Catégorisation d`un ensemble de données Etude de la
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1. 0 06 0 04 0 02 0 10 20 30 40 50 Le taux de passage z ro semble d cro tre avec l augmentation de la charge 0300 0300 0300 D croissance temporelle Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 0 4 Mezzo 0 3 L Forte 0 2 L 0 1 L 0 l ji i l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 0 4 Piano 0 3 L Mezzo Forte 0 2 L 0 1 L 0 1 1 1 1 1 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes 0 5 Piano 0 4 Mezzo 0 3 L Forte 0 2 L 0 1 L 0 1 1 L 1 1 0 10 20 30 40 50 60 La d croissance temporelle de l nergie semble peu d pendre de la charge 0300 0300 0300 D croissance temporelle Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 0 4 Mezzo 0 3 L Forte 0 2 L 0 1 L 0 l ji i l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 0 4 Piano 0 3 L Mezzo Forte 0 2 L 0 1 L 0 1 1 1 1 1 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ TemporalDecrease pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes 0 5 Piano 0 4 Mezzo 0 32. Cadre de l tude une banque de donn es de sons de piano Pr sentation de l exp rience Mon stage fut le prolongement d une recherche entam e lors du stage de DEA d Adrien Mamou Mani portant sur l tude des ph nom nes non lin aires dans la table d harmonie du piano Afin d tudier l influence de la charge il fut d cid d enregistrer gr ce un couple de micros plac au dessus d un piano queue les sons produits par chacune des notes blanches de l instrument pour trois forces de frappe reproductibles et pour trois charges diff rentes de la table d harmonie Obtenir une force de frappe reproductible fut un des premiers soucis de l exp rience et cela fut r alis gr ce l utilisation d un lectroaimant appliquant sur les touches blanches du piano une frappe calibr e La modification de la charge de la table d harmonie est une t che fastidieuse car elle implique l intervention d un sp cialiste pour tout d abord modifier la pression de la table sur la structure mais aussi pour accorder nouveau le piano en entier une fois cette op ration effectu e De fait trois charges seulement furent tudi es pour un m me piano Ainsi l exp rience a abouti la production de 52 3 3 468 sons de piano qu il s agissait d tudier Enjeux de l tude Tout d abord le premier enjeu naturel pour cette tude est de savoir si la modification de la charge de la table d harmonie du
3. pr sent es de diverses fa on Pour un son donn d une note de piano on peut extraire un nombre infini de descripteurs et comme il a t dit plus haut ce sont les descripteurs standards MPEG 7 qui furent choisis ainsi qu un certain nombre de descripteurs plus originaux Les premiers sont syst matiquement des scalaires un fichier on associe un scalaire D autres peuvent tre des vecteurs Par exemple un fichier on peut associer son spectre sa courbe d nergie en fonction du temps etc Le r sultat est un vecteur Un grand nombre de descripteurs sont ainsi des vecteurs Dans tous les cas ce ne sont pas les m mes affichages qui sont adapt s dans les diff rents cas Les courbes furent g n r es partir de l outil d tude dont on trouvera en annexe un mode d emploi Pr sentation g n rale des r sultats Niveau maximal Niveau maximal en dB atteint par la note Valeur du champ NiveauMax pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 15L Mezzo Forte 25 l l l l I 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ NiveauMax pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes Piano i yea ee O NY Mezzo 20L aa E ANAN Tue Forte Q B0L 40 V 50 i i i l i 0 10 20 30 40 50 60 Num ro de note Valeur du champ NiveauMax pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes ti Pian
4. tences de chacun dans des projets de recherche communs s axant principalement autour de trois composantes majeures les instruments de musique les techniques audio et la perception cognition On peut pr senter ici bri vement la d marche scientifique couramment adopt e au laboratoire Lorsqu il s agit d tudier un ph nom ne musical que ce soit un instrument de musique une technique audio de traitement du son l tude de qualit s musicales dans une voix on se retrouve confront deux points de vue non trivialement associables celui de l objet physique et celui de l objet perceptif Dans le but d tudier le ph nom ne on part ainsi des deux donn es notre disposition en effectuant de front une analyse scientifique du probl me pos et une analyse perceptive sous la forme de verbalisation libre ou orient e Ce qui est sp cifique au laboratoire c est sa d marche syst matique de mise en relation des deux bouts de ce fil conducteur souvent par un proc d it ratif qui permettra au final de comprendre mieux si c est possible quelles sont d une part les causes mat rielles mesurables de certains caract res subjectifs mais galement quelles sont les cons quences subjectives de la modification d un certain nombre de param tres contr lables Cette d marche n cessite une forte rigueur dans le traitement car il est facile de perdre une dimension fondamentale du probl me en analysant mal les verbalisat
5. tude perceptive o Quelques id es pour am liorer l tude de l impact de la charge Application d autres tudes collaborations La voix en environnement bruyant Ma va Cat gorisation de sons de synth se d une plaque de bois nom de la stagiaire D tection de la distance de cassure d un jet Anne Conclusion Annexes Bibliographie Pr sentation du LAM Plan du dossier technique de la base de donn es Introduction Le Laboratoire d Acoustique musicale Le laboratoire du CNRS qui m a accueilli lors de ce stage dont on trouvera la pr sentation compl te en annexe est un laboratoire dont les ambitions multiples ont toutes une probl matique commune parvenir a faire le lien entre la musique en tant qu objet physique et la musique en tant qu objet qui fait sens pour l humain que nous appelerons objet perceptif Sa particularit s il est envisag dans sa globalit n est pas proprement parler une expertise dans un domaine scientifique particulier ni m me dans des tudes musicologiques mais plut t dans la synth se rigoureuse des tudes scientifiques des ph nom nes dans le but de mettre le doigt sur leur dimension musicales On trouve ainsi au LAM des chercheurs dont les sp cialit s sont aussi vari es que le traitement du signal l acoustique ou encore les sciences humaines La sp cificit de ce laboratoire est ainsi une d marche tr s originale de mise en commun des comp
