ORETH

Mandat

ORETH est le programme de recherche audio d’Electronic Artefacts. Il étudie les phénomènes acoustiques complexes par l’analyse fréquentielle, la détection d’événements, la reconnaissance de motifs et l’apprentissage adaptatif.

Le programme maintient une double orientation. Il construit des outils techniques pour observer le son, mais il utilise également ces outils comme matière de création, d’écoute critique et de publication artistique.

Origine

Les premiers prototypes ont été développés en Python avec des bibliothèques telles que Librosa, NumPy et PyQtGraph. Ils ont permis d’explorer la représentation de spectres, la segmentation d’événements, la comparaison de motifs et la visualisation en temps réel.

Architecture de recherche

ORETH distingue plusieurs couches : acquisition du signal, préparation, extraction de caractéristiques, observation temporelle et fréquentielle, détection, interprétation, visualisation et restitution. Cette séparation permet de modifier une méthode d’analyse sans confondre l’observation technique avec le résultat artistique.

Écoute machine

L’écoute machine ne remplace pas l’écoute humaine. Elle fournit une autre échelle d’observation, capable de suivre des répétitions, variations ou événements difficiles à percevoir dans un flux long. Les résultats doivent rester interprétables et reliés à leur source.

Applications artistiques

Palimpsests constitue l’une des principales applications publiques du programme. Les recherches sur les traces, la mémoire sonore, les couches et la transformation alimentent la composition et la structure éditoriale du cycle.

Limites

ORETH reste expérimental. Les modèles d’analyse peuvent produire des classifications fragiles ou dépendantes du corpus. Les résultats techniques ne doivent pas être présentés comme une vérité objective sur une œuvre ou un phénomène sonore.

État actuel

Le programme est au stade du prototype. Les prochaines étapes concernent la documentation des modules, la stabilisation des formats d’analyse, l’évaluation sur des corpus définis et l’intégration de visualisations plus accessibles.