초록 ▼

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본 논문은 인간의 손과 눈으로 행해왔던 음악 분석 작업을 컴퓨터가 도와주는 한 방식으로서의 악보의 관계형 데이터 베이스 모델 표현에 관한 연구와 이러한 관계형 데이터 베이스 모델에 근거한 구체적인 작품 분석 작업을 총괄하여 다루고 있다. 근대 서양 악보는 그간 음악적 정보의 전달뿐 아니라 음악적 지식의 조작, 추론 및 지식의 접근을 위해서 일정한 역할을 했다. 역사적으로 중요한 이러한 역할을 해 온 전통적 서양 악보에 기반한 음악적 정보의 표현과 분석작업을 정보 공학의 한 방법인 데이터 베이스 모델에 의한 표현과 분석 작업으로 전환하는 기술적이며 음악학적인 문제를 이 논문은 다루고 있다. 악보에 표현된 한 음은, 다른 음악적 대상들과 마찬가지로, 단순한 성질들의 합으로서의 개체로 생각되어질 수 있다. 악보에는 수많은 음들, 즉 개체들이 있으며 이 개체들의 합을 관계형 데이터 베이스 관점의 테이블로 표현할 수 있다. 열과 행들의 수학적 집합체인 하나의 테이블은 관현악 악보에 존재하는 하나의 악기가 연주하는 모든 음들을 표현한다. 오스트리아의 현대 작곡가인 안톤 베베른의 "관현악을 위한 변주곡 작품번호 30"은, 열 여섯 개의 악기 파트들로 구성되어 있기에, 동 수의 테이블들로 표현되며 각각의 테이블들은 음들, 즉 개체들을 갖고 각 개체들은 고유한 성질들과 그것에 해당하는 원자값들을 갖는다. 원자값들의 총체로 표현된 각각의 개체들 사이에 다양한 관계들이 존재하며 테이블과 테이블 사이에서도 역시 다양한 관계성들을 확인할 수 있다. 이러한 관계들의 확인 과정은 관계형 데이터 베이스 언어인 오라클(오라클 8i)언어를 통해 데이터의 검색과 가공 및 연산 등을 통해 이루어지며 이러한 과정을 관계형 데이터 베이스 지원 음악 분석이라 부르기로 한다. 분석 대상인 베베른의 음악이 이른바 음렬 음악인 이유로 이 음악 안에 존재하는 모든 음렬들이 검색되었으며 음고 개체와 음색 개체의 정보량, 즉 엔트로피가 계산되었으며 인접한 음들 사이의 모든 음정 관계의 확인과 각 음정들의 사용 빈도 및 백분율이 확인되었고 모든 화음들이 구성되어 어떤 화음이 지배적으로 사용되었는가를 알 수 있게 되었으며 음악의 각 파트별 음고 개체의 오름차순 재구성을 통해 음고 사용의 ...

