Application du critère BIC pour la segmentation en tours de chant

Abstract

Dans le cadre d’un projet sur l’indexation de documents ethnomusicologiques sonores (ANR CONTINT DIADEMS), le repérage des chanteurs et des chœurs est apparu comme essentiel et nous a amené à s’interroger sur la notion de « tours de chant ». Dans cet article, nous présentons nos premiers pas dans le domaine en proposant une méthode de segmentation fondée sur le Critère d’Information Bayésien (BIC) qui vise à détecter des changements de chanteurs dans des enregistrements musicaux. Le corpus de cette étude est composé d’enregistrements musicaux fournis par des ethnomusicologues et il nous permet d’illustrer l’importance du coefficient de pénalité du critère BIC : sa valeur optimale varie en fonction du contenu des enregistrements. Pour s’affranchir de l’apprentissage d’une unique valeur de ce paramètre, nous proposons de recueillir plusieurs segmentations pour plusieurs valeurs du paramètre et de consolider la détection a posteriori. Un gain relatif en termes de F-mesure, de 15% (7% absolu) est obtenu entre cette décision a posteriori et une décision prise après apprentissage du coefficient de pénalité.