Analyse des performances au piano grâce à des techniques audio

Cet article parle de comment on peut en apprendre plus sur les performances au piano grâce à des techniques d'analyse audio. L'accent est mis sur la musique classique solo occidentale, un type de musique que beaucoup de gens aiment. L'objectif est de mieux comprendre comment évaluer les performances dans trois domaines principaux : classer le niveau du musicien, déterminer la difficulté d'un morceau, et identifier les techniques de piano spécifiques utilisées pendant la performance.

#Le besoin d'analyse des performances

La plupart des études existantes sur la musique se concentrent sur les aspects écrits de la musique, comme la tonalité, le tempo ou le genre. Ces éléments sont bien connus et ont été largement étudiés. Cependant, on a moins prêté attention à la compréhension des performances en direct. Ce manque est significatif car beaucoup de gens impliqués dans la musique, y compris les étudiants et les enseignants, passent beaucoup de temps à pratiquer et à performer, plutôt qu'à composer de la musique.

Il y a plusieurs défis quand il s'agit d'analyser les performances. D'abord, il n'y a pas beaucoup de jeux de données disponibles qui se concentrent spécifiquement sur l'analyse des performances. De plus, les tâches impliquées peuvent être assez complexes, car elles incluent des éléments comme l'expression et la technique, qui sont plus difficiles à définir et à quantifier.

#Les outils utilisés pour l'analyse

Pour relever ces défis, on a utilisé des outils d'analyse audio avancés. Quatre modèles audio particuliers ont été choisis pour cette étude : Jukebox, Audio-MAE, MERT et DAC. Chacun de ces modèles est légèrement différent et utilise des méthodes uniques pour analyser les données audio. En examinant comment chaque modèle se comporte dans les tâches qu'on a définies, on peut mieux comprendre quelle approche est la plus efficace pour capturer les nuances des performances au piano.

#L'approche pour comprendre les performances

On a créé un nouveau jeu de données appelé le Pianism-Labelling Dataset (PLD). Ce jeu de données comprend une large gamme d'enregistrements audio de performances solo au piano, chacun annoté avec des infos sur le niveau de compétence du joueur, la difficulté du morceau, et les techniques spécifiques utilisées. Ce jeu de données est la première grande collection visant à mieux comprendre les performances au piano.

Avec le PLD, on peut entraîner les modèles audio de manière à ce qu'ils puissent mieux comprendre les qualités uniques de la musique au piano. On se concentre sur trois tâches principales :

1. Classement de l'expertise : Cette tâche consiste à évaluer à quel point un interprète est compétent basé sur ses enregistrements audio. On classe les interprètes en trois niveaux : débutant, avancé et virtuose. L'objectif est d'entraîner nos modèles à reconnaître quelles performances appartiennent à quel niveau de compétence.

2. Estimation de la difficulté : Ici, on cherche à déterminer à quel point un morceau de musique est difficile. On classe les morceaux par niveaux de difficulté, ce qui nous permet de donner des conseils sur quelle musique pourrait convenir à différents niveaux de compétence.

3. Identification des techniques : Cette tâche consiste à reconnaître les techniques spécifiques utilisées dans une performance. Les techniques peuvent inclure des choses comme des gammes, des arpèges et des ornements, qui sont des éléments courants dans le jeu au piano.

#Résultats de l'analyse

On a testé nos modèles sur ces tâches et trouvé des résultats intéressants :

• Classement de l'expertise : Le modèle le plus performant a atteint une précision de 93,6% dans le classement du niveau des interprètes. Ça montre que le modèle peut discerner efficacement les différences de compétence entre divers joueurs. Notamment, Audio-MAE s'est révélé être le modèle le plus efficace pour cette tâche précise.

• Estimation de la difficulté : La précision pour prédire le niveau de difficulté des morceaux était plus basse, atteignant seulement environ 33,7%. Ça suggère que même si le modèle peut identifier certains niveaux de difficulté, il reste des améliorations à apporter dans ce domaine. La nature subjective de la difficulté fait que les frontières entre les niveaux ne sont pas toujours claires, rendant cette tâche particulièrement délicate.

• Identification des techniques : En identifiant les techniques spécifiques utilisées lors des performances, la meilleure précision atteinte était de 46,7%. Ça montre que les modèles ont encore du mal à capturer les subtilités des techniques de piano comparé à des représentations audio plus simples comme les spectrogrammes.

#Étudier les compétitions

Pour approfondir notre compréhension, on a examiné des données du Concours de Piano Chopin. L'objectif était de voir si nos modèles entraînés pouvaient évaluer les niveaux de compétence des meilleurs interprètes dans un cadre compétitif. Les résultats étaient mitigés ; bien que le modèle ait montré une certaine capacité à classer les candidats, il a eu du mal à capturer les détails plus fins qui distinguent souvent les performances exceptionnelles.

Ce constat montre que l'évaluation des performances professionnelles reste un défi complexe où les outils d'analyse audio ne peuvent fournir que certaines perspectives. Il y a d'autres facteurs, comme l'expression et le style de l'interprète, qui pourraient ne pas être entièrement capturés dans l'audio seul.

#Conclusion

Cette recherche met en lumière le potentiel des outils d'analyse audio à améliorer notre compréhension des performances au piano. En se concentrant sur le classement de l'expertise, l'estimation de la difficulté, et l'identification des techniques, on peut commencer à combler les lacunes de la connaissance existante concernant l'analyse des performances.

Bien que des résultats prometteurs aient été obtenus, il est clair qu'il reste un travail considérable à faire. Les modèles n'arrivent toujours pas à capturer pleinement les nuances qui différencient les grandes performances de celles de moindre qualité. Les efforts futurs devraient se concentrer sur l'amélioration des outils d'analyse et l'exploration de méthodes plus avancées pour capturer les éléments expressifs de la musique au piano.

En résumé, cette étude représente un premier pas important vers une compréhension plus profonde de la performance au piano, ce qui pourrait finalement mener à de meilleures ressources éducatives pour les étudiants, enseignants et musiciens.