본 논문은 인간의 손과 눈으로 행해왔던 음악 분석 작업을 컴퓨터가 도와주는 한 방식으로서의 악보의 관계형 데이터 베이스 모델 표현에 관한 연구와 이러한 관계형 데이터 베이스 모델에 근거한 구체적인 작품 분석 작업을 총괄하여 다루고 있다. 근대 서양 악보는 그간 음악적 정보의 전달뿐 아니라 음악적 지식의 조작, 추론 및 지식의 접근을 위해서 일정한 역할을 했다. 역사적으로 중요한 이러한 역할을 해 온 전통적 서양 악보에 기반한 음악적 정보의 표현과 분석작업을 정보 공학의 한 방법인 데이터 베이스 모델에 의한 표현과 분석 작업으로 전환하는 기술적이며 음악학적인 문제를 이 논문은 다루고 있다. 악보에 표현된 한 음은, 다른 음악적 대상들과 마찬가지로, 단순한 성질들의 합으로서의 개체로 생각되어질 수 있다. 악보에는 수많은 음들, 즉 개체들이 있으며 이 개체들의 합을 관계형 데이터 베이스 관점의 테이블로 표현할 수 있다. 열과 행들의 수학적 집합체인 하나의 테이블은 관현악 악보에 존재하는 하나의 악기가 연주하는 모든 음들을 표현한다. 오스트리아의 현대 작곡가인 안톤 베베른의 "관현악을 위한 변주곡 작품번호 30"은, 열 여섯 개의 악기 파트들로 구성되어 있기에, 동 수의 테이블들로 표현되며 각각의 테이블들은 음들, 즉 개체들을 갖고 각 개체들은 고유한 성질들과 그것에 해당하는 원자값들을 갖는다. 원자값들의 총체로 표현된 각각의 개체들 사이에 다양한 관계들이 존재하며 테이블과 테이블 사이에서도 역시 다양한 관계성들을 확인할 수 있다. 이러한 관계들의 확인 과정은 관계형 데이터 베이스 언어인 오라클(오라클 8i)언어를 통해 데이터의 검색과 가공 및 연산 등을 통해 이루어지며 이러한 과정을 관계형 데이터 베이스 지원 음악 분석이라 부르기로 한다. 분석 대상인 베베른의 음악이 이른바 음렬 음악인 이유로 이 음악 안에 존재하는 모든 음렬들이 검색되었으며 음고 개체와 음색 개체의 정보량, 즉 엔트로피가 계산되었으며 인접한 음들 사이의 모든 음정 관계의 확인과 각 음정들의 사용 빈도 및 백분율이 확인되었고 모든 화음들이 구성되어 어떤 화음이 지배적으로 사용되었는가를 알 수 있게 되었으며 음악의 각 파트별 음고 개체의 오름차순 재구성을 통해 음고 사용의 특이성 등이 확인되었고 그 밖의 다른 유익한, 그러나 인간의 눈과 손으로 확인하기에는 어려움과 시간을 요하는 작업들이 쉽게 확인되었다. 음악 분석이 과학 기술의 유용한 도움을 수용할 수 있는 작업이 될 수 있다면 관계형 데이터 베이스 시스템의 지원을 받는 음악 분석 시스템은 음악 분석의 강력한 또 하나의 새로운 지평을 열 것이다. 이것은 지적이며 예술적인 음악분석 작업에 존재하는 양의 동서간의, 전문가와 비전문가 사이의 지식 격차를 해소시켜줄 수 있는 잠재적 가상 환경이 된다. 논문은 또한 "컴퓨터의 지원을 받는 음악분석(computer-aided music analysis)"분야의 모든 역사, 즉 19세기부터 2002년까지의 역사를 체계적으로 다루고 있으며 음악분석과 음악의 표현이라는 작업-컴퓨터에 기반하지 않는-의 일반적인 모든 문제를 망라하고 있어, 음악의 표현과 분석이라는 주제를 통한 음악적 지식의 체계화를 꾀하고 있다. 어넥스(별첨)와 상세하게 설명된 참고문헌목록 및 다섯 개의 범주들로 구분된 인덱스를 합쳐 656쪽에 이르는 방대한 양을 제시하는 이 논문은 이른바 "컴퓨터 음악(학)"의 연구가 빠질 수 있는 기술지향적 편향을 지양하려는 노력을 보여주고 있다. 모든 기술적 문제들을 어넥스로 돌리고 순수하게 음악적인 문제들만을 음악가들의 시야에서 독해할 수 있도록 구성했다. 논문에 의하면 컴퓨터 음악은 컴퓨터의 도움을 받아 보다 풍요로와진 음악을 연구하는 것이며 컴퓨터에 복속된 음악이 아님을 분명히 한다. 논문이 제시하는 이 시스템은 기존의 대부분의 컴퓨터 지원 음악 분석 시스템들과 달리 개방형이며 하이데거가 말한 "각자 자신만의 고유한 길을 추구하나 하나의 숲속 안에서"라는 이념을 실현하는 것을 허락한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Nous avons donné naissance à un nouveau concept que nous avons nommé « analyse musicale assistée par base de données relationnelle ». Précisons que nous l’avons du reste appelé par la suite plus simplement « ABD » et que nous avons tenté de l’exploiter dans un cadre musicologique. Pour donner une va...