6. IN Discussion de certains aspects remarquables e Retour sur la validit de l exp rience la justesse du piano Un des premiers travaux que l on puisse faire est de v rifier la validit de certaines hypoth ses de l exp rience et en particularit la justesse du piano On constate en effet que la charge n a que tr s peu d effet d une mani re g n rale sur la fr quence fondamentale des notes jou es ce qui est plut t heureux puisqu un accordeur a travaill apr s la modification de charge du piano pour justement accorder l instrument En observant les courbes ci apr s pr sentant la valeur du champ Fondamental extrait des sons on remarque que pour une grande partie de la tessiture du piano les courbes co ncident entre les charges Les sauts des courbes correspondent aux faiblesses de la m thode utilis e d extraction du fondamental dans le cas de manque de partiels Valeur du champ Fondamental pour la v locit 1 les trois charges et les 52 notes 2500 2000 1500 1000 500 Charge faible Charge mediane 10 20 30 40 50 60 Num ro de note IN Valeur du champ Fondamental pour la v locit 2 les trois charges et les 52 notes 4000 Charge faible 8500 Charge mediane Charge forte 3000 2500 L 2000 1500 1000 50
7. L Forte 0 2 L 0 1 L 0 1 1 L 1 1 0 10 20 30 40 50 60 La d croissance temporelle de l nergie semble peu d pendre de la charge TNT DOS ao TT DOS ao TT ao DOS Centre de gravit spectral Valeur du champ SpectralCentroid pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 15000 Mezzo Forte 10000 N 5000 0 l i l l l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ SpectralCentroid pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 15000 Piano Mezzo 10000 Forte 5000 0 l j l l l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ SpectralCentroid pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes 15000 Piano Mezzo 10000 Forte 5000 0 l l 0 10 20 30 40 50 60 La position du centre de gravit spectral semble peu d pendre de la charge 17 ao mI TO 13 g ao 17 DOS ao ywor sa ton Moment spectral d ordre 2 Valeur du champ SpectralSpread pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 12000 Mezzo men g Forte 8000 6000 4000 L M 2000 l l l l l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ SpectralSpread pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 12000 Piano 10000 Mezzo 6000 4000 L 2000 l l l l l 0 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ SpectralSpread pour la charge 3 les trois v loci
8. piano s entend ou pas Il est en effet concevable que les r percussions de la modification d un param tre de facture de l instrument soient si faibles que les diff rences soient inaudibles Il s agit d tudier des ph nom nes qui ont une r alit perceptive sur le plan musical car c est l la vocation du laboratoire En prolongement de cette tude pr liminaire il est int ressant d tudier ce qui change r ellement d une charge l autre dans le but de mieux orienter le travail de mod lisation de l autre c t de la cha ne de traitement de confirmer ou d infirmer des hypoth ses faites d ouvrir de nouveaux champs de recherche Cette tude de ce qui change correspond aussi bien une tude perceptive l tude des r actions d auditeurs ces sons de piano qu l tude par des techniques audio du type traitement du signal Mise en forme des donn es Le premier travail a consist mettre en forme ces donn es afin de pouvoir les exploiter Elles se pr sentaient sous la forme de longs enregistrements qu il a fallu segmenter la main Une tude bibliographique 1 a conduit l tablissement d un certain nombre de descripteurs audio standard appliquer aux signaux Il s agit de descripteurs inclus dans la norme MPEG 7 D marche Un outil d automatisation des calculs Dans le souci de s affranchir pour le reste du stage des difficult s techniques importante
9. thode M thodes d analyse des donn es e Introduction Une fois les descripteurs calcul s pour l ensemble des sons il s agissait de proc der a une tude sur ces donn es afin d en tirer des conclusions quant a l influence des divers param tres de production des sons hauteur v locit et charge D une mani re g n rale il se d gage de cette probl matique qu une certaine rigueur est de mise d s qu il s agit d tudes statistiques dans la mesure o il est facile de tirer des conclusions hasardeuses d s lors que la population des donn es est suffisamment r duite Les traitements effectu s sur les donn es au cours de ce stage peuvent se regrouper en deux cat gories Dans le premier cas on part de la structure de la base de donn es et on conna t donc priori les param tres que les descripteurs sont cens s plus ou moins bien repr senter changement de hauteur de v locit et de charge ici et on cherche tablir pour chacun de ces param tres quels sont les descripteurs les plus appropri s pour le repr senter La deuxi me cat gorie de traitement des donn es adopte une attitude r solument cat gorisante dans le sens o elle place initialement toutes les donn es au m me niveau puis cherche les regrouper par similitudes des valeurs des descripteurs De telles m thodes sont cens es aboutir une classification des donn es sous forme de familles et la question pos e par notre pro
