Auteur / Autrice : | Benoit Fuentes |
Direction : | Roland Badeau, Gaël Richard |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Signal et images |
Date : | Soutenance le 14/03/2013 |
Etablissement(s) : | Paris, ENST |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (Paris) / LTCI |
Jury : | Président / Présidente : Bruno Torrésani |
Examinateurs / Examinatrices : Tuomas Virtanen, Alain De Cheveigné | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Sylvain Marchand, Emmanuel Vincent |
Mots clés
Résumé
La transcription automatique de musique polyphonique consiste à estimer automatiquernent les notes présentes dans un enregistrement via trois de leurs attributs : temps d'attaque, durée et hauteur. Pour traiter ce problème, il existe une classe de méthodes dont le principe est de modéliser un signal comme une somme d'éléments de base, porteurs d'informations symboliques. Parmi ces techniques d'analyse, on trouve l'analyse probabiliste en composantes latentes (PLCA). L'objet de cette thèse est de proposer des variantes et des améliorations de la PLCA afin qu'elle puisse mieux s'adapter aux signaux musicaux et ainsi mieux traiter le problème de la transcription. Pour cela, un premier angle d'approche est de proposer de nouveaux modèles de signaux, en lieu et place du modèle inhérent à la PLCA, suffisamment expressifs pour pouvoir s'adapter aux notes de musique possédant simultanément des variations temporelles de fréquence fondamentale et d'enveloppe spectrale. Un deuxième aspect du travail effectué est de proposer des outils permettant d'aider l'algorithme d'estimation des paramètres à converger vers des solutions significatives via l'incorporation de connaissances a priori sur les signaux à analyser, ainsi que d'un nouveau modèle dynamique. Tous les algorithmes ainsi imaginés sont appliqués à la tâche de transcription automatique. Nous voyons également qu'ils peuvent être directement utilisés pour la séparation de sources, qui consiste à séparer plusieurs sources d'un mélange, et nous proposons deux applications dans ce sens.