combinant expertise en synthèse sonore, compréhension de la perception auditive et utilisation judicieuse de méthodes datadriven. Dans cette perspective, cette thèse se propose d'explorer ces problématiques en s'appuyant sur des méthodologies avancées, telles que la corrélation inverse et l'apprentissage automatique. Cette approche, inspirée du domaine de l’identification de systèmes en automatique et appliquée depuis un certain nombre d’années au domaine de la psychophysique et des neurosciences a permis de résoudre des questions fondamentales dans le domaine de la cognition visuelle. Cette thèse s’appuiera en premier lieu sur l’approche agnostique, qui consiste à générer aléatoirement des stimuli et demander des réponses à un utilisateur, pour calibrer des synthétiseurs musicaux. L’approche sera tout d’abord réalisée sur des utilisateurs virtuels simulés via des classifieurs issus de l’apprentissage automatique.

Contexte de travail

Le poste s'exercera au sein du laboratoire PRISM du CNRS situé sur le campus CNRS Joseph Aiguier à Marseille (13009) où il bénéficiera d'un service de restauration et de facilités de parking.
Le laboratoire rassemble une cinquantaine de chercheurs et d'enseignants-chercheurs provenant de disciplines diverses et collaborant dans les domaines des sciences fondamentales, des sciences humaines mais aussi de la création artistique. La personne recrutée s’insèrera dans le projet ANR PSIND (Punk Sound Is Not Dead)