Probabilistic Segmentation of Folk Music Recordings

The paper presents a novel method for automatic segmentation of folk music field recordings. The method is based on a distance measure that uses dynamic time warping to cope with tempo variations and a dynamic programming approach to handle pitch drifting for finding similarities and estimating the length of repeating segment. A probabilistic framework based on HMM is used to find segment boundaries, searching for optimal match between the expected segment length, between-segment similarities, and likely locations of segment beginnings. Evaluation of several current state-of-the-art approaches for segmentation of commercial music is presented and their weaknesses when dealing with folk music are exposed, such as intolerance to pitch drift and variable tempo. The proposed method is evaluated and its performance analyzed on a collection of 206 folk songs of different ensemble types: solo, two- and three-voiced, choir, instrumental, and instrumental with singing. It outperforms current commercial music segmentation methods for noninstrumental music and is on a par with the best for instrumental recordings. The method is also comparable to a more specialized method for segmentation of solo singing folk music recordings

Analyse de structures répétitives dans les séquences musicales

Cette thèse rend compte de travaux portant sur l inférence de structures répétitives à partir du signal audio à l aide d algorithmes du texte. Son objectif principal est de proposer et d évaluer des algorithmes d inférence à partir d une étude formelle des notions de similarité et de répétition musicale.Nous présentons d abord une méthode permettant d obtenir une représentation séquentielle à partir du signal audio. Nous introduisons des outils d alignement permettant d estimer la similarité entre de telles séquences musicales, et évaluons l application de ces outils pour l identi cation automatique de reprises. Nous adaptons alors une technique d indexation de séquences biologiques permettant une estimation e cace de la similarité musicale au sein de bases de données conséquentes.Nous introduisons ensuite plusieurs répétitions musicales caractéristiques et employons les outils d alignement pour identi er ces répétitions. Une première structure, la répétition d un segment choisi, est analysée et évaluée dans le cadre dela reconstruction de données manquantes. Une deuxième structure, la répétition majeure, est dé nie, analysée et évaluée par rapport à un ensemble d annotations d experts, puis en tant qu alternative d indexation pour l identi cation de reprises.Nous présentons en n la problématique d inférence de structures répétitives telle qu elle est traitée dans la littérature, et proposons notre propre formalisation du problème. Nous exposons alors notre modélisation et proposons un algorithme permettant d identi er une hiérarchie de répétitions. Nous montrons la pertinence de notre méthode à travers plusieurs exemples et en l évaluant par rapport à l état de l art.The work presented in this thesis deals with repetitive structure inference from audio signal using string matching techniques. It aims at proposing and evaluating inference algorithms from a formal study of notions of similarity and repetition in music.We rst present a method for representing audio signals by symbolic strings. We introduce alignment tools enabling similarity estimation between such musical strings, and evaluate the application of these tools for automatic cover song identi cation. We further adapt a bioinformatics indexing technique to allow e cient assessments of music similarity in large-scale datasets. We then introduce several speci c repetitive structures and use alignment tools to analyse these repetitions. A rst structure, namely the repetition of a chosen segment, is retrieved and evaluated in the context of automatic assignment of missingaudio data. A second structure, namely the major repetition, is de ned, retrieved and evaluated regarding expert annotations, and as an alternative indexing method for cover song identi cation.We nally present the problem of repetitive structure inference as addressed in literature, and propose our own problem statement. We further describe our model and propose an algorithm enabling the identi cation of a hierarchical music structure. We emphasize the relevance of our method through several examples and by comparing it to the state of the art.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF