Du son au signal : mon parcours IA commence dans le laboratoire de musique et audio de Northwestern

Ma fascination pour l'intelligence artificielle n'a pas commencé dans un cours d'informatique traditionnel. Elle a commencé dans une salle de classe vivante avec du son. À l'Université Northwestern, je me suis inscrit à COMP_SCI 352 : Machine Perception of Music & Audio, un cours qui a changé la façon dont je perçois à la fois la musique et le calcul.

Dans ce cours, nous avons plongé dans la façon dont un ordinateur peut entendre et comprendre la musique. Nous avons étudié des moyens d'extraire la structure musicale de l'audio brut, MIDI et fichiers de partition — apprenant sur la séparation de sources, les mappings perceptuels et les algorithmes qui permettent aux machines de quantifier le son. Le cours nous a poussés à construire des outils qui détectent les caractéristiques musicales saillantes, à réfléchir de manière critique sur le lien entre la perception auditive et les données, et à nous engager avec la recherche de pointe en récupération d'informations musicales.

Avant de prendre 352, j'avais de l'expérience en programmation, mais c'était une nouvelle frontière : pas seulement traiter des données, mais traiter l'art. Alors que nous travaillions sur des devoirs, je me suis retrouvé à déboguer des réseaux neuronaux qui essayaient de démêler des instruments qui se chevauchent, ou à mapper des motifs rythmiques sur des représentations expressives. L'idée que nous pourrions enseigner à une machine à "écouter" était passionnante.

Mais le cours était plus que des algorithmes et de la théorie du traitement du signal. Ses objectifs comprenaient la compréhension de la façon dont les humains perçoivent le son, puis le parallélisme de cela dans les modèles computationnels. Nous avons été poussés non seulement à construire, mais à réfléchir : Qu'est-ce que cela signifie pour une machine de remarquer ce qui compte dans une chanson ? Et comment comblons-nous l'écart entre l'intuition humaine et la structure quantifiable ?

Cette intégration musicale-technique profonde a cimenté ma conviction que l'IA n'a pas à être confinée à la vision ou au langage — elle peut vivre dans le son, la créativité, l'émotion. À partir de ce moment, j'ai commencé à explorer comment les modèles génératifs pourraient aider les compositeurs, comment le transfert de style pourrait traverser les modalités, et comment les systèmes hybrides pourraient fusionner la spontanéité humaine avec la cohérence de la machine.

Alors que je progressais dans mon travail IA, j'ai porté ces leçons en avant. Le cadre que j'ai appris dans 352 — extraire la structure, mapper les motifs, concevoir des systèmes de retour réactifs — est devenu applicable au-delà de la musique : dans les tâches de langage naturel, l'art génératif, les systèmes d'interaction en temps réel.

Quand j'imagine l'origine de ma passion pour l'IA, je vois cet espace de laboratoire Northwestern rempli de casques, tables de mixage, oscillateurs et code. C'est là que j'ai vraiment vu l'IA pour la première fois comme un collaborateur, pas seulement comme un outil. Et c'est ce qui me motive encore : construire des systèmes qui ne calculent pas simplement, mais écoutent, répondent et co-créent.