Dans cet ouvrage, nous définissons précisément ce qu’est l’identification audio à grande échelle. En particulier, nous faisons une distinction entre l’identification exacte, destinée à rapprocher deux extraits sonores provenant d’un même enregistrement, et l’identification approchée, qui gère également la similarité musicale entre les signaux. A la lumière de ces définitions, nous concevons et examinons plusieurs modèles d’empreinte audio et évaluons leurs performances, tant en identification exacte qu’en identificationapprochée. / N this work we give a precise definition of large scale audio identification. In particular, we make a distinction between exact and approximate matching. In the first case, the goal is to match two signals coming from one same recording with different post-processings. In the second case, the goal is to match two signals that are musically similar. In light of these definitions, we conceive and evaluate different audio-fingerprint models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013ENST0051 |
| Date | 23 September 2013 |
| Creators | Fenet, Sébastien |
| Contributors | Paris, ENST, Richard, Gaël, Grenier, Yves |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English, French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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