Modèles de compression et critères de complexité pour la description et l'inférence de structure musicale - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2017

Compression models and complexity criteria for the description and the inference of music structure

Modèles de compression et critères de complexité pour la description et l'inférence de structure musicale

Abstract

A very broad definition of music structure is to consider what distinguishes music from random noise as part of its structure. In this thesis, we take interest in the macroscopic aspects of music structure, especially the decomposition of musical pieces into autonomous segments (typically, sections) and their characterisation as the result of the grouping process of jointly compressible units. An important assumption of this work is to establish a link between the inference of music structure and information theory concepts such as complexity and entropy. We thus build upon the hypothesis that structural segments can be inferred through compression schemes. In a first part of this work, we study Straight-Line Grammars (SLGs), a family of formal grammars originally used for structure discovery in biological sequences (Gallé, 2011), and we explore their use for the modelisation of musical sequences. The SLG approach enables the compression of sequences, depending on their occurrence frequencies, resulting in a tree-based modelisation of their hierarchical organisation. We develop several adaptations of this method for the modelisation of approximate repetitions and we develop several regularity criteria aimed at improving the efficiency of the method. The second part of this thesis develops and explores a novel approach for the inference of music structure, based on the optimisation of a tensorial compression criterion. This approach aims to compress the musical information on several simultaneous time-scales by exploiting the similarity relations, the logical progressions and the analogy systems which are embedded in musical segments. The proposed method is first introduced from a formal point of view, then presented as a compression scheme rooted in a multi-scale extension of the System & Contrast model (Bimbot et al., 2012) to hypercubic tensorial patterns. Furthermore, we generalise the approach to other, irregular, tensorial patterns, in order to account for the great variety of structural organisations observed in musical segments. The methods presented in this thesis are tested on a structural segmentation task using symbolic data, chords sequences from pop music (RWC-Pop). The methods are evaluated and compared on several sets of chord sequences, and the results establish an experimental advantage for the approaches based on a complexity criterion for the analysis of structure in music information retrieval, with the best variants offering F-measure scores around 70%. To conclude this work, we recapitulate its main contributions and we discuss possible extensions of the studied paradigms, through their application to other musical dimensions, the inclusion of musicological knowledge, and their possible use on audio data.
Une définition très générale de la structure musicale consiste à considérer tout ce qui distingue la musique d'un bruit aléatoire comme faisant partie de sa structure. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'aspect macroscopique de cette structure, en particulier la décomposition de passages musicaux en unités autonomes (typiquement, des sections) et à leur caractérisation en termes de groupements d'entités élémentaires conjointement compressibles. Un postulat de ce travail est d'établir un lien entre l'inférence de structure musicale et les concepts de complexité et d'entropie issus de la théorie de l'information. Nous travaillons ainsi à partir de l'hypothèse que les segments structurels peuvent être inférés par des schémas de compression de données. Dans une première partie, nous considérons les grammaires à dérivation unique (GDU), conçues à l'origine pour la découverte de structures répétitives dans les séquences biologiques (Gallé, 2011), dont nous explorons l'utilisation pour modéliser les séquences musicales. Cette approche permet de compresser les séquences en s'appuyant sur leurs statistiques d'apparition, leur organisation hiérarchique étant modélisée sous forme arborescente. Nous développons plusieurs adaptations de cette méthode pour modéliser des répétitions inexactes et nous présentons l'étude de plusieurs critères visant à régulariser les solutions obtenues. La seconde partie de cette thèse développe et explore une approche novatrice d'inférence de structure musicale basée sur l'optimisation d'un critère de compression tensorielle. Celui-ci vise à compresser l'information musicale sur plusieurs échelles simultanément en exploitant les relations de similarité, les progressions logiques et les systèmes d'analogie présents dans les segments musicaux. La méthode proposée est introduite d'un point de vue formel, puis présentée comme un schéma de compression s'appuyant sur une extension multi-échelle du modèle Système & Contraste (Bimbot et al., 2012) à des patrons tensoriels hypercubiques. Nous généralisons de surcroît l'approche à d'autres patrons tensoriels, irréguliers, afin de rendre compte de la grande variété d'organisations structurelles des segments musicaux. Les méthodes étudiées dans cette thèse sont expérimentées sur une tâche de segmentation structurelle de données symboliques correspondant à des séquences d'accords issues de morceaux de musique pop (RWC-Pop). Les méthodes sont évaluées et comparées sur plusieurs types de séquences d'accords, et les résultats établissent l'attractivité des approches par critère de complexité pour l'analyse de structure et la recherche d'informations musicales, les meilleures variantes fournissant des performances de l'ordre de 70% de F-mesure.

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  • HAL Id : tel-01687054 , version 1

Cite

Corentin Guichaoua. Modèles de compression et critères de complexité pour la description et l'inférence de structure musicale. Autre [cs.OH]. Université de Rennes, 2017. Français. ⟨NNT : 2017REN1S053⟩. ⟨tel-01687054⟩
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