10. 0 0 l 0 10 20 30 40 50 60 Num ro de note Valeur du champ Fondamental pour la v locit 3 les trois charges et les 52 notes 4000 Charge faible 3500 L Charge mediane Charge forte 3000 2500 L z 2000 H 1500 1000 500 0 i 0 10 20 30 40 50 60 Num ro de note Carte des coefficients de qualit des partiels lien avec la corde vibrante En tudiant pour chaque son la valeur d amortissement de chaque partiel en fonction du temps on peut pour chaque partiel extraire le coefficient de qualit et ainsi obtenir pour chaque configuration hauteur intensit charge un profil en termes de coefficients de qualit profil classique dans le cadre de l tude des cordes vibrantes Limites et r flexions sur l application au piano Pas d tude perceptive pour l instant Les notes des descripteurs quant leur aspect cat gorisant pour la charge IRMFSP sont consid rer la lumi re d une obligatoire tude perceptive A l usage n tant pas un sp cialiste moi m me de l instrument je constate qu il y a en effet des diff rences perceptibles mais je ne saurais pas dire si je suis capable d une mani re tr s infaillible de d terminer pr cis ment quel son correspond une charge plus forte ou plus faible tous les autres param tres tant conserv s Il est ind niable que ce qui s tudie s entend mais il est de premi re importance m
11. Antoine Liutkus Cat gorisation d un ensemble de donn es Etude de la charge de la table d harmonie du piano Plan Introduction L existant Une banque de donn es de sons de piano e Contexte pr sentation de l exp rience e Les enjeux de l tude e Mise en forme des donn es e Pr sentation des descripteurs standards utilis s e M thodes originales o Une nouvelle m thode d extraction de pics o Des descripteurs pour les param tres de la loi de distribution des signaux D marche e Conception d un outil d automatisation des calculs e Impl mentation des descripteurs e M thodes d analyse des donn es o Introduction o De la structure de la base de donn es vers les descripteurs R duction des descripteurs un sous ensemble de variables One Way ANOVA Notation d un descripteur IRMFSP o Des descripteurs une structure de base de donn es cat gorisation Analyse en composantes principales Regroupements par valeurs de descripteurs o Impl mentation de ces m thodes d analyse R sultats pour le piano Introduction Pr sentation des r sultats o Descripteurs temporels o Descripteurs spectraux o Descripteurs harmoniques Discussion de certains aspects remarquables o Retour sur la validit de l exp rience justesse du piano o Carte des coefficients de qualit des partiels lien avec la corde vibrante Limites et r flexions sur l application au piano o N cessit d une
12. aintenant de comparer les r sultats donn s ici avec ceux d une tude perceptive venir afin de voir si les r sultats peu convaincants des descripteurs est le signe d une indiscernabilit des sons en g n ral ou bien de la non explicitation actuelle des descripteurs ad quats l tude du probl me e Quelques id es pour am liorer l tude de l impact de la charge Il est tr s difficile de modifier la charge de la table d harmonie d un piano Il s agit d une op ration d licate qui n cessite l intervention d un professionnel pour raccorder l instrument L exp rience qui fut r alis e consista enregistrer 3 sons diff rents pour chaque note du piano avec une charge donn e piano mezzo fortissimo Le passage la statistique est ainsi fortement compromis Disposer pour chaque note d un grand nombre de sons quitte abandonner la reproductibilit de la charge permettrait d tablir une tude statistique beaucoup plus fiable sur l influence de la charge au niveau quantitatif Je pense donc que pour la prochaine exp rience il faudrait bien s r faire une tude mettant en uvre un plus grand nombre de charges mais galement un plus grand nombre d intensit s de frappe pour chaque note et chaque charge Ceci est de plus justifi par le fait qu on ne dispose de toute fa on pas de reproductibilit de la mise en charge et qu il est donc de toute fa on impossible dans l tat actuel
13. bl me est pr cis ment la suivante retrouve t on par le biais de ces m thodes automatis es une influence de la charge e De la structure de la base vers le descripteur Dans ce cas d tudes statistiques nous connaissons la structure de la base de donn es ce qui signifie que pour chaque son nous savons quelle est sa v locit sa hauteur et la charge du piano Dans ces conditions ce qui nous int resse est de savoir pour chaque descripteur dans quelle mesure sa valeur est repr sentative de chacune de ces donn es Il existe des outils statistiques permettant de mesurer la valeur discriminante d un descripteur pour une certaine partition d une population C est exactement le cas d application recherch ici on cherche tudier quel point un descripteur va permettre par exemple de d terminer la charge des sons de piano Il s agit d une partition de l ensemble des sons car chaque son est associ e une seule charge Trois outils furent impl ment s qui effectuent ces op rations et on pourra se r f rer au mode d emploi fourni en annexe pour plus de d tails Il s agit de e La r duction d un descripteur un sous ensemble de variables dans notre tude un son d pend de trois donn es charge C hauteur H et v locit V Un descripteur d associ a ce son est par cons quent une fonction de trois variables C H V gt d C H V Cette m thode consiste tudier l erreur si on le consid r
14. des choses de reproduire l exp rience parfaitement l identique Application a d autres tudes collaborations La voix en environnement bruyant Dans le cadre de sa th se Ma va Garnier LAM tudie les qualit s de la voix en environnement bruyant et dispose a cette fin d un corpus cons quent d enregistrements fruits d exp riences aupr s d un nombre non n gligeable de sujets sur lesquels elle effectue des calculs de descripteurs Dans la phase de traitement de son corpus nous avons collabor pour que l outil de gestion de la base de donn es apporte galement des r ponses ses probl mes en plus des miens Cela a apport un ceil ext rieur plut t b n fique et a conduit l impl mentation d un grand nombre de fonctionnalit s dont on trouvera la description dans le mode d emploi fourni en annexe A ce jour Ma va utilise cet outil dans ses travaux de recherche D tection de la distance de cassure d un jet Anne Bagu dans le cadre de son stage de master en m canique des fluides au LAM tudiait la forme des jets au sein d une fl te bec Dans son travail de recherche s est pos le probl me de d tecter la distance de cassure du jet par rapport l embouchure Ceci fut r alis en appliquant simplement la fonction de d tection de pics avec un niveau de d tail tr s faible avec des r sultats d embl e totalement convaincants pour elle Ci dessous un exemple d un de ces jet
