Apprentissage automatique de caractéristiques audio : application à la génération de listes de lecture thématiques

Abstract

Ce mémoire de thèse de doctorat présente, discute et propose des outils de fouille automatique de mégadonnées dans un contexte de classification supervisée musical.L'application principale concerne la classification automatique des thèmes musicaux afin de générer des listes de lecture thématiques.Le premier chapitre introduit les différents contextes et concepts autour des mégadonnées musicales et de leur consommation.Le deuxième chapitre s'attelle à la description des bases de données musicales existantes dans le cadre d'expériences académiques d'analyse audio.Ce chapitre introduit notamment les problématiques concernant la variété et les proportions inégales des thèmes contenus dans une base, qui demeurent complexes à prendre en compte dans une classification supervisée.Le troisième chapitre explique l'importance de l'extraction et du développement de caractéristiques audio et musicales pertinentes afin de mieux décrire le contenu des éléments contenus dans ces bases de données.Ce chapitre explique plusieurs phénomènes psychoacoustiques et utilise des techniques de traitement du signal sonore afin de calculer des caractéristiques audio.De nouvelles méthodes d'agrégation de caractéristiques audio locales sont proposées afin d'améliorer la classification des morceaux.Le quatrième chapitre décrit l'utilisation des caractéristiques musicales extraites afin de trier les morceaux par thèmes et donc de permettre les recommandations musicales et la génération automatique de listes de lecture thématiques homogènes.Cette partie implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique afin de réaliser des tâches de classification musicale.Les contributions de ce mémoire sont résumées dans le cinquième chapitre qui propose également des perspectives de recherche dans l'apprentissage automatique et l'extraction de caractéristiques audio multi-échelles.