Master 2013 2014
Stages de la spécialité SAR
Etude comparative entre différentes méthodes de transcription automatique de musique d’instruments à cordes pincées


Site :Equipe Lutheries Acoustique Musique
Lieu :LAM, 11 rue de Lourmel, 75015 Paris
Encadrant : Dorian Cazau, cazaudorian@aol.com ou/et Olivier Adam, olivier.adam@upmc.fr
Rémunération :Gratification : 436,05 E par mois à partir de 2 mois de stages
Mots-clés : Parcours ATIAM : Traitement du signal

Description

Description : Les méthodes numériques dédiées à l’extraction d’information musicale (Automatic Music Transcription et Music Information Retrieval) dans des flux audio existent depuis 1996, et connaissent déjà aujourd’hui quelques applications commerciales grand public. Ces champs de recherche couvrent diverses tâches automatisées, incluant la transcription de musique en partitions, par identification du rythme et de la mélodie notamment, la classification d’instruments par reconnaissance du timbre, la reconnaissance de genres musicaux, la séparation de signaux musicaux respectifs à différents instruments … Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour diverses applications, telles que l’analyse musicologique, ou l’indexation/labélisation automatique de large base de données afin de faciliter les recherches qu’on y fait. Plus spécifiquement, la transcription automatique de musique est un ensemble d’opérations numériques consistant à extraire d’un signal musical les informations nécessaires à l’écriture de sa partition. Une première analyse dite de bas-niveau s’occupe à extraire la hauteur et la durée des notes, et une seconde analyse est utilisée pour identifier les structures musicales complexes qui organisent ces notes à plus grande échelle, telle que tonalité et tempo.

Ce projet s’intéresse au répertoire musical de différents instruments à cordes pincées traditionnels d’Afrique, dont la cithare Marovany de Madagascar. La polyphonie élevée et la virtuosité, à l’origine notamment d’un recouvrement temporel et fréquentiel important entre des notes successives, constituent deux défis pour leur transcription automatique. Un autre problème majeur est le manque d’informations musicales a priori disponibles pour ces musiques, sachant que les meilleures performances de transcription actuelles sont obtenues par des méthodes incluant un contexte de production et de connaissance sur la musique produite (par ex., tonalité utilisée, tempo et métrique connus, profils de notes appris).

Travail demandé : Plusieurs méthodes récentes de transcription automatique de musique ont déjà été implémentées dans le cadre d’une thèse en cours. Le travail demandé consistera à la fois d’évaluer leurs performances respectives, et de dégager des explications quant à leurs limites, incluant les spécificités liées à chaque méthode et les difficultés inhérentes aux signaux musicaux traités. Une bibliographie technique sur le sujet sera distribuée à l’avance.