Nous avons donné naissance à un nouveau concept que nous avons nommé « analyse musicale assistée par base de données relationnelle ». Précisons que nous l’avons du reste appelé par la suite plus simplement « ABD » et que nous avons tenté de l’exploiter dans un cadre musicologique. Pour donner une valeur plus concrète au concept d’ABD, nous avons pris un exemple d’application. Il a consisté de facto à analyser par l’intermédiaire des modèles de données relationnels une partition orchestrale des Variations pour orchestre op. 30 d’Anton Webern. Pour développer ce concept, nous avons dû d’abord traiter des questions posées par la représentation qui précède nécessairement l’analyse. Ceci s’explique très bien par le fait que, dans notre travail, la représentation a signifié la présence d’un média facilitant l’accès à l’analyse, l’analyse qui serait ensuite elle-même basée sur cette représentation. En outre, pour faciliter l’accès à l’analyse, nous avons pris les tables de la base de données relationnelle comme moyen représentatif de la partition (en effet c’est bien cette dernière et non pas les signaux sonores que nous avons analysé). Dans l’optique de base de données relationnelle une « table » était entendue comme étant un endroit virtuel où les données sont représentées et stockées. Elle peut en effet se composer de lignes et de colonnes dénommées. Une ligne d’une table présentait un ensemble de données relatives à une entité qui était considérée comme étant un objet autonome (donc qui se distinguait nettement d’autres objets) : ainsi une note (en tant qu’entité) était considérée comme étant un ensemble de données qui étaient présentées dans des colonnes dénommées et regroupées sur une même ligne. La représentation de la partition des Variations de Webern par les tables a par ailleurs été réalisée en opérant d’abord la décomposition de cette partition en seize tables : chaque table correspond en réalité à un instrument présent dans la partition ; puis nous avons opéré d’autres décompositions de la note selon ses propriétés paramétriques telles que la hauteur (PITCH), le moment où le son commence (RSTART), le moment où le son se termine (RSTOP), la durée (DURATION), la dynamique (DYNAMIC), etc. En ce sens la représentation dans ABD a été considérée comme étant une analyse de bas niveau. L’analyse musicale, elle, s’est basée sur (et a été assistée par) le modèle déjà pris par la représentation. En effet l’analyse se rapportait en premier lieu à la décomposition d’une partition musicale en éléments plus petits (ceci afin de mettre en évidence les corrélations qui peuvent exister au sein des éléments d’une même partition). La représentation d’ABD (analyse musicale assistée par base de données relationnelle) pouvait ainsi aider à mettre en évidence les corrélations qui pouvaient exister au sein des éléments d’une même partition. Ceci a constitué à proprement parler la particularité de notre travail. L’homme remplace en fait des signifiés musicaux par des signifiants musicaux et cela dans le but de mener à un ou plusieurs objectifs musicaux bien particuliers : il s’agit de notre propre définition de la représentation musicale. Toute représentation comme remplacement considère son objet d’un certain point de vue : un certain nombre de variables et de paramètres sont retenus ou bien au contraire exclus de la représentation de ce qui constitue la substance même de l’objet musical. Nous avons en effet supposé que la représentation soit liée à l’analyse et vice versa. En tant que constituante de l’une des sept catégories de la représentation mentionnées par David Huron, un concept de l’« ASP (Analyse basée Sur la Partition) » constitue de plus un croisement de la représentation et de l’analyse. Ce concept dit que la représentation est le résultat de la partition « analysée » selon un point de vue particulier. Nous avons étudié ces catégories parce que notre représentation possède un caractère de l’ASP. D’autre part notre représentation est de nature symbolique. Elle suppose donc l’existence des atomes de la connaissance, d’un système mental à la fois