Introduction -

Travailler avec des descripteurs audio calculés à partir de signatures sonores

Project

• Description/analyse sonore à moyen terme (2s)
• Recommandation musicale (projet initié avec la plateforme de streaming équitable 1DLab)
• Synthèse sonore/Traitement du son

Points de départ

• Le spectrogramme, problème de résolution temporelle/fréquentielle, OK pour instrument monophonique, pour transitoires, attaques/rythmes, mais paramètres non quantifiables pour la description du TIMBRE.
• Transcriptions graphiques, typomorphologie, spectromorphologie => caractérisation très subjective.
• Descripteurs Audio : très réducteur.
• Machine learning, perception, nouvelles perspectives.

Collaborations

• financement de la fondation UJM (2018).
• services informatiques de l'UJM David Boit (MySQL database).
• Compagnie 1DTouch, plateforme de streaming equitable.
• Laboratoire Vibrations Acoustique (INSA-Lyon), Etienne Parizet (PR).
• Laboratoire Hubert Curien (UJM - UMR 5516), Fabrice Muhlenbach (MCF), Pierre Maret (PR), Na Wang (Master UJM, Ecole des Mines).
• GRAME (Lyon), Yann Orlarey.
• Na Wang (premiers développements sur les descripteurs), faculté des sciences UJM.
• Joseph Chataignon (premiers développements la the database), faculté des sciences UJM.
• Mohammed-Bashir Mahdi (développement de la première version de l'analyse Python et Web via Node.js), TELECOM-UJM
• Nicolas Roche et Lucas Veltri (stagiaires au laboratoire ECLLA).