Clustering incrémental de signaux audio

Maxime Sirbu 1, 2, 3
1 MuTant - Synchronous Realtime Processing and Programming of Music Signals
Inria Paris-Rocquencourt, UPMC - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6, IRCAM, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
2 Repmus - Représentations musicales
STMS - Sciences et Technologies de la Musique et du Son
Résumé : Ce rapport de stage vise à l’étude de méthodes de partitionnement incrémentales, principalement appliquées à des signaux audio. Nous détaillons tous d’abord les algo- rithmes de partitionnement classiques de la littérature, ainsi que les bases théoriques permettant d’y aboutir. Puis nous présentons des méthodes étendant ces algorithmes de partitionnement au calcul en ligne. Nous utilisons pour cela les hmm, qui sont une modélisation classique de données et états latents en traitement du signal. Nous utili- sons aussi les hsmm, qui sont une extension des hmm, permettant une représentation semi-markovienne des états cachés. Ces algorithmes sont présentés dans le cadre de la segmentation audio – visant à séparer un fichier en fragments homogènes – et de la classification – visant à identifier les différents fragments – pouvant être appliquées à la détection d’événements sonores. On proposera aussi un protocole d’évaluation pour ces méthodes, afin de comparer leurs performances par rapport à une autre méthode de l’état de l’art en leur faisant effectuer les mêmes tâches.
Type de document :
Mémoires d'étudiants -- Hal-inria+
Apprentissage [cs.LG]. 2015
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Contributeur : Maxime Sirbu <>
Soumis le : mercredi 9 septembre 2015 - 18:09:41
Dernière modification le : vendredi 25 mai 2018 - 12:02:06
Document(s) archivé(s) le : lundi 28 décembre 2015 - 23:24:43

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  • HAL Id : hal-01196455, version 1

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Maxime Sirbu. Clustering incrémental de signaux audio. Apprentissage [cs.LG]. 2015. 〈hal-01196455〉

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