Classification à grande échelle de morceaux de musique en fonction de la présence de chant

Résumé : Le chant est un élément remarquable d’une chanson et sa détection automatique au sein d’un morceau est un défi largement étudié. Cet article propose une approche permettant de discriminer les titres musicaux comportant du chant dans une base de données musicales conséquente. L’approche précédemment proposée par Ghosal et al.[9] fonde la prise de décision sur l’analyse des descripteurs à l’échelle de la chanson. Nous générons ici une probabilité de présence de chant à l’échelle de la trame afin de prendre une décision globale. Une première méthode proposée pour cette classification utilise la densité de probabilité des prédictions et une seconde des n-grammes sur les trames supposées contenir du chant. Les résultats de ces nouvelles méthodes améliorent ceux obtenus par [9] et montrent une meilleure robustesse lorsque la taille de la base musicale augmente. La précision de la classification chute ainsi de 3.6% seulement contre 13.1% pour [9] lorsque la base de test est multipliée par 16.
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Contributor : Yann Bayle <>
Submitted on : Thursday, March 9, 2017 - 3:26:46 PM
Last modification on : Monday, August 6, 2018 - 6:02:59 PM
Long-term archiving on : Saturday, June 10, 2017 - 1:21:18 PM

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  • HAL Id : hal-01484201, version 1

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Yann Bayle, Pierre Hanna, Matthias Robine. Classification à grande échelle de morceaux de musique en fonction de la présence de chant. Journées d'Informatique Musicale, http://www.gmea.net/; https://scrime.labri.fr/; http://www.afim-asso.org/spip.php?article1, Mar 2016, Albi, France. pp.144-152. ⟨hal-01484201⟩

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