Lucerne: un algorithme pour différencier les styles de yodel

Les spécialistes le savent, il y a différents styles de yodel, et la question est volontiers ...
Lucerne: un algorithme pour différencier les styles de yodel

Lucerne: un algorithme pour différencier les styles de yodel

Photo: KEYSTONE/PHOTOPRESS-ARCHIV/STR

Les spécialistes le savent, il y a différents styles de yodel, et la question est volontiers débattue depuis plus d'un siècle dans la littérature folklorique et les cercles de yodleurs. Des chercheurs lucernois ont voulu en avoir le coeur net à l'aide d'un algorithme.

Ainsi, on distingue par exemple le 'Rugguusseli' des Rhodes-Intérieures d'Appenzell, le 'Zäuerli' des Rhodes-Extérieures ou encore le 'Juiz' de Suisse centrale. 'Nous voulions savoir si ces différences étaient effectivement basées sur des particularités mélodiques', a indiqué à Keystone-ATS Yannick Wey, de la Haute école de Lucerne.

Pour cette étude publiée par la revue Music & Science, le chercheur s'est associé à l'informaticienne Cornelia Metzig, de la Queen Mary University à Londres. Un algorithme d'apprentissage automatique a été nourri avec 217 morceaux de yodel provenant des hauts lieux de cet art, soit les deux Appenzell, Obwald et Nidwald, ainsi que le Toggenburg.

Résultat: les mélodies se distinguent entre tous les cantons étudiés. L'algorithme s'est révélé capable d'attribuer le chant à la bonne région (Suisse centrale, Suisse du nord-est) dans trois cas sur quatre. En revanche, à l'intérieur des régions, il faisait encore de nombreuses erreurs en raison de la finesse des nuances.

Certaines caractéristiques sautent aux yeux des musicologues, mais l'algorithme ouvre un regard neuf sur les propriétés mélodiques des chants, note Mme Metzig. Les chercheurs entendent maintenant améliorer leur méthode avec davantage de données et d'autres critères comme l'attaque ou la prononciation.

/ATS
 

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