CUE-DETR : Automatiser la détection des points de repère dans l'EDM

Les points de repère dans la musique sont des marqueurs que les DJs utilisent pour indiquer des moments importants dans un morceau. Ces points aident les DJs à mixer un morceau de musique avec un autre, rendant les transitions plus fluides. Ils sont particulièrement importants pour les DJs qui se produisent en direct ou créent des systèmes de mixage automatiques qui fonctionnent sans intervention humaine. Cet article parle d'une nouvelle méthode pour identifier automatiquement ces points de repère dans les morceaux de musique électronique de danse (EDM) en utilisant une technologie appelée détection d'objets.

#Importance des Points de Repère

Les points de repère sont cruciaux pour les DJs car ils offrent une référence rapide pour les moments forts de la musique, des moments appropriés pour mixer les morceaux, et la structure générale d'une chanson. Autrefois, les DJs marquaient ces points sur des disques vinyl physiques avec des autocollants. À l'ère numérique d'aujourd'hui, les points de repère remplissent le même rôle mais de manière plus pratique, permettant aux DJs de boucler des morceaux ou de sauter entre les sections rapidement lors des performances en direct. Cependant, régler les points de repère peut être une tâche lente et fastidieuse qui nécessite une bonne connaissance de la musique jouée.

La mise en place des points de repère peut être compliquée à cause de changements de tempo, de sections musicales supplémentaires ou de différentes structures de chansons. Cela soulève la question : peut-on automatiser le processus de placement des points de repère en entraînant un modèle sur des données existantes ?

#Présentation de CUE-DETR

Pour relever ce défi, nous avons développé un système appelé CUE-DETR, qui utilise un modèle de vision par ordinateur initialement conçu pour la détection d'images. En l'affinant, nous l'avons adapté pour identifier les points de repère dans les morceaux EDM. Ce système a été entraîné sur un grand ensemble de données comprenant plus de 21 000 points de repère marqués manuellement par des DJs experts sur près de 5 000 morceaux. Cet ensemble de données est considérablement plus grand que les précédents, ce qui aide à améliorer la Précision.

Notre approche est unique car elle ne repose pas sur une analyse musicale compliquée. Au lieu de cela, elle entraîne le modèle à reconnaître où les points de repère sont généralement placés en fonction des données fournies. Cette flexibilité permet à CUE-DETR de bien fonctionner avec les structures de phrases courantes trouvées dans la musique électronique de danse.

#L'Ensemble de Données : EDM-CUE

La collection de données utilisée pour entraîner CUE-DETR s'appelle EDM-CUE. Cet ensemble de données est le fruit de la collecte d'informations auprès de quatre DJs professionnels. Il comprend des détails comme les noms de morceaux, les artistes, le tempo, et les points de repère pour chaque chanson. Les points de repère indiquent où les DJs pensent que des sections importantes se produisent. L'ensemble de données est standardisé autour d'une signature temporelle en 4/4, qui est courante dans la musique électronique, et ne contient que des morceaux qui maintiennent un tempo régulier.

En total, l'ensemble de données contient 4 710 morceaux EDM, couvrant environ 380 heures de musique. La durée moyenne d'un morceau est d'environ 4 minutes et 50 secondes, avec un tempo variant de 95 à 190 battements par minute. Chaque morceau a typiquement environ 4,6 points de repère.

#Comment CUE-DETR Fonctionne

CUE-DETR fonctionne en transformant le morceau audio en représentations visuelles appelées spectrogrammes Mel. Ces spectrogrammes affichent le contenu en fréquence de l'audio au fil du temps et ressemblent à des images que le modèle de vision par ordinateur peut analyser. Le modèle est entraîné pour reconnaître les points de repère en recherchant des motifs dans ces représentations visuelles.

