Parcourir Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle par directeur·trice de recherche "Eck, Douglas"
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Algorithmes de recommandation musicale
(2010-05-05)Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant ... -
Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles
(2010-06-03)L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser ... -
Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles
(2012-10-11)L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de ... -
Espaces de timbre générés par des réseaux profonds convolutionnels
(2012-02-02)Il est avant-tout question, dans ce mémoire, de la modélisation du timbre grâce à des algorithmes d'apprentissage machine. Plus précisément, nous avons essayé de construire un espace de timbre en extrayant des caractéristiques du son à l'aide de machines ... -
Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels
(2010-10-07)Ce mémoire traite d'abord du problème de la modélisation de l'interprétation des pianistes à l'aide de l'apprentissage machine. Il s'occupe ensuite de présenter de nouveaux modèles temporels qui utilisent des auto-encodeurs pour améliorer l'apprentissage ... -
Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals
(2010-04-01)On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, ...