15. e Comment cr er un Element e Que signifie le checkbox Afficher chemins partiels e Out et comment sont affich s les l ments s lectionn s Questions relatives a la gestion des Champs Conclusion Quelle est la diff rence entre les deux listes de champs Comment modifier les valeurs des champs des l ments Comment utiliser Forcer une valeur Comment utiliser Calculer depuis une fonction Qu est ce que le bouton Calculs ponymes Comment fonctionne outil d import export en mode texte Comment importer dans ma base des donn es du disque dur
16. e comme fonction de moins de variables par exemple d C V e One Way ANOVA Cette m thode classique permet de visualiser la valeur d un descripteur de fa on graphique entre plusieurs lots de donn es regroup s initialement entre elles Par exemple on peut dans notre cas effectuer un regroupement entre tous les sons de chaque charge et proc der a une tude pour chacun des descripteurs e Notation d un descripteur IRMFSP Inertia Ratio Maximization with Feature Space Projection 2 Cet algorithme attribue un descripteur un scalaire entre 0 et 1 li son pouvoir discriminant sur une certaine partition de l ensemble des donn es On pourra se r f rer l article sus cit pour plus de d tails e Du descripteur vers la structure de la base Dans ce sc nario ce qui est recherch est l tablissement d une structure partir des donn es seules Il s agit de regrouper entre eux les l ments ayant des valeurs de descripteurs semblables dans le but de former des familles Deux approches furent tent es au cours du stage pour effectuer ce travail de cat gorisation e Analyse en Composantes Principales Supposons que l on ait N l ments notre base pour lesquels on a calcul P descripteurs On trouvera une litt rature abondante sur cette analyse introduite en 1901 par Pearson et d velopp e en 1933 par Hotelling dont le principe est ni plus ni moins de trouver une base plus adapt e de l espace R
17. e nos recherches Les nombreux contacts avec les facteurs et les instrumentistes nous en ont confirm le bien fond et la double formation scientifique et musicale des chercheurs en a permis le d veloppement au travers de nombreuses collaborations Travailler sur les instruments de musique la synth se sonore les salles de concert implique naturellement de faire appel a plusieurs disciplines des sciences physiques et humaines R ciproquement les r sultats des recherches trouvent des applications dans d autres champs des domaines concern s industrie automobile par exemple Les activit s du laboratoire peuvent se pr senter sch matiquement sous les rubriques suivantes Th mes de recherche Domaines scientifiques de r f rence Instruments de Musique et Voix Physique des instruments de musique Dynamique des vibrations Acoustique Mecanique Mat riaux et structures Facture instrumentale Techniques Audio Synth se sonore num rique et hybride Informatique Traitement du signal Electroacoustique Contr le actif Chimie Reproduction du son et conservation de sia eprodu du vieillissement l information sonore Acoustique des lieux d coute salles de Acoustique architecturale et urbaine concert espaces ext rieurs Cognition et Perception Etude des sons musicaux hauteur Psychoacoustique intensit timbre sonorit Caract risation des sources et des lieux Sciences cognitives Psych
18. eatures for sound description similarity and classification in the CUIDADO project v1 0 23 04 2004 Geoffroy Peeters www ircam fr 2 Hierarchical Gaussian Tree with inertia ratio maximization for the classification of large musical instruments database G Peeters X Rodet Proc Of the 6 Internation Conf on Digital Audio Effects DAFX 03 London UK September 8 11 2003 ANNEXE Pr sentation du Laboratoire d Acoustique Musicale Historique Le LAM a t cr en 1963 dans le D partement de M canique de la Facult des Sciences par Emile Leipp rapidement rejoint par Mich le Castellengo et Jean Sylvain Li nard Les premi res recherches se sont orient es sur le fonctionnement et la spectrographie des instruments de musique classiques et traditionnels sur le bruit g ne desbruits faibles et sur la parole avec d s cette poque une alliance entre l utilisation d une repr sentation du signal en fr quence amplitude temps le sonagramme et son interpr tation sur le plan perceptif Par la suite Jean Kergomard y a soutenu sa th se sur le champ interne et externe des instruments vent L activit de recherche a connu une grande diffusion gr ce aux s minaires du G A M Groupe d Acoustique Musicale et aux diff rents enseignements mis en place tant au laboratoire que dans diverses institutions professionnelles Ecoles de cin ma Conservatoire National Sup rieur de Musique D s le d part d E Leipp en 1982 une n
