Caractérisation du rythme à partir de l'analyse du signal audio

par Ugo Marchand

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Geoffroy Peeters.

defended on 28-11-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , in a partnership with Sciences et Technologies de la Musique et du Son (laboratoire) .

Le jury était composé de Carlos Agon, Isabelle Bloch, Bertrand David, André Holzapfel, Xavier Serra, Emmanuel Vincent.


  • Abstract

    Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'analyse automatique de la musique.La finalité de ce champ de recherche est d'extraire des informations de la musique, ou autrement dit, de faire comprendre ce qu'est la musique à un ordinateur.Les applications sont nombreuses: fabriquer des systèmes de recommandation musicale, transcrire une partition à partir du signal ou générer automatiquement de la musique.Nous nous intéressons dans ce manuscrit à l'analyse automatique du rythme.Notre objectif est de proposer de nouvelles descriptions du rythme qui s'inspirent d'études perceptives et neurologiques.La représentation du rythme d’un signal musical audio est un problème complexe.Il ne s’agit pas simplement de détecter la position des attaques et la durée des notes comme sur une partition mais plus généralement de modéliser l’interaction temporelle entre les différents instruments présents et collaborant à l’établissement d’un rythme de manière compacte, discriminante et invariante.Nous cherchons à obtenir des représentations invariantes à certains paramètres (tels la position dans le temps, les variations faibles de tempo ou d’instrumentation) mais à l’inverse sensibles à d’autres (comme le motif rythmique, les paramètres fins d’interprétation ou le swing). Nous étudions les trois aspects fondamentaux pour la description du rythme: le tempo les déviations et les motifs rythmiques.

  • Titre traduit

    Rhythm characterization from audio signal analysis


  • Résumé

    This thesis is within the scope of Music Information Retrieval. The goal of this research field is to extract meaningful informations from music. There are numerous applications: music recommendation systems, music transcription to a score or automatic generation of music. In this manuscript, oOur objective is to propose new rhythm descriptions inspired from perceptual and neurological studies.Rhythm representation of a musical signal is a complex problem. Detecting attack positions and note durations is not sufficient: we have the model the temporal interaction between the different instruments collaborating together to create rhythm. We try to obtain representations that are invariant to some parameters (like the position over time, the small tempo or instrumentation variations) but sensitive to other parameters (like the rhythm pattern or the swing factor). We study the three key aspect of rhythm description: tempo, deviations and rhythm pattern.


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