possédant un statut autonome indépendant tout à fait d’une réalité mais qui soit aussi formel et calculateur (donc à l’extérieur duquel des sémantiques existent), de symboles arbitraires n’ayant ni connection causale ni interaction potentielle avec le monde, d’un programmeur semblable au Dieu de Descartes et enfin de sémantiques de symboles créés par l’attitude intentionnelle du système interprétant présent dans l’esprit humain. Notre représentation symbolique des entités musicales par le modèle de base de données relationnelle était supposée faciliter l’accès à l’analyse musicale en ce sens qu’elle implique ou construit déjà des relations entre des entités, relations qui correspondent aux résultats des écritures à la fois calculatrices et combinatoires présentes dans la partition. Ceci est par ailleurs d’autant plus évident si nous considérons le fait que la partition permet une bonne représentation des entités musicales tandis qu’elle ne représente pas parfaitement les relations existantes entre des entités. De la sorte, en ce qui concerne ce qui n’est pas représenté suffisamment nettement, il est nécessaire de procéder à une analyse. Ainsi, analyser, c’est donc bien se représenter ce qui n’est pas nettement et visuellement représenté sur la partition. La base de données a déjà été à de nombreuses reprises appliquées à la recherche sur la musique. Deux grands courants relatifs à l’utilisation de la base de données dans la musique ont pu être mentionnés : nous avons présenté son utilisation d’une part pour synthétiser des sons mais aussi d’autre part pour classer, archiver et cataloguer les matériaux ethnomusicologiques. Nous avons cependant utilisé ce modèle pour analyser une musique contemporaine complexe : en effet nous avons décidé de nous efforcer d’analyser une œuvre musicale dans sa totalité. Avant de procéder à l’analyse d’une telle musique, il a fallu déterminer quelles méthodes d’analyse nous devrions prendre. Cela a également consisté à déterminer ce que signifiait vraiment l’analyse musicale pour notre projet : pour cela, nous avons d’abord essayé de resituer la place de la théorie de l’analyse musicale dans le cadre plus vaste de la théorie musicale. L’analyse était donc en quelque sorte un sous-groupe de la théorie musicale ; puis nous avons revendiqué la nécessité indispensable de l’analyse ; puis nous avons mentionné un fait qu’il existe dans l’idée musicale la vision synthétique qui s’oppose à la vision analytique et nous avons déclaré préférer la vision analytique ; par la suite nous avons présenté cinq questions de l’analyse : « Quoi ? », « Comment ? », « Pourquoi ? », « Qui ? » et « Pour qui ? ». ; puis nous avons établit des cadres typologiques généraux, dans lesquels nous avons situé notre proposition analytique ; par la suite nous avons traité de l’histoire de l’analyse et de méthodes analytiques. Il a fallu noter que ce que nous tirons de ces méthodes n’est qu’une interprétation plus ou moins arbitraire et qu’une utilisation possible qui ne correspond sûrement pas aux états stables des idées que donnent ces méthodes. Nous avons décidé de procéder à une analyse classificatoire qui répartissait les phénomènes dans des classes, et d’autre part de procéder à une analyse paradigmatique qui permettait d’analyser bon nombre de modalités de relations entre unités musicales, tous ces deux procédures analytiques provenant de l’analyse du niveau neutre, proposée par les sémiologues musicaux, particulièrement par Jean Molino et Jean-Jacques Nattiez. Plus précisément, dans notre travail, les séries dodécaphoniques peuvent être considérées ou, du moins métaphorisées, comme des objets nettement répétés et par lesquels les équivalences se manifestent. De ce fait, trouver des séries est déjà découper la pièce en classes de segments distinctes. En conséquence de quoi les relations entre des séries trouvées sont assez incontestables ; nous avons traité par la suite la question de l’analyse assistée par ordinateur, en tant qu’état de la recherche. Comme un point de départ, nous avons classé, en supposant un réseau de corrélations, les