19. enti contraint que j ai pu r aliser cet outil comme bon me semblait la vue des besoins de tous C est ainsi je pense un outil correspondant tr s bien aux attentes d un grand nombre de chercheurs dans le domaine qui est le fruit de mon travail lors de ce stage C est dans un souci de p rennit qu on trouvera en annexe ce rapport un mode d emploi complet permettant quiconque en ressent le besoin de le prendre en mains et de l utiliser son tour La programmation d un tel outil m a permis de tr s fortement confirmer ma connaissance du langage Matlab et m a permis de mettre en application mes connaissances dans le domaine du g nie logiciel qui correspondaient je crois au sein du Master la particularit de mon profil D un point de vue scientifique le fait de manipuler autant de concepts dans le domaine du traitement du signal a t je pense un compl ment id al de ma formation en la mati re J ai assimil un grand nombre de notions qui jusque l taient assez abstraites pour moi et j ai v cu de nombreuses reprises l excitation de faire des d couvertes Je crois avoir d couvert avec ma m thode d extraction de pics une technique offrant des performances d excellente qualit et c est avec de tr s bons souvenirs voire avec de fortes vell it s de collaborations futures que je quitte aujourd hui le Laboratoire d Acoustique Musicale ANNEXE Bibliographie 1 A Large Set of audio f
20. et d ainsi trouver selon quels axes principaux s articulent les donn es e Regroupements par valeurs similaires de descripteurs Une approche tent e dans le cadre du stage fut de consid rer pour chaque descripteur l histogramme du nombre d l ments par tranche de valeurs et d appliquer cet histogramme l algorithme de d composition en groupes afin que chaque descripteur corresponde une partition de l ensemble des donn es On peut ensuite par exemple regrouper entre eux les l ments qui ont le plus d l ments en commun e Impl mentation des m thodes d analyse des donn es L ensemble des m thodes d analyse des donn es pr sent es plus haut furent impl ment es dans l outil de base de donn es pour la cat gorisation pr sent plus avant en annexe L int r t de compiler en cet outil toutes ces m thodes est leur r utilisabilit Comme cela a t soulign pr c demment les besoins d analyses de ce genre tant un probl me si ce n est classique en tout cas r current au sein du laboratoire disposer une fois pour toutes d un outil permettant d effectuer tous ces calculs est un gain de temps important pour la recherche Les r sultats sont consign s dans la section suivante R sultats pour le piano Introduction Dans cette section sont consign s les r sultats des analyses effectu es sur les sons de piano On y trouvera les diff rentes courbes des valeurs des descripteurs
21. ions des sujets perceptifs et en restreignant le champ des tudes scientifiques un certain nombre de param tres connus qui nous sont chers C est au sein d une telle probl matique que mon stage s est situ En arrivant au laboratoire j ai int gr un groupe de recherche ax sur l tude d un instrument de musique particulier le piano Les chercheurs impliqu s dans ce projet sont tout autant des sp cialistes en m canique en traitement du signal mais aussi en acoustique et en sciences humaines Divers th mes secondaires sont abord s au sein de ce qui s appelle L atelier piano qui visent aboutir une tude de plus en plus compl te des divers aspects de l instrument Mon stage est le prolongement du stage de DEA d Adrien Mamou Mani qui s est appliqu tudier la table d harmonie du piano en particulier sa charge param tre fondamental de facture de l instrument La charge de la table d harmonie est la mani re dont le corps vibrant de l instrument la table d harmonie est amarr sa structure Il est de notori t publique chez les facteurs d instruments qu il s agit l d une des donn es fondamentales r gler avec pr cision si on souhaite obtenir un instrument de qualit Sa d marche a consist mettre en vidence par une tude m canistique du probl me un certain nombre de ph nom nes non lin aires entre la charge de la table d harmonie et le son produi
22. ique trois studios analogiques et num riques de traitement des sons un atelier de lutherie traditionnelle et de mat riaux composites un laboratoire de conservation des documents sonores un laboratoire photographique et un atelier d lectronique Pr sentation des activit s L acoustique musicale concerne l tude des ph nom nes sonores dans leur rapport avec la musique L acoustique conna t depuis quelques d cennies des d veloppements consid rables li s ceux des techniques de saisie d analyse et de synth se des signaux vibratoires Parall lement la production musicale a t enrichie par les nouvelles techniques d laboration et de diffusion su son suscitant une importante demande d information sur la caract risation des sons leurs modes de production leur rayonnement et les divers probl mes de perception qui s y rattachent Les chercheurs en acoustique musicale que l on pouvait compter sur les doigts d une main en France en 1962 repr sentent aujourd hui une trentaine de personnes sans compter les doctorants r parties dans sept quipes Ce d veloppement a t confort par les actions du Minist re de la Culture en faveur de la musique d veloppement de nombreuses coles et conservatoires de musique cr ation de l IRCAM soutien de la facture instrumentale fran aise cr ation de la Cit de la Musique la Villette importantes actions en faveur du patrimoine musical D s qu il s agit d valuer des r sul
23. n vecteur de longueur N dont chaque point est le groupe associ au point correspondant de la courbe Au d but de l ex cution de l algorithme Associons le groupe 0 tous les points et marquons les tous comme non trait s A un point quelconque de l ex cution de l algorithme consid rons le point P de valeur maximale parmi les points marqu s comme non trait s Calculons le moment M P gt x de la force exerc e par P sur tous les points x marqu s comme d j trait s Consid rons M le plus petit de ces moments et Xproche le point sur lequel P applique ce moment M Si M est inf rieur une valeur seuil Mseuil cela signifie que P tire peu sur le point Xproche On associe alors P le groupe de Xproche et on marque P comme trait Si M est sup rieur Mseuil cela signifie que le point P tire trop sur Xproche qui est pourtant le point sur lequel il tire le moins En cons quence on associe P un nouveau groupe et on le marque comme trait Dans tous les cas le processus est alors a it rer et au bout de N it rations on aura associ a chacun des points de la courbe un num ro de groupe et ainsi effectu la d tection de pics a L int r t fondamental de cette m thode est de proc der avec une approche d ensemble plut t qu une approche locale abscisses croissantes On con oit en effet que c est la visualisation de l ensemble d une courbe qui nous permet de distinguer entre les pics para
