Dans le cadre de l’enseignement “IA et musique”, les étudiants de deuxième année du Master interdisciplinaire Acoustique et Musicologie, parcours Ingénierie et Conception Sonore, ont étudié des articles scientifiques qu’ils présenteront vendredi 8 novembre, Campus St Charles, Bâtiment 5 salle 203. L’accès est libre dans la limite des places disponibles (accès campus nécessitant autorisation pour les personnes extérieures, contacter l’enseignant Valentin Emiya en amont).
Programme :
- 9h : Automatic Music Transcription: An Overview, E. Benetos et al., IEEE Signal Processing Magazine, 36 (1), 2019, par Fabien Roucoux
- 9h20 : Learning a feature space for similarity in world music, M. Panteli, Proc. of ISMIR, 2016, par Chaïmae Lachhab
- 9h40 : Learning Features of Music from Scratch, J. Thickstun et al., Proc. of ICLR, 2017, par Sami Chabane
- 10h : Transfer learning for music classification and regression tasks, K. Choi et al., Proc. of ISMIR, 2017, par Guillaume Larmagnac
- 10h20 : pause
- 10h40 : Multi-label music genre classification from audio, text, and images using deep features, S. Oramas et al., Proc. of ISMIR, 2017, par Sinclair Ringenbach
- 11h : An Introduction to Signal Processing for Singing-Voice Analysis: High Notes in the Effort to Automate the Understanding of Vocals in Music, E. J. Humphrey et al., IEEE Signal Processing Magazine, 36 (1), 2019, par Clément Leray
- 11h20 : Musical Source Separation: An Introduction, E. Cano et al., IEEE Signal Processing Magazine, 36 (1), 2019, par Thomas Mouton
- 11:40 : pause
- 12h : Adversarial Generation of Time-Frequency Features with application in audio synthesis, A. Marafioti et al., Proc. of ICML, 2019, par Samy Khenoun
- 12h20 : Automatic Melodic Reduction Using a Supervised Probabilistic Context-Free Grammar, R. Groves, Proc. of ISMIR, 2016, par Nicolas Wenzel
- 12h40 : Music Interfaces Based on Automatic Music Signal Analysis: New Ways to Create and Listen to Music, M. Goto et al., IEEE Signal Processing Magazine, 36 (1), 2019, par Valentin Chum