travaux de l’analyse musicale assistée par ordinateur. Ainsi pour nous les travaux sont classifiés en fonction : (1) des pensées d’analyse musicale sous-jacentes ; (2) des caractères sémiologiques des objets musicaux à analyser ; (3) des corpus de musique mis en jeu ; (4) des caractères des programmes ; (5) des techniques informatiques utilisées (à l’instar de Curtis Roads) ; (6) des caractères des travaux qui sont mis en œuvre ; (7) des bénéficiaires des travaux ; (8) du rôle de l’ordinateur dans l’analyse (à l’instar de François Pachet et de Marc Chemillier). Comme la représentation dans ABD (analyse musicale assistée par base de données relationnelle) signifie nécessairement la décomposition d’une note en ses propriétés paramétriques, l’analyse dans ABD signifiait aussi la poursuite d’une trace laissée par chacun des paramètres d’une note. Certes, comme le mentionnait Jean-Baptiste Barrière, l’idée qu’on puisse décomposer la musique en paramètres nous apparaît triviale aujourd’hui. Toutefois s’il est admis que c’est bien le sérialisme qui a finalisé la notion de paramètres, alors l’analyse paramétrique de la musique de Webern apparaît appropriée. En effet, l’idée directrice de l’œuvre de Webern est particulièrement susceptible d’être clarifiée et donc d’être représentée au final par le modèle de base de données relationnelle en ce sens que, selon Webern lui-même, « tout [dans les Variations] doit être mis en rapport avec tout ». Nous avons ainsi, pour analyser la musique de manière paramétrique, défini quatre paramètres musicaux : la hauteur, la durée, l’intensité et le timbre. N’oublions pas que l’ABD a pour vocation d’apporter une représentation qui soit à la fois paramétrique et dans le même temps universelle. Au travers de ces quatre dimensions nous avons procédé à l’analyse musicale. Mais nous avons surtout mis l’accent sur l’analyse de la dimension de hauteur comme un paramètre dont le rôle constitutif a prédominé dans la musique occidentale moderne aussi bien du reste que dans la musique sérielle. À partir de ces idées analytiques, nous avons déterminé comment analyser la musique. Il s’agissait de créer, comme macro structure d’analyse, un diagramme E/R (Entité-Relation) pour la modélisation des données musicales, existant dans la musique de Webern ; nous avons dû cette fois déterminer les processus ou les guides selon lesquels l’analyse sera menée : il s’agissait en effet des sections elles-mêmes du chapitre 5. Au sein de ces processus, nous allons concrétiser ce que nous sommes curieux de savoir à l’égard de la musique de Webern : il s’agissait alors de la formalisation concise de la question analytique. Après avoir défini cette formalisation, il nous a été indispensable d’expliciter le langage d’ORACLE qui devait être mis en place pour opérer sur la base de données. Nous avons tout d’abord identifié au sein de cette musique l’existence de mille deux cents quarante-sept notes ; par la suite nous avons déterminé dans la musique totale les fréquences d’apparition de chacune des douze classes de hauteurs, puis nous avons traduit par un calcul ces valeurs des fréquences en pourcentage. Par le biais de ces résultats, nous avons pu déduire qu’il n’existe pas une classe de hauteur qui apparaisse bien plus fréquemment que d’autres. Dès lors nous avons pu légitimement penser que cette musique n’est pas tonale ; par la suite, nous avons obtenu la valeur de l’entropie de la musique de Webern : « 3.58 bits ». Le fait que l’entropie d’une musique soit élevée signifie que d’une part la quantité d’information de cette musique est proportionnellement élevée et que d’autre part, musicalement, elle est également proportionnellement chromatique. Après avoir effectué l’analyse générale et préliminaire, nous avons cette fois détecté dans l’OPT_BASE, à l’aide du langage ORACLE, une série de douze tons. L’OPT_BASE (Orchestra Pitch Table-BASE) constituait en effet une table intégrée, représentant la partition sous la forme d’une table, non décomposée. En effet la question de savoir comment et au travers de quels processus nous détectons la série fondamentale