Conception des modÃ¨les d'observation audio temps rÃ©el Ã l ... - atiam

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xTABLE DES MATIÈRES5 Discussion et directions futures 415.1 Intégration du modèle dans un environnement temps-réel . . 415.2 Création de descripteurs et coût de calcul . . . . . . . . . . . . 425.3 Descripteurs globaux et temps-réel . . . . . . . . . . . . . . . . 425.4 Techniques de sélection et coût de calcul . . . . . . . . . . . . . 435.5 Sélection de descripteurs et sur-apprentissage . . . . . . . . . 44Conclusion 47Bibliographie 51Annexes 53Index des figures 57Index des tableaux 59
IntroductionL’interaction musicale entre un interprète humain et une machine supposedans un premier temps que la machine ait la capacité d’"écouter" le jeude l’interprète. Pour atteindre ce but, les modèles d’observation audio tempsréeltels que celui du système de suivi de partition de l’Ircam se basent surdes descripteurs audio et un algorithme de classification pour segmenter lesignal pendant le jeu de l’interprète. Les descripteurs audio existants sontnombreux et leur caractère pertinent dépend du problème de classificationconsidéré.Ceci pose le problème de la sélection des descripteurs : lesquels faut-ilutiliser pour un problème de segmentation donné ? Au cours du stage, nousavons réalisé les problèmes liés à l’utilisation dans le contexte du temps-réeldes algorithmes de sélection de descripteurs usuels. Aussi avons nous prisle parti d’essayer d’apporter des éléments allant dans le sens de l’adaptationdes méthodes de sélection existantes aux applications où le temps de calculest un paramètre critique.Le premier chapître situe le contexte dans lequel s’est effectué le stage : laproblématique de suivi de partition y est présentée, ainsi que le système desuivi de l’Ircam. Quelques notions concernant les descripteurs audio sont parailleurs données.Le deuxième chapitre aborde la sélection de descripteurs et ses enjeux, etoffre une vue d’ensemble des différentes solutions algorithmiques connuesservant à réduire la dimensionnalité des problèmes de classification. Les algorithmesutilisés pendant nos expérimentations y sont décrits, et les principauxcritères permettant d’évaluer les algorithmes sont présentés.Le troisième chapitre aborde la problématique qui constitue le coeur dutravail effectué pendant le stage : la sélection de descripteurs pour les applicationsoù la quantité de calcul est un paramètre critique. Dans cette perspective,nous donnons un modèle naïf du calcul des descripteurs audio. Deplus, nous suggérons deux approches de sélection de descripteurs utilisantdes algorithmes déjà existants et permettant d’intégrer le modèle calculatoiredes descripteurs au processus de sélection.Le quatrième chapitre décrit les expérimentations effectuées durant le
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Liste des tableaux4.1 Erreur d’ap
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