Vers une estimation globale du tempo et une classification des genres orientée rythme basée sur les caractéristiques harmoniques du rythme

Towards global tempo estimation and rhythm-oriented genre classification based on harmonic characteristics of rhythm

• Auteur / Autrice : Hadrien Foroughmand Aarabi
• Direction : Geoffroy Peeters
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique appliquée à la musique
• Date : Soutenance le 14/01/2021
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences et technologies de la musique et du son (Paris ; 1983-....)
• Jury : Président / Présidente : Emmanuel Saint-James
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Matthew Davies, Emilia Gómez Gutiérrez
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roland Badeau, Emmanuel Vincent

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement du signal

Classification automatique

Apprentissage profond

Indexation sonore

Tempo (musique)

Mesure et rythme (musique)

Mots clés libres

MIR

EDM

Rythme

Tempo

Genre

Apprentissage profond

Réseau de neurone convolutif

MIR

EDM

Rythm

Tempo

Genre

Deep learning

Convolutional neural network

Résumé

La détection automatique de la structure rythmique au sein de la musique est l'un des défis du domaine de recherche "Music Information Retrieval". L'avènement de la technologie dédiées aux arts a permis l'émergence de nouvelles tendances musicales généralement décrites par le terme d'"Electronic/Dance Music" (EDM) qui englobe une pléthore de sous-genres. Ce type de musique souvent dédiée à la danse se caractérise par sa structure rythmique. Nous proposons une analyse rythmique de ce qui définit certains genres musicaux dont ceux de l'EDM. Pour ce faire, nous souhaitons réaliser une tâche d'estimation automatique du tempo global et une tâche de classification des genres axée sur le rythme. Le tempo et le genre sont deux aspects entremêlés puisque les genres sont souvent associés à des motifs rythmiques qui sont joués dans des plages de tempo spécifiques. Certains systèmes d'estimation du tempo dit "handcrafted" ont montré leur efficacité en se basant sur l'extraction de caractéristiques liées au rythme. Récemment, avec l'apparition de base de données annotées, les systèmes dit "data-driven" et les approches d'apprentissage profond ont montré des progrès dans l'estimation automatique de ces tâches.Dans cette thèse, nous proposons des méthodes à la croisée des chemins entre les systèmes "handcrafted" et "data-driven". Le développement d'une nouvelle représentation du rythme combiné à un apprentissage profond par réseau de neurone convolutif est à la base de tous nos travaux. Nous présentons en détails notre méthode dites Deep Rhythm dans cette thèse et nous présentons également plusieurs extensions basées sur des intuitions musicales qui nous permettent d'améliorer nos résultats.

Automatic detection of the rhythmic structure within music is one of the challenges of the "Music Information Retrieval" research area. The advent of technology dedicated to the arts has allowed the emergence of new musical trends generally described by the term "Electronic/Dance Music" (EDM) which encompasses a plethora of sub-genres. This type of music often dedicated to dance is characterized by its rhythmic structure. We propose a rhythmic analysis of what defines certain musical genres including those of EDM. To do so, we want to perform an automatic global tempo estimation task and a genre classification task based on rhythm. Tempo and genre are two intertwined aspects since genres are often associated with rhythmic patterns that are played in specific tempo ranges. Some so-called "handcrafted" tempo estimation systems have been shown to be effective based on the extraction of rhythm-related characteristics. Recently, with the appearance of annotated databases, so-called "data-driven" systems and deep learning approaches have shown progress in the automatic estimation of these tasks. In this thesis, we propose methods at the crossroads between " handcrafted " and " data-driven " systems. The development of a new representation of rhythm combined with deep learning by convolutional neural network is at the basis of all our work. We present in detail our Deep Rhythm method in this thesis and we also present several extensions based on musical intuitions that allow us to improve our results.