au sein d’une partition donnée n’a pas toujours été considérée comme importante pour la musicologie et la théorie compositionnelle. Le travail analytique réalisé avec ordinateur nous offre donc une opportunité précieuse d’introspection musicale. Bref, nous avons été en mesure d’éclairer la manière dont les résultats sont obtenus. Puis nous avons analysé les caractéristiques intervalliques et linéaires de la série trouvée. Ces travaux d’analyse ont nécessité l’informatisation des données de la notation en nombres entiers ainsi que de la notion de classe d’intervalles. Les résultats d’analyse ont permis de dégager le fait que la série fondamentale était organisée autour des intervalles de demi tons et de tierce mineure et qu’elle était significativement tripartite. En outre l’analyse de classe d’intervalle de la totalité de la musique a démontré le fait que la musique était aussi organisée autour des intervalles de demi tons et de tierce mineure ; nous avons ensuite dérivé les quarante-sept séries différentes de la série fondamentale qui ont alors été stockées dans la matrice. Ces quarante-huit séries ont été dénommées au regard d’objectifs analytiques ; toutes les séries présentes dans la matrice ont été analysées comme étant toutes tripartites et comme comprenant trois types de tétracordes T1, T2 et T3 ; la restitution de la partition au travers des différentes séries a pu être effectuée de manière articulée, c’est-à-dire à partir de la détection de ces trois types de tétracordes. Le résultat de cette détection des tétracordes a été inséré dans la table de « STRUCTURE DES TÉTRACORDES (TETRASTRUCT) », laquelle inclut pourtant des données inadéquates si bien que nous avons dû en corriger certaines. La table corrigée de « STRUCTURE DES TÉTRACORDES », devenue « STRUCTURE DES TÉTRACORDES MODIFIÉE » a enfin pu fonctionner comme un guide à l’aide duquel nous avons restitué la partition au travers des différentes séries. Avec l’analyse de trois types de tétracordes pour la restitution de la totalité de la partition au travers des différentes séries, on pourriat parler d’une analyse qui cherchait à trouver l’existence d’une entité unificatrice particulière à partir de laquelle la musique serait organisée. Il s’agissait aussi d’une analyse paradigmatique classificatoire comprise à notre façon, en allant « de bas en haut ». L’analyse des accords nous a montré que la musique de Webern avait une morphologie particulière d’alternance de l’« harmonique- contrapuntique » suivant l’axe du temps telle que « CHHCCHC » (la lettre “C ” ici se rapporte à une section où les éléments contrapuntiques sont prédominants, tandis que la lettre “H ” se rapporte à une section où les éléments harmoniques sont prédominants) et qu’elle était harmonisée autour de deux accords dominants et de leurs renversements. Webern utilise cent vingt-quatre fois ces accords « dominants », tandis que la totalité des accords qu’il utilise est représentée cent trente-sept fois. Il s’agissait de rassembler les accords relevant de mêmes catégories qui ont été éparpillés ça et là dans la partition. Les accords dominants identifiés dans la table de la base de données étaient représentés cette fois sur la partition par les étiquettes des accords : il s’agissait de l’« ASP : Analyse basée Sur la Partition » des Variations pour orchestre de Webern, partition qui sera ensuite analysée dans sa totalité et représentée au travers des accords dominants. D’autre part les trois tétracordes déjà décelés en tant que plus petites unités signifiantes sur le plan horizontal de la musique correspondaient bien également aux matériels avec lesquels le compositeur organisait les structures verticales. Aisni, si les deux types d’accords dominants (V2c et V3) constituent deux formes verticales de deux types des tétracordes (T1, T3 ainsi que T2) présents dans la matrice de la série fondamentale, nous pouvons dès lors considérer ces deux derniers comme formant éléments uniques de la musique : cette dernière devient alors un déploiement vertical et horizontal de deux types de tétracordes comme deux éléments uniques. De