Montreal Python

We are pleased to announce that Montreal Python 7 will be on Wednesday 2009-05-27 at La Banque, 175 Roy E. Based on your feedback, we’ll start earlier and we’ll have a tighter schedule.

Here is our schedule for the evening:

• 18h00: Opening
• 18h20: Announcements
• 18h30: Flash presentations
• 19h00: Break
• 19h20: Main presentation

Our main presenter Olivier Bélanger on “Ounk, un environnement de scripting musical”.

La création du logiciel Ounk a été motivée par le besoin d’un environnement de programmation musicale offrant une excellente qualité sonore accompagnée d’un langage de haut niveau, simple et efficace. L’environnement doit permettre à l’utilisateur d’arriver rapidement au résultat sonore souhaité. Le langage Csound comme moteur audio fut choisi pour plusieurs raisons. Premièrement, Csound est un langage mature ayant une communauté de programmeurs très active. En plus d’offrir une très large librairie d’opérateurs, la précision de l’interpolation produit un rendu sonore d’excellente qualité. Csound permet aussi de calculer les échantillons en temps réel ou en temps différé, en créant un fichier son sur le disque dur, ce qui permet de construire des structures sonores dont la complexité n’est pas limitée à la puissance du processeur.

Par contre, la syntaxe du logiciel Csound est un peu désuète et rébarbative. Ounk nécessitait une syntaxe moderne, claire et efficace pour l’écriture des scripts. Le choix du langage de programmation Python s’est imposé principalement pour la simplicité de sa syntaxe, sa librairie de fonctions riche et variée, le fait qu’il est multi-plateforme et les facilités d’interfaçage qu’il fournit. Python est un excellent langage pour construire des algorithmes puissants et versatiles.

Le tandem Python et Csound combine la puissance du langage de programmation Python à la qualité du moteur audio Csound pour offrir un environnement de programmation musicale agréable à utiliser, que ce soit pour la construction d’interfaces graphiques, l’exploration des techniques de traitement sonore, le multitâche ou la communication avec d’autres logiciels.

Lors de cette présentation, seront détaillés, et mis en exemple, les différents procédés mis en place dans l’environnement Ounk pour faciliter la création de scripts musicaux.

Olivier Bélanger a terminé en février 2009 un doctorat en composition électroacoustique à l’université de Montréal sous la direction de Jean Piché et Caroline Traube. Ses travaux ont porté sur la création d’un modèle de synthèse de la voix chantée et sur le contrôle algorithmique des instruments de synthèse. Depuis 2003 il est chargé de cours pour le secteur électroacoustique de la faculté de musique de l’université de Montréal où il donne les cours de programmation musicale. Ses recherches s’orientent vers le développement de logiciels de programmation et de traitement du son.

We still have a few open slots for flash presentations so don’t hesitate to send us your presentation ideas.

– Yannick Gingras

As you hopefully know by now, Montreal Python 6 is this Tuesday at la Banque. Here is our schedule for the evening:

• 18h00: Opening
• 18h45: Announcements and flash presentations
• 19h15: Break
• 19h45: Main presentation: Francis Piéraut on Machine Learning empowered by Python

Flash presenters will be:

• Nathanaël Lécaudé: PyMT: module for developing multi-touch enabled applications
• Stéphane Jolicoeur How Python is used at the National Film Board of Canada
• Alexandre Bourget SFL Vault: a secure distributed crediential storage system
• Herald Gjura The challenge of managing a horde of Pythonistas
• François Pinard Tweeting with Python
• Olivier Bélanger Ounk: a Python audio scripting environment for Csound; pitch for Montréal Python 7

In case you missed the original announcement, here is the abstract for the main presentation:

Machine Learning is a subfield of AI that considers learning patterns from existing data. Related applications are increasing in many fields where adaptive systems are needed, like fraud detection, face recognition, recommendation systems, disambiguation systems, insurance risk estimation, web traffic filtering, voice recognition, and many others.

The first part of this presentation will cover the basics of machine learning; in the second part, we will dive into a real example and see the complete process of using machine learning to create a real-time digit recognition system using Mlboost, a python library. The practical approach should allow the audience to assimilate the most important concepts of machine learning and the critical need for data preprocessing.

After a Software Engineer degree, Francis Piéraut made a research master in Machine Learning at LISA. During his research work, he developed flayers, a powerful C++ neural network library. During the beginning of his career, his spend several years in Montreal startups companies applying Machine Learning and statistical AI related solutions. In 2005, he released the first version of MLboost, a python library that allows him to speedup his Machine Learning projects by simplifying data preprocessing, features selection and data visualization.

See you there.

–Yannick Gingras

Alexadre Vassalotti just published a write-up of the presentation that he gave at Montreal Python 5. Hopefully that will help the ones who were not fast enough at note taking and the ones who didn’t have the joy of attending.

– Yannick Gingras