24. nale dans ses enjeux et ses m thodes et cr ent un p le attractif pour les jeunes chercheurs les visiteurs trangers et les sp cialistes de disciplines connexes Depuis 1993 le LAM d veloppe un axe de recherche relatif l environnement sonore perception des bruits acoustique architecturale et urbaine notamment gr ce l arriv e de J D Polack et la collaboration avec D Dubois LCPE d partement SHS du CNRS En 1997 la Biblioth que nationale de France installe au LAM ses tudes sur la conservation et la restauration des enregistrements sonores et bient t audio visuels En 2003 Dani le Dubois et son quipe sont accueillis au laboratoire Les formations initiales des membres permanents du laboratoire sont tr s vari es musique physique du solide physique appliqu e t l communications acoustique m canique et il est souligner que tous ou presque ont une double formation scientifique et musicale laquelle ils joignent une pratique musicale active Pendant l op ration de d samiantage du campus de Jussieu le laboratoire a t install au 11 Rue de Lourmel o il dispose de 800 m2 abritant bureaux biblioth que locaux d coute salles d exp rimentations physiques ainsi que plusieurs quipements sp cifiques une salle d coute sourde simulations d ambiances sonores cologiquement valides une salle d coute claire valuation de qualit des instruments de musique une cabine de psychoacoust
25. o 10 L aa a O a Mezzo ON LA ne cai ces Forte 20 40 L 50 l L l L l J 0 10 20 30 40 50 60 Il semblerait qu une charge faible provoque une plus grande dynamique Temporal Centroid Valeur du champ TemporalCentroid pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes BL OL Piano Mezzo S TE a 0 l l l l l l l l li li 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Valeur du champ TemporalCentroid pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 3 Piano a Mezzo Forte S 1L So ee 0 l l l 0 10 20 30 40 50 60 3 Piano Mezzo o Forte Il semblerait que la charge interm diaire dite optimale provoque des valeurs plus grandes de centro des temporels pour les notes aigues 9 X 4qmc x dmc x Taux de passage a z ro Valeur du champ ZeroCrossing pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes Mezzo Forte 0 12 0 1 0 08 0 06 0 04 0 02 oL li 10 20 30 40 50 60 Valeur du champ ZeroCrossing pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 0 12 L Piano Mezzo Forte 0 1 0 08 0 06 0 04 0 02 OL l l l l 0 10 20 30 40 50 Valeur du champ ZeroCrossing pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes 0 12 L Piano Mezzo Oo Forte 0 08
26. ologie S mantique Qualification des environnements et des sc nes sonores ANNEXE Plan du dossier technique de la base de donn es Pr sentation de la base de donn es Introduction un cas d application Mod lisation et termes utilis s Les diff rents sc narios e Chargement dans la base de donn es d un ensemble de fichiers index s e Recherches sur la base de donn es e Calcul de descripteurs sur les l ments tudes statistiques e Cat gorisation d un ensemble d l ments Pr sentation de PAPI Introduction Pr sentation des structures de donn es Fonctionnalit s relatives la base de donn es Fonctionnalit s relatives aux n uds Fonctionnalit s relatives aux l ments Fonctionnalit s relatives aux num ros Fonctionnalit s relatives aux tudes statistiques Exemples d utilisation quelques scripts Pr sentation d InterfaceBD Introduction Questions d intendance e Comment lancer et utiliser InterfaceBD e Comment sauver charger mettre jour l affichage de la base Questions relatives la structure de la base e Comment cr er un Niveau ma base de donn es e Comment cr er un N ud e Comment s lectionner un N ud e Comment supprimer un Noeud Question relatives la modification des Noeuds e Comment modifier les donn es d un N ud hors champs sp cifiques e Comment modifier les champs sp cifiques d un N ud Questions relatives la gestion des Elements
27. ouvelle quipe se forme autour de M Castellengo Cette quipe re oit le soutien du d partement SPI du CNRS auquel s ajoute rapidement celui du Minist re de la Culture D une part la Direction de la Musique subventionne plusieurs projets de recherche met d important quipements disposition du laboratoire et encourage le d veloppement d innovations en technique de fabrication d instruments cordes d autre part la Direction du Patrimoine manifeste son souci d une prise en compte rigoureuse des probl mes d acoustique au sein de la commission des orgues historiques Les comp tences de l quipe en acoustique de l orgue tendues par la suite aux cloches et carillons lui valent d tre sollicit e r guli rement pour des valuations de restauration ou de nouvelles implantations d orgues Ces liens institutionnels se formalisent au ler janvier 1993 par la cr ation d une Unit Mixte de Recherche entre le CNRS d partement SPI l Universit Pierre et Marie Curie UPMC et le Minist re de la Culture L engagement de ces partenaires sur un contrat renouvelable tous les quatre ans garantit un travail long terme En 1994 le LAM joue un r le important dans la cr ation d un DEA qui r unit autour de l IRCAM plusieurs laboratoires op rant en Acoustique Traitement de signal et Informatique Appliqu s a la Musique DEA ATIAM aujourd hui dirig par M Castellengo Ces deux v nements consacrent la reconnaissance d une discipline origi
