Identification d'instruments de musique à l'aide de méthodes statistiques et d'algorithmes d'intelligence artificielle

• Main Author: Hall, Glenn
• Format: Others
• Language: fr
• Published: 2013
• Subjects: Informatique; Musique
• Online Access: http://constellation.uqac.ca/2677/1/030571424.pdf

Avec l'explosion des médias d'information, particulièrement celui d'Internet et des formats audio numériques, la quantité de musique disponible sur le marché induit une tâche colossale de maintenance, de classification et d'authentification, d'où l'importance incontestable de méthodes efficaces d'analyse automatique de la musique. L'idée première de cette analyse est de dériver les informations d'un signal sonore brut (préalablement numérisé) et de les transposer sous forme de données symboliques (nom de l'instrument, partition, style musical, etc.) intelligibles et réutilisables par différents procédés informatiques. Ce présent mémoire traite de l'identification des instruments de musique; l'idée première est de construire un système automatisé capable de déterminer quel instrument de musique est joué à partir d'un son musical. Le matériel expérimental fut constitué d'un ensemble de 6 698 notes isolées provenant de 29 instruments de musique occidentaux, lesquels sont fréquemment utilisés comme référence. Les travaux les plus cités dans le domaine de l'identification des instruments de musique sont introduits et les descripteurs classiques ainsi que les classificateurs usuels sont décrits. Différents descripteurs classiques, tels que les coefficients MFCC et LPC, les moments spectraux, les moments et la pente de l'enveloppe, le temps d'attaque et le taux de passage par zéro, ont été utilisés pour construire les vecteurs d'observations d'un système de classification. Un nouveau descripteur, le chromatimbre, fut introduit et évalué. De plus, les performances de chacun des groupes de paramètres prient individuellement furent comparées. L'effet de la normalisation sur les vecteurs d'observation fut examiné avec les normalisations mu-sigma et min-max. Deux classificateurs usuels, les k plus proches voisins ainsi que le modèle de mélange de gaussiennes, furent utilisés. Différentes variantes d'un algorithme de sélection séquentielle des paramètres permirent d'augmenter les performances des systèmes de classification. Entre autre, un système de classification hiérarchique, ayant obtenu un score d'identification des instruments de 88,32% et un score d'identification des familles de 94,74%, fut comparé à un système de classification directe : un gain de plus de 2% fut observé entre les deux approches. Différentes expérimentations mirent en évidence l'importance d'adapter la sélection des paramètres à chaque noeud de la classification hiérarchique contrairement à l'utilisation d'un vecteur d'observation statique, dont les paramètres ne varient pas en fonction du noeud.