Lors de l'entraînement, des sections de spectrogrammes contenant des points de repère sont utilisées comme entrée. Le modèle prédit où ces points de repère sont susceptibles de se produire. Pour les tests, le modèle analyse des morceaux entiers en utilisant une approche par fenêtre glissante pour trouver les meilleurs emplacements possibles des points de repère à travers tout le spectre de la musique.

#Évaluation de CUE-DETR

Pour comprendre à quel point CUE-DETR performe bien, nous l'avons comparé à des méthodes existantes, y compris un logiciel DJ commercial et un projet open-source. Cette comparaison impliquait de vérifier à quel point les prédictions du modèle correspondaient aux points de repère marqués par des experts humains.

Différentes métriques ont été utilisées pour mesurer la précision, y compris la précision, le rappel, et le score de précision moyen. Ces métriques aident à identifier combien de points de repère prédits sont corrects et combien de bons points ont été identifiés.

CUE-DETR a montré de meilleures performances dans toutes les métriques évaluées par rapport aux autres méthodes. Il a produit des prédictions qui s'alignaient étroitement avec les placements manuels, garantissant que les DJs pouvaient compter sur le processus automatisé pour régler les points de repère.

#Résultats

Les résultats indiquent que CUE-DETR identifie les points de repère avec un haut degré de précision. Les prédictions du modèle s'alignent bien avec la structure musicale établie trouvée dans les morceaux. Il s'adapte également à différentes structures de chansons, reconnaissant les longueurs de phrases communes utilisées dans la musique électronique.

De plus, le modèle a été testé sur un ensemble de morceaux distincts qui n'ont pas été inclus dans le processus d'entraînement. Cela a aidé à valider son efficacité à généraliser ses connaissances à de nouvelles musiques. L'évaluation a montré que CUE-DETR pouvait placer des points de repère avec précision même lorsqu'il traitait des morceaux avec des structures et des complexités variées.

#Défis et Limitations

Malgré les succès, certains défis demeurent. La disponibilité de jeux de données divers limite le champ d'entraînement du modèle. Bien que l'ensemble de données actuel se compose d'un large éventail de morceaux EDM, la musique se décline en de nombreux styles différents. Par conséquent, des recherches supplémentaires pourraient se concentrer sur l'expansion de l'ensemble de données pour inclure un plus large éventail de genres musicaux.

De plus, l'élément humain dans le placement des points de repère ajoute une couche de subjectivité. Différents DJs peuvent placer des points de repère différemment en fonction de leurs styles et préférences. Collecter des annotations de divers types de DJs pourrait enrichir l'ensemble de données et améliorer l'adaptabilité du modèle.

#Directions Futures

Le développement de CUE-DETR ouvre de nombreuses possibilités pour les systèmes DJ automatisés. Les travaux futurs pourraient explorer l'intégration de la détection de rythme avec l'estimation des points de repère. Cela permettrait une compréhension encore plus complète de la structure musicale, pouvant conduire à des placements de points de repère encore plus précis.

De plus, étendre l'application du modèle à différents genres musicaux pourrait créer un outil plus polyvalent pour les DJs. Différents styles de musique peuvent nécessiter différentes approches pour le placement des points de repère, et comprendre ces nuances pourrait encore améliorer la capacité du modèle.

#Conclusion

CUE-DETR représente un pas en avant significatif dans l'automatisation de l'estimation des points de repère dans le mixage DJ. Sa capacité à apprendre à partir d'un grand ensemble de données et à produire des points de repère précis sans analyse complexe de la théorie musicale en fait un outil précieux pour les DJs. Alors que la technologie musicale continue d'évoluer, des systèmes comme CUE-DETR joueront un rôle crucial dans la façon dont le DJing et les performances en direct vont évoluer.

Grâce à des améliorations continues et à des extensions de l'ensemble de données, CUE-DETR pourrait redéfinir la façon dont les DJs préparent et exécutent leurs mixes, annonçant une nouvelle ère de systèmes de mixage automatiques qui allient créativité humaine et innovation technologique.