Classification automatique musicale

Le lundi 12 novembre à 10h30 en salle 307 aura lieu un double séminaire en informatique musicale, dans le cadre de la collaboration Algomus entre le MIS et CRIStAL (Lille). Laurent Feisthauer, doctorant, parlera de "Détection de cadences: qu'est-ce qui marque une rupture dans la musique ?" et Gianluca Micchi, futur post-doc, de "A neural network for composer classification". 

Résumé :
Détection de cadences : qu'est-ce qui marque une rupture dans la musique ?
Les cadences sont des ruptures dans le discours musical, similaires à des ponctuations dans des textes écrits. Elles sont ressenties par des changements mélodiques, harmoniques, rythmiques ou de texture musicale. À partir d'une modélisation de descripteurs musicaux ciblant ces différents paramètres, nous présentons une étude systématique de l'apparition des cadences parfaites et des demi-cadences dans des corpus de quatuors de Haydn et de fugues de Bach. Nous présentons finalement un classifieur pour détecter ces cadences.

Abstract:
A neural network for classical music composer classification
In this work, I present a neural network approach to automatically extract musical features from short audio clips in order to predict their composer. The network is made of three convolutional layers followed by a long short-term memory recurrent layer, at the end of which a final dense layer implements the classification. The model reaches an accuracy of 70% on the validation set when classifying amongst 6 composers, and of 37% when classifying amongst 13 (roughly 5 times better than a random guess). The work represents the early stage of a project devoted to automatic feature detection and visualization with the final goal of creating a tree representation of music evolution. Perspectives and challenges are discussed.

Contact : Richard Groult