UN JEU DE DONNÉES POUR L’ENTRAÎNEMENT DE SYSTÈMES DE SYNCHRONISATION MUSICIEN/MACHINE

Serge Lemouton, Jean-Louis Giavitto, Miller Puckette

Type De Soumission: Articles présentant des résultats nouveaux, non publiés.

Keywords: score following, dataset, synchronisation

TL;DR: On présente un jeu de données musicales constitué d'œuvres du repertoire de l'Ircam, dont l'objectif est l'apprentissage, l'evaluation et le test de nouvelles stratégies de synchronisation homme/machines

Abstract:

Le suivi de partition, défini comme l’alignement en temps réel d’un flux audio sur une référence temporelle symbolique (partition, cue-list) reste difficile à rendre fi\-able en situation réelle dans le contexte de la musique contemporaine. Les modes de jeu étendus, les timbres bruités et les écarts interprétatifs mettent en défaut des approches historiques, fondées sur des modèles probabilistes même si des applications destinées à la pratique tonale montrent qu’un usage stable est possible dans des cadres stylistiquement contraints.

La situation évolue avec le développement de nouvelles techniques (comme l’apprentissage profond) qui renouvelle les représentations audio et améliore la robustesse des systèmes. Par ailleurs, le problème se généralise : il s’agit plus généralement d’aligner en temps-réels un ou plusieurs média à un scénario temporel prédéfinis ouvrant des usages scéniques élargis.

Cependant, l’évaluation demeure un verrou. Les jeux de données publics offrant une “vérité terrain” (Ground Truth, GT) sont rares, coûteux à produire et hétérogènes, ce qui limite les comparaisons reproductibles. Nous proposons donc une approche pragmatique : constituer un corpus d’exécutions réelles assorties de traces d’alignement issues de conditions de concert (suivi hybride automatique–manuel). Ces traces ne constituent pas une GT stricte, mais une référence opérationnelle suffisante pour le benchmarking inter-systèmes.

Email Sharing: Nous autorisons le partage des noms et des adresses électroniques des auteurs avec les responsables du programme.

Submission Number: 10