Towards global tempo estimation and rhythm-oriented genre classification based on harmonic characteristics of rhythm

Vers une estimation globale du tempo et une classification des genres orientée rythme basée sur les caractéristiques harmoniques du rythme La détection automatique de la structure rythmique au sein de la musique est l'un des défis du domaine de recherche "Music Information Retrieval". L'avènement de la technologie dédiées aux arts a permis l'émergence de nouvelles tendances musicales généralement décrites par le terme d'"Electronic/Dance Music" (EDM) qui englobe une pléthore de sous-genres. Ce type de musique souvent dédiée à la danse se caractérise par sa structure rythmique. Nous proposons une analyse rythmique de ce qui définit certains genres musicaux dont ceux de l'EDM. Pour ce faire, nous souhaitons réaliser une tâche d'estimation automatique du tempo global et une tâche de classification des genres axée sur le rythme. Le tempo et le genre sont deux aspects entremêlés puisque les genres sont souvent associés à des motifs rythmiques qui sont joués dans des plages de tempo spécifiques. Certains systèmes d'estimation du tempo dit "handcrafted" ont montré leur efficacité en se basant sur l'extraction de caractéristiques liées au rythme. Récemment, avec l'apparition de base de données annotées, les systèmes dit "data-driven" et les approches d'apprentissage profond ont montré des progrès dans l'estimation automatique de ces tâches.Dans cette thèse, nous proposons des méthodes à la croisée des chemins entre les systèmes "handcrafted" et "data-driven". Le développement d'une nouvelle représentation du rythme combiné à un apprentissage profond par réseau de neurone convolutif est à la base de tous nos travaux. Nous présentons en détails notre méthode dites Deep Rhythm dans cette thèse et nous présentons également plusieurs extensions basées sur des intuitions musicales qui nous permettent d'améliorer nos résultats.