plus nous avons pu penser que les « vrais » éléments uniques sont les deux intervalles de tierce mineure et de seconde mineure. Ils sont toutefois sous-jacents dans la mesure où ils sont combinés et enchevêtrés de sorte qu’ils deviennent plus ou moins difficilement perceptibles. Les deux tétracordes représentent deux manières particulières de combiner ces deux intervalles. Ces deux tétracordes peuvent en ce sens constituer les véritables éléments uniques dans la mesure où le compositeur exclut toute autre manière de les combiner. En somme, les deux tétracordes sont bien les éléments uniques, mais en cela qu’ils participent à la « relation exclusive » entre les vrais éléments uniques qui eux, sont sous-jacents. Les deux accords dominants qui sont dérivés de ces deux tétracordes eux peuvent être considérés comme des éléments expressifs. On entend par musique le processus enchaînant deux états contradictoires au niveau perceptif : présence et absence de ces accords dominants. En effet, dans la quatrième et la cinquième section, on ne décèle rien qui se rapporte à ces deux accords dominants, tandis que la musique ne cesse pas à être segmentée en les deux tétracordes. En somme nous pouvons en conclure que la musique est stratifiée en trois éléments : véritables éléments uniques sous-jacents (deux intervalles de tierce mineure et de seconde mineure), éléments uniques relationnels (deux types des tétracordes : T1, T3 ainsi que T2), et éléments expressifs (les deux accords dominants : V2c et V3). Ensuite nous avons cherché les particularités liées à la distribution des hauteurs dans le registre. Dans l’ensemble des sections nous étions bel et bien en présence d’une stratification du registre qui fournit au final une couleur particulière. Il s’agissait d’une forme qui peut être métaphoriquement considérée comme étant un cluster (troué ou non). Ce cluster se varie l’axe du temps : voilà donc bien une musique créative qui peut être pensée en tant que nouvelle forme de la variation ! Nous étions donc bien en présence d’ un compositeur qui d’une part « structure » la musique en se basant à la fois sur les éléments uniques de deux intervalles (une seconde mineure et une tierce mineure) et sur des tétracordes particuliers : le tout de façon atemporelle et récursive, et qui d’autre part « forme » la musique dans le temps (lequel se déroule également et dont la couleur varie comme une sensation esthétique). Voilà une analyse dynamique. Après avoir analysé la dimension de hauteur, nous avons analysé les particularités liées aux durées et aux intensités. Pour l’analyse de la dimension de durée, nous avons soutenu le fait que la démarche rythmique particulière caractérise chaque section. Ainsi par exemple, les notions particulières étaient employées telles qu’un temps rapide, un temps lent, des durées ponctuelles (donc n’ayant pas de tenues) au profit d’un temps strié, les durées ayant beaucoup de tenues au profit d’un temps lisse, les durées qui sont répétées au profit d’un temps rempli de « pulsations régulières », les durées qui sont remplies d’« irrégularités » au profit d’un temps chatique, etc. Les sept sections de la musique de Webern étaient analysées au moyen de ces notions ; puis nous avons soutenu le fait qu’au niveau des intensités, chaque section possède une « enveloppe globale » ; pour finir nous avons analysé les particularités liées à l’orchestration. La base de données nous a présenté un résultat selon lequel il existe dans la musique totale seulement cinquante-sept notes qui sont doublées. La musique a pu donc en général être considérée comme étant transparente, puisque dans la musique les valeurs des fréquences d’apparition de ces timbres doublés ne sont pas très élevées ; puis l’entropie sur le plan du timbre était calculée pour montrer un fait que la musique de Webern est très chromatique du point de vue timbral. Il est très important de noter que la partition était un système ouvert en tant qu’objet d’analyse dans la mesure où une partition pouvait être analysée de plusieurs points de vue. Notre représentation, liée à l’analyse