28. re g n rale et s av rent en tout cas fortement d pendantes des param tres de seuils donn s Dans le cas du piano la situation est extr me cet instrument poss de en effet la particularit d avoir une tessiture tr s tendue ce qui rend l extraction de partiels une t che assez d licate automatiser partir du spectre du son La m thode d velopp e dans le cadre du stage est bas e sur un raisonnement par r currence qui aboutit au regroupement par ensembles de tous les points de la courbe Pour obtenir les pics il suffit de prendre le maximum de chaque ensemble L id e de base de cet algorithme est d effectuer des regroupements des points les uns avec les autres en regroupant ensemble les points qui tirent le moins les uns sur les autres Pour illustrer mon propos je vais pr senter la m thode avec une figure simple En disant qu un point B tire sur un point A je fais une analogie avec la m canique en pla ant virtuellement entre A et B un bras de levier et en pla ant en B un poids gal au poids qu aurait la mati re accroch e au bras de levier ici en bleu clair Le param tre important tant alors le moment de la force exerc e sur A par B que nous appellerons M B gt A S il est trop fort le point B casse le lien avec A et n appartient pas au m me groupe que lui sinon il appartient au m me groupe Consid rons une courbe qui est un vecteur de longueur N de scalaires Consid rons u
29. s et de la d tection de pics Recherche d ensembles sur les donn es Niveau de d tail 3 800000e 000 10 1 0 500 1000 1500 2000 2500 Exemple d utilisation de la d tection de pics Cat gorisation de sons de synth se d une plaque de bois Une des orientations prises d embl e par Jo l Frelat dans la mise en place du stage fut de ne surtout pas se limiter au seul cas du piano mais plut t d ouvrir le cadre de l tude au maximum afin que les outils d velopp s puissent servir dans un contexte de recherche plus large En particulier le cahier des charges de l outil d velopper incluait un certain nombre de contraintes permettant de l ouvrir d autre applications Parmi elles on trouve videmment des fonctions d import export de donn es issues des calculs mais aussi la possibilit de charger des donn es non initialement mises en forme pour l outil et la mise en place aux pr misses du stage de la probl matique de cat gorisation par le biais de la mise en parall le de mon stage et de celui de l occasion de sa maitrise qui a aboutit la synth se d un nombre important de sons de plaques de bois L id e tait de pouvoir effectuer sur ces sons une tude de type cat gorisation partir des descripteurs classiques d j voqu s dans ce document Il s agissait d appliquer ces sons exactement la m me proc dure que pour le piano afin de voir quelles cat gorie
30. s li es l tude d une banque cons quente de donn es j ai mis au point un outil dont la premi re vocation a t de permettre l automatisation des calculs sur l ensemble des donn es On trouvera en annexe une pr sentation de cet outil sous la forme d un manuel complet Au fur et mesure de l avancement dans le projet cet outil s est complexifi pour prendre en consid ration un certain nombre de besoins rencontr s dans le cadre de l tude des sons de piano mais potentiellement valable dans le cadre d autres tudes similaires En particulier on y trouve des besoins relatifs l tude statistique des donn es la cat gorisation etc Impl mentation des descripteurs standards Dans son article 1 Geoffroy Peeters pr sente une quarantaine de descripteurs classiques utilis s en traitement du signal Qu ils soient temporels spectraux harmoniques ils furent impl ment s tels quels dans notre tude puis appliqu s l ensemble des sons de la base de donn es Furent ainsi impl ment s et calcul s les descripteurs suivants e Enveloppe nerg tique FFT e Temps d attaque de redescente e Centre de gravit temporel e Autocorr lation e Taux de passage a z ro e Energie totale harmonique bruit e Centre de gravit spectrale variance spectrale e Kurtosis spectral temporel e Pente spectrale e D croissance spectrale e Fr quence fondamentale e Inharmonicit e Platitude
31. s semblaient merger apr s un premier calcul grossier r sultats a mettre Conclusion a propos des r sultats sur le piano a proprement parler Ce stage fut tout d abord l occasion pour moi de m ins rer dans un contexte de recherche o collaborent un nombre important de chercheurs et de sp cialistes dans des domaines connexes la facture du piano les r unions de l atelier piano ont accueilli jusqu une quinzaine de personnes Coh rent le projet de recherche initi par Charles Besnainou au sein du LAM laisse la porte ouverte un grand nombre de sp cialit s tr s vari es et c est avec intelligence que je fus aiguill vers une place ou je crois que mes capacit s furent mises en avant et utilis s au profit de tous dans un esprit d quipe et une communication tr s forte et permanente entre les membres du projet J avais quotidiennement des discussions sur mon avancement avec Charles Besnainou Adrien Mamou Mani tr s r guli rement avec Jo l Frelat et d une mani re g n rale je me suis senti soutenu et aiguill lorsque j en avais besoin autant sur le plan scientifique aussi que lorsqu un choix s imposait quant aux orientations a prendre Je fus cependant laiss tr s libre de mes actions et l outil de gestion de base de donn es programm lors de ce stage qui je l esp re me survivra au LAM est le fruit de cette libert Ce n est que parce qu aucun moment je ne me suis s
32. sites et les pics principaux pour un niveau de d tails souhait Afin de rendre intuitive l utilisation de la m thode j ai appel Niveau de d tail le param tre de seuil allant de 0 10 et converti automatiquement en moment seuil pour les calculs Cette m thode fonctionne tr s bien et on trouvera ci dessous un certain nombre d applications au cas de regroupement de points dans un histogramme faible niveau de d tails la d tection de partiels pour une note m diane du piano niveau de d tails m dian et dans le cas d une note grave de piano niveau de d tails fort Recherche d ensembles sur les donn es Niveau de d tail 2 10 0 6 L 0 4 0 2 0 2 L L L L L L L L L 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Partiels d un son de piano m dium Partiels d un son de piano grave T T T T 30 T r r r r r r 2 8 T aw fy MM mi ii x hy if onda dh ph pot Lie 30 1 1 1 1 1 1 f 1 i i i A i 100 200 300 400 500 600 700 800 0 100 200 300 400 500 600 700 Points FFT points de FFT Un algorithme sp cifique estime le niveau de d tail n cessaire avant d envoyer le spectre l algorithme C est en cela qu il y a estimation d un seuil mais ce seuil se retrouve fortement simplifi dans la mesure ou un seul param tre est suffisant pour la m
