Empreintes audio et stratégies d'indexation associées pour l'identification audio à grande échelle

• Main Author: Fenet, Sébastien
• Other Authors: Paris, ENST
• Language: en; fr
• Published: 2013
• Subjects: Fonctionnalités audio; Identification; Empreinte audio; Fouille de données; Apprentissage automatique; Audio features; Audio fingerprint; Data mining; Machine learning
• Online Access: http://www.theses.fr/2013ENST0051/document

Dans cet ouvrage, nous définissons précisément ce qu’est l’identification audio à grande échelle. En particulier, nous faisons une distinction entre l’identification exacte, destinée à rapprocher deux extraits sonores provenant d’un même enregistrement, et l’identification approchée, qui gère également la similarité musicale entre les signaux. A la lumière de ces définitions, nous concevons et examinons plusieurs modèles d’empreinte audio et évaluons leurs performances, tant en identification exacte qu’en identificationapprochée. === N this work we give a precise definition of large scale audio identification. In particular, we make a distinction between exact and approximate matching. In the first case, the goal is to match two signals coming from one same recording with different post-processings. In the second case, the goal is to match two signals that are musically similar. In light of these definitions, we conceive and evaluate different audio-fingerprint models.