Thèse

2015 - 2018

Ma thèse en une phrase (Autres descriptions de thèses en une phrase)
  • Il est difficile de générer une playlist.
Objectif
  • Fournir de nouveaux outils d'analyse haut niveau de la musique
  • Améliorer la classification des thèmes musicaux dans une grande base de données musicales déséquilibrées
Domaines d'application
  • Machine learning
  • Intelligence artificielle
  • Traitement du signal audio
  • Systèmes de recommandation musicale
  • Extraction de données musicales
  • Marquage automatique de chansons
Encadrants
Structures d'accueil
Participation à
Relecteur pour

Articles

Revue à comité de relecture

Detecting temporal changes in acoustic scenes: The variable benefit of selective attention

Laurent Demany, Yann Bayle, Emilie Puginier et Catherine Semal
Hearing Research (IF: 2,9)
Volume 353, Septembre 2017, Pages 17–25
Page explicative du projet.
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Conférence à comité de relecture

Kara1k: a karaoke dataset for cover song identification and singing voice analysis

Yann Bayle, Ladislav Maršík, Martin Rusek, Matthias Robine, Pierre Hanna, Kateřina Slaninová, Jan Martinovič et Jaroslav Pokorný
19th IEEE International Symposium on Multimedia (ISM)
Taichung, Taiwan
11-13 Décembre 2017
Pages 1-8
Taux d'acceptation: 21.82%
Mention honorable pour la présence de notre article dans le Top 6
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SATIN: A Persistent Musical Database for Music Information Retrieval

Yann Bayle, Pierre Hanna et Matthias Robine
15th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)
Florence, Italie
19-21 Juin 2017
Pages 1-5
Source code
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Classification à grande échelle de morceaux de musique en fonction de la présence de chant

Yann Bayle, Pierre Hanna et Matthias Robine
10ème conférence des Journées d’Informatique Musicale (JIM).
Albi, France
31 Mars 2016
Pages 144-152
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