[Fr] Speech/Music classification system

L’homme a la capacité de discriminer aisément les signaux de parole des signaux de musique en écoutant un court extrait du signal audio. Cependant, afin de rendre le traitement indépendant de l’intervention humaine, l’analyse de ces différents types de signaux est fondamentale afin d’extraire des caractéristiques permettant de les classifier.

Ce sujet a de nombreuses applications dont la transcription automatique des émissions de radio. Une telle discrimination une fois implémentée peut permettre de changer de fréquence radio lorsque des publicités (flux de parole) sont détectées par exemple ou encore déactiver un système de reconnaissance de parole lorsqu’un signal de musique est détecté.

Dans le cadre de ce projet, nous focaliserons notre attention sur la discrimination des signaux audio en deux classes: parole ou musique.

Ce traitement nécessite l’extraction, l’évaluation et la sélection de descripteurs acoustiques avant d’utiliser une méthode de classification.

Dans un premier temps, l’analyse d’un signal de parole et d’un signal de musique sera effectuée dans le domaine temporel et fréquentiel et différents descripteurs acoustiques seront étudiés.

Puis deux, voire trois de ces descripteurs les plus pertinents seront sélectionnés pour discriminer les deux types de signaux. En utilisant un ensemble de données dites d’apprentissage, un ensemble de signaux tests fournis par l’encadrant seront classifiés en signal de parole ou de musique en tirant profit d’algorithmes de classification comme le k-Nearest Neighbor ou l’analyse discriminante linéaire.

Lire l’article ici: Music Speech Classification

Lien du github: Music Speech Classification Project

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