paramétrique, doit donc être soumise à l’exécution par d’autres personnes de travaux analytiques ultérieurs (de la même manière du reste que peut l’être une partition) : ABD (analyse musicale assistée par base de données relationnelle) est ainsi un système ouvert. Ceci est remarquable en cela que cela diffère d’autres propositions analytiques assistées par ordinateur dans lesquelles chacune utilise en général une seule méthode analytique. En d’autres termes, les théories analytiques qui ont été appliquées dans notre travail n’ont été qu’à titre d’exemple et elles peuvent être, si on le souhaite, remplacées par d’autres théories opérant selon d’autres angles de vue. En somme chacun peut, relativement à une représentation de la partition sous forme de base de données et selon sa problématique personnelle, définir ses propres questions qui seront ensuite traduites vers le langage SQL (à condition bien sûr d’apprendre ce langage au préalable) avant d’être au final exécutées de manière à la fois efficace et précise : « Chacun suit son propre chemin, mais dans la même forêt. » Toutefois si notre proposition analytique ABD parvient à son terme, c’est-à-dire si elle s’exécute au final grâce à un logiciel équipé d’interfaces simples, alors chacun pourra, sans connaître le SQL, choisir une ou plusieurs questions parmi les batteries de questions mises en place selon diverses méthodes d’analyse musicale. L’informatique contraint l’humanité à se pencher sur la nature de son savoir, à se soumettre à une étude anthropologique de ses connaissances et ceci afin de pouvoir transmettre ces dernières à quelque chose qui n’est pas humain : à savoir l’ordinateur. Comme en se fondant sur une partie de l’un des domaines de l’informatique, un des objectifs finaux de notre travail a consisté à percer à jour la nature anthropologique des connaissances musicales : nous avons pu arriver à réfléchir sur la nature de l’activité intellectuelle de l’analyse musicale et plus précisément sur la nature du processus de l’analyse. Notre travail avec la base de données a ainsi éclairci le fait que nous, en tant qu’être humains, analysons en général la musique de façon totalisante et non pas procédurale. Cependant pour que l’activité intellectuelle de l’analyse musicale soit répandue et enseignée, pour que cette analyse ne soit pas qu’un monologue intérieur et finalement pour que la musicologie entourant l’analyse musicale progresse, il fallait expliciter comment l’analyse devait être exécutée et non pas seulement présenter le résultat de l’analyse. En ce sens ABD, en particulier son composant de « la formalisation de la question analytique » paraît avoir satisfait pleinement à cette demande. Avec ses avantages et bien sûr ses limites, la base de données relationnelle appliquée à l’analyse de la partition ne reste donc pas au niveau d’une simple idée musicale ou d’un modèle concernant l’ordinateur et la musique, mais elle peut au contraire constituer un « nœud » capable de connecter des moments purement musicaux à un environnement social ; le tout en prenant en compte les nouvelles technologies de base de données et sous la condition que beaucoup de partitions soient analysées très rapidement, que les connaissances musicales s’accroissent également très vite et que l’écart de connaissances concernant la musique complexe entre d’une part les occidentaux et les non occidentaux et d’autre part les experts et les non experts puisse être réduit voir supprimé. Il s’agit là bien évidemment d’un projet ambitieux ! Pour conclure il faut absolument mentionner le fait que la technologie de la base de données s’est développée très vite et que cette tendance n’est logiquement pas prête de s’arrêter. Aujourd’hui, la galaxie fourmillante des utilisateurs d’ACCESS est en train d’informatiser les domaines qui lui sont propres. C’est un fait : la base de données est omniprésente. Ce n’est donc pas sans raison que l’analyse de la musique contemporaine complexe doit accueillir de manière positive les possibilités nouvelles offertes par cette dernière.

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