Séparation de sources audio informée par apprentissage profond avec des données limitées

Audio source separation is the task of estimating the individual signals of several sound sources when only their mixture can be observed. State-of-the-art performance for musical mixtures is achieved by Deep Neural Networks (DNN) trained in a supervised way. They require large and diverse datasets of mixtures along with the target source signals in isolation. However, it is difficult and costly to obtain such datasets because music recordings are subject to copyright restrictions and isolated instrument recordings may not always exist.In this dissertation, we explore the usage of additional information for deep learning based source separation in order to overcome data limitations.First, we focus on a supervised setting with only a small amount of available training data. We investigate to which extent singing voice separation can be improved when it is informed by lyrics transcripts. To this end, a novel deep learning model for informed source separation is proposed. It aligns text and audio during the separation using a novel monotonic attention mechanism. The lyrics alignment performance is competitive with state-of-the-art methods while a smaller amount of training data is used. We find that exploiting aligned phonemes can improve singing voice separation, but precise alignments and accurate transcripts are required.Finally, we consider a scenario where only mixtures but no isolated source signals are available for training. We propose a novel unsupervised deep learning approach to source separation. It exploits information about the sources' fundamental frequencies (F0). The method integrates domain knowledge in the form of parametric source models into the DNN. Experimental evaluation shows that the proposed method outperforms F0-informed learning-free methods based on non-negative matrix factorization and a F0-informed supervised deep learning baseline. Moreover, the proposed method is extremely data-efficient. It makes powerful deep learning based source separation usable in domains where labeled training data is expensive or non-existent.La séparation de sources audio consiste à estimer les signaux individuels de plusieurs sources sonores lorsque seul leur mélange peut être observé. Des réseaux neuronaux profonds entraînés de manière supervisée permettent d'obtenir des résultats de l'état de l'art pour les signaux musicaux. Ils nécessitent de grandes et diverses bases de données composées de mélanges pour lesquels les signaux des sources cibles sont disponibles de manière isolée. Cependant, il est difficile et coûteux d'obtenir de tels ensembles de données car les enregistrements musicaux sont soumis à des restrictions de droits d'auteur et les enregistrements d'instruments isolés n'existent pas toujours. Dans cette thèse, nous explorons l'utilisation d'informations supplémentaires pour la séparation de sources par apprentissage profond, afin de s’affranchir d’une quantité limitée de données disponibles. D'abord, nous considérons un cadre supervisé avec seulement une petite quantité de données disponibles. Nous étudions dans quelle mesure la séparation de la voix chantée peut être améliorée lorsqu'elle est informée par des transcriptions de paroles. Nous proposons un nouveau modèle d'apprentissage profond pour la séparation de sources informée. Ce modèle permet d’aligner le texte et l'audio pendant la séparation en utilisant un nouveau mécanisme d'attention monotone. La qualité de l'alignement des paroles est compétitive par rapport à l'état de l'art, alors qu'une quantité plus faible de données est utilisée. Nous constatons que l'exploitation des phonèmes alignés peut améliorer la séparation de la voix chantée, mais un alignement précis et des transcriptions exactes sont nécessaires.Enfin, nous considérons un scénario où seuls des mélanges, mais aucun signal source isolé, sont disponibles pour l'apprentissage. Nous proposons une nouvelle approche d'apprentissage profond non supervisé. Elle exploite les informations sur les fréquences fondamentales (F0) des sources. La méthode intègre les connaissances du domaine sous la forme de modèles de sources paramétriques dans le réseau neuronal profond. L'évaluation expérimentale montre que la méthode surpasse les méthodes sans apprentissage basées sur la factorisation de matrices non négatives, ainsi qu’une approche d'apprentissage profond supervisé. La méthode proposée est extrêmement efficace en terme de données. Elle rend la séparation de sources par apprentissage profond exploitable dans des domaines où les données étiquetées sont coûteuses ou inexistantes