33. spectrale On pourra se r f rer l article de Peeters pour plus de d tails sur ces descripteurs Les descripteurs tudiant la structure harmoniques du son partent dans le papier de Peeters du postulat des fr quences des partiels consid r es comme connues La m thode d extraction choisie lors de mon tude tant originale je la pr senterai dans la section suivante d di es aux m thodes originales mises en places Mise au point de m thodes originales e Loi de distribution des signaux Au cours de l tude est apparue l hypoth se que la charge pourrait dans une certaine mesure agir sur la loi de distribution des signaux sonores comme le fait l effet audio de compression Furent ainsi impl ment s des descripteurs extrayant des sons certains param tres de la loi des signaux envisag s comme des variables al atoires On trouvera parmi eux e Histogramme de la r partition des chantillons en fonction du niveau e Moments d ordre 1 2 3 et 4 de cette r partition e Extraction de pics A divers tapes de l tude je fus confront au probl me d extraction de pics d un signal et plus particuli rement au probl me plus g n ral de regroupement de points dans une courbe les pics tant alors les points de valeur maximale de chaque regroupement Les m thodes utilis es couramment en particulier la m thode d extraction de pics par moyenne adaptive fonctionnaient assez mal d une mani
34. t Ce stage aboutit naturellement une tude de la r ciproque de ce ph nom ne dans un souci de rigueur et d ad quation avec la d marche g n rique propre au laboratoire Ainsi lors de son stage Adrien a produit un certain nombre d enregistrements correspondant au son que produit le piano en faisant varier un certain nombre de crit res physiques l exp rience sera pr sent e plus loin Mon travail a alors consist partir de ces enregistrements et voir en quoi il tait possible de tirer des conclusions quant l influence de la charge sur le son du piano en faisant cette fois totalement abstraction de l tude m canistique pr c demment effectu e C est la comparaison entre les r sultats des deux tudes qui devrait alors produire des conclusions quant la validit de certains hypoth ses et l tude d un certain nombre d autres dimensions de traitement non explor es jusque l Il est int ressant de remarquer ici que cette d marche n est pas une particularit de l tude du piano mais peut s appliquer un grand nombre d autres cas que ce soit l tude de tout autre instrument ou l tude de l influence de param tres de synth se sur le son produit Ainsi ce stage fut l occasion de d velopper pour le LAM des outils adapt s ses recherches en cours le piano mais dont les sp cifications en permettent l utilisation dans un grand nombre de ses autres activit s de recherche
35. t s et les 52 notes 12000 a Piano 10000 Mezzo 8000 L Forte 6000 4000 AM 2000 l l l l l 0 10 20 30 40 50 60 Le moment spectral d ordre 2 semble peu d pendre de la charge Pente spectrale Valeur gt champ SpectralSlope pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes mie 2L Mezzo Forte Valeur gY champ SpectralSlope pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 1L Piano Mezzo Forte Va sii 2 l l 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 5 eur d champ SpectralSlope pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes Piano Mezzo Forte La pente spectrale semble d pendre peu de la charge D croissance spectrale x 10 Valeur du champ SpectralDecrease pour la charge 1 les trois v locit s et les 52 notes 10 Mezzo Forte l l l l l l 0 10 20 30 40 50 60 x 10 Valeur du champ SpectralDecrease pour la charge 2 les trois v locit s et les 52 notes 10L Piano Mezzo BL Forte l l l l l l 0 10 20 30 40 50 60 x 10 Valeur du champ SpectralDecrease pour la charge 3 les trois v locit s et les 52 notes 10 Piano BL Mezzo Forte On peut peut tre noter qu une forte charge provoque une d croissance spectrale forte des sons piano RESULTATS NON ENCORE TOUS DISPONIBLES
36. tats de mesures sur un instrument de musique sur une salle ou m me sur un enregistrement en vue par exemple d en am liorer la qualit se pose le difficile probl me de l identification des param tres physiques pertinents au plan perceptif L tablissement de crit res de base passe par l tude de la perception des sons musicaux sons complexes qui posent des probl mes analogues ceux de notre environnement sonore naturel probl mes d identification timbre hauteur de qualification sonorit justesse nuances d intensit et de compr hension du contexte M me lorsqu il para t simple l instrument de musique est un objet ayant atteint empiriquement un tr s haut degr d laboration et qui permet de produire des sons extr mement efficaces l oreille avec une grande conomie de moyens La mod lisation s av re difficile car elle n cessite une grande exigence pour prendre en compte les l ments significatifs termes du second ordre non lin arit s m canismes habituellement laiss s de c t etc L tude r aliste du fonctionnement d un instrument de musique n cessite la prise en compte d l ments h t rog nes la source m canique instruments traditionnels ou maintenant informatique et lectroacoustique synth se sonore le milieu de diffusion salle ou autre l auditeur actif ou passif musicien ou non D s la cr ation du laboratoire ce point de vue a t affirm et constitue la ligne de conduite d
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