Transcription automatique de la musique de piano

La transcription automatique de la musique (TAM) s'inscrit dans le champ de l'indexation audio et de la recherche d'informations musicales. Elle vise à extraire l'information relative aux notes jouées - début, fin, hauteur - dans un enregistrement numérique. Cette thèse aborde la TAM dans le cadre du piano, instrument difficile à transcrire par les systèmes actuels et qui occupe une place majeure d'instrument solo dans la musique occidentale. La problématique générale de la TAM étant vaste et complexe, nous exploitons certains aspects spécifiques du piano pour spécialiser la tâche, tout en abordant des thématiques générales comme l'estimation de fréquences fondamentales (F0) ou l'évaluation. Nous étudions tout d'abord la caractérisation spectrale des sons de piano pour la transcription à travers la distribution inharmonique des partiels, la modélisation de l'enveloppe spectrale des notes et celle du bruit. Nous proposons ensuite une méthode d'estimation de F0 isolées performante dans des conditions d'analyse difficiles qui sont réunies dans le cas du piano: les contraintes d'une fenêtre d'analyse courte et d'un registre étendu. L'estimation de F0 multiples et du degré de polyphonie est abordée via une modélisation conjointe paramétrique (autorégressive/à moyenne ajustée). Cette méthode spectrale s'intègre dans un système de TAM pour le piano analysant tout enregistrement avec des limites raisonnables en termes de polyphonie, de vélocité et de tessiture. Enfin, nous proposons de nouvelles métriques d'évaluation des transcriptions, un cadre d'évaluation de la qualité des métriques et une base de données de sons de piano pour l'estimation de F0 multiples et la TAM