Alignement temporel musique-sur-partition par modèles graphiques discriminatifs. (Audio-to-Score Temporal Alignment with Discriminative Graphical Models)

Cette these etudie le probleme de l'alignement temporel d'un enregistrement musical et de la partition correspondante. Cette tâche peut trouver de nombreuses applications dans le domaine de l'indexation automatique de documents musicaux. Nous adoptons une approche probabiliste et nous proposons l'utilisation de modeles graphiques discriminatifs de type champs aleatoires conditionnels pour l'alignement, en l'exprimant comme un probleme d'etiquetage de sequence. Cette classe de modeles permet d'exprimer des modeles plus flexibles que les modeles de Markov caches ou les modeles semi-markoviens caches, couramment utilises dans ce domaine. En particulier, elle rend possible l'utilisation d'attributs (ou descripteurs acoustiques) extraits de sequences de trames audio qui se recouvrent, au lieu d'observations disjointes. Nous tirons parti de cette propriete pour introduire des attributs qui realisent une modelisation implicite du tempo au plus bas niveau du modele. Nous proposons trois structures de modeles differentes de complexite croissant, correspondant a differents niveaux de precision dans la modelisation de la durees des evenements musicaux. Trois types de descripteurs acoustiques sont utilises, pour caracteriser localement l'harmonie, les attaques de notes et le tempo de l'enregistrement. Une serie d'experiences realisees sur une base de donnees de piano classique et de musique pop permet de valider la grande precision de nos modeles. En effet, avec le meilleur des systemes proposes, plus de 95 % des attaques de notes sont detectees a moins de 100 ms de leur position reelle. Plusieurs attributs acoustiques classiques, calcules a partir de differentes representation de l'audio, sont utiliser pour mesurer la correspondance instantanee entre un point de la partition et une trame de l'enregistrement. Une comparaison de ces descripteurs est alors menee sur la base de leurs performances d'alignement. Nous abordons ensuite la conception de nouveaux attributs, grâce a l'apprentissage d'une transformation lineaire de la representation symbolique vers une representation temps-frequence quelconque de l'audio. Nous explorons deux strategies differentes, par minimum de divergence et maximum de vraisemblance, pour l'apprentissage de la transformation optimale. Les experiences effectuees montrent qu'une telle approche peut ameliorer la precision des alignements, quelle que soit la representation de l'audio utilisee. Puis, nous etudions differents ajustements a effectuer afin de confronter les systemes a des cas d'utilisation realistes. En particulier, une reduction de la complexite est obtenue grâce a une strategie originale d'elagage hierarchique. Cette methode tire parti de la structure hierarchique de la musique en vue d'un decodage approche en plusieurs passes. Une diminution de complexite plus importante que celle de la methode classique de recherche par faisceaux est observee dans nos experiences. Nous examinons en outre une modification des modeles proposes afin de les rendre robustes a d'eventuelles differences structurelles entre la partition et l'enregistrement. Enfin, les proprietes de scalabilite des modeles utilises sont etudiees.