Automatic Music Transcription based on Prior Knowledge from Musical Acoustics. Application to the repertoires of the Marovany zither of Madagascar

Transcription automatique de musique basé sur des connaissances a prior issues de l'Acoustique Musicale. Application aux répertoires de la cithare marovany de Madagascar L’ethnomusicologie est l’étude de la musique en mettant l’accent sur les aspects culturels, sociaux, matériels, cognitifs et/ou biologiques. Ce sujet de thèse, motivé par Pr. Marc Chemillier, ethnomusicologue au laboratoire CAMS-EHESS, traite du développement d’un système automatique de transcription dédié aux répertoires de musique de la cithare marovany de Madagascar. Ces répertoires sont transmis oralement, résultant d’un processus de mémorisation/ transformation de motifs musicaux de base. Ces motifs sont un patrimoine culturel important du pays, et évoluent en permanence sous l’influence d’autres pratiques et genres musicaux. Les études ethnomusicologiques actuelles visent à comprendre l’évolution du répertoire traditionnel, et de préserver ce patrimoine. Pour servir cette cause, notre travail consiste à fournir des outils informatiques d’analyse musicale pour organiser et structurer des enregistrements audio de cet instrument. La transcription automatique de musique consiste à estimer les notes d’un enregistrement à travers les trois attributs : temps de début, hauteur et durée de note. Notre travail sur cette thématique repose sur l’incorporation de connaissances musicales a priori dans les systèmes informatiques. Une première étape de cette thèse fût donc de générer cette connaissance et de la formaliser en vue de cette incorporation. Cette connaissance explorer les caractéristiques multi-modales du signal musical, incluant le timbre, le langage musical et les techniques de jeu. La recherche effectée dans cette thèse se distingue en deux axes : un premier plus appliqué, consistant à développer un système de transcription de musique dédié à la marovany, et un second plus fondamental, consistant à fournir une analyse plus approfondie des contributions de la connaissance dans la transcription automatique de musique. Notre premier axe de recherche requiert une précision de transcription très bonne (c.a.d. une F-measure supérieure à 95 % avec des tolérances d’erreur standardes) pour faire office de supports analytiques dans des études musicologiques. Pour cela, nous utilisons une technologie de captation multicanale appliquée aux instruments à cordes pincées. Les systèmes développés à partir de cette technologie utilisent un capteur par corde, permettant de décomposer un signal polyphonique en une somme de signaux monophoniques respectifs à chaque corde, ce qui simplifie grandement la tâche de transcription. Différents types de capteurs (optiques, piézoélectriques, électromagnétiques) ont été testés. Après expérimentation, les capteurs piézoélectriques, bien qu’invasifs, se sont avérés avoir les meilleurs rapports signal-sur-bruit et séparabilité inter-capteurs. Cette technologie a aussi permis le développement d’une base de données dite “ground truth" (vérité de terrain), indispensable pour l’évaluation quantitative des systèmes de transcription de musique. Notre second axe de recherche propose des investigations plus approfondies concernant l’incorporation de connaissance a priori dans les systèmes automatiques de transcription de musique. Deux méthodes statistiques ont été utilisées comme socle théorique, à savoir le PLCA (Probabilistic Latent Component Analysis) pour l’estimation multi-pitch et le HMM (Hidden Markov Models).