Analyser la musique avec BERT : une nouvelle approche

La musique est faite de plusieurs éléments, et comprendre ces éléments peut nous aider à mieux analyser et apprécier la musique. Les chercheurs essaient de trouver des façons efficaces de représenter la musique avec des chiffres, ce qui peut aider les machines à comprendre les éléments musicaux. Dans le monde de la musique symbolique, les efforts passés ont examiné comment ces représentations basées sur des chiffres améliorent la performance dans différentes tâches liées à la musique. Cet article discute d'un nouvel examen des représentations musicales à partir d'un modèle de langage appelé BERT, en se concentrant sur les données musicales au niveau des mesures.

#Qu'est-ce que BERT ?

BERT est un outil initialement conçu pour le traitement du langage naturel. Il aide à comprendre le contexte des mots dans les phrases. La même idée peut être appliquée à la musique. Tout comme le langage peut être décomposé en mots et en phrases, la musique peut être comprise en unités plus petites comme les notes et les mesures. En créant des chiffres qui représentent ces éléments, on peut analyser la musique de manière détaillée.

#Pourquoi se concentrer sur la musique au niveau des mesures ?

L'analyse de la musique au niveau des mesures examine la musique par segments appelés mesures, qui sont des groupes de temps qui forment une mesure. Chaque mesure peut inclure diverses notes et accords. Se concentrer sur les mesures permet un examen détaillé des traits musicaux, comme les similitudes entre les morceaux de musique, l'extraction des accords et une compréhension globale de la structure musicale.

#Comment fonctionnent les embeddings de BERT

Quand on utilise BERT avec des données musicales, on regarde de près les représentations basées sur des chiffres créées par le modèle. Ces représentations peuvent montrer différents types d'informations de la musique, selon la façon dont le modèle a été entraîné et quelles parties du modèle sont utilisées. En ajustant les méthodes d'entraînement, on peut voir à quel point BERT capture les caractéristiques musicales essentielles.

#Préparation des données pour l'analyse musicale

Pour étudier les représentations musicales, les chercheurs ont utilisé un grand ensemble de fichiers MIDI appelé le Lakh MIDI Dataset. Ce dataset contient une collection diversifiée de 176 581 morceaux de musique de différents genres. Chaque fichier MIDI peut être converti en une représentation unique appelée REMI+, ce qui permet de mieux exprimer plusieurs pistes musicales.

Grâce à cette préparation, les chercheurs collectent des millions de segments (mesures) à partir des fichiers MIDI. La prochaine étape consiste à développer des modèles basés sur BERT qui peuvent traiter efficacement ces segments.

#Entraînement des modèles BERT

Pour entraîner ces modèles basés sur BERT, une technique appelée modélisation du langage masqué est utilisée. Cela implique de cacher certaines parties des données d'entrée et d'essayer de deviner ce qui a été caché. En faisant cela, le modèle apprend à reconnaître les motifs et les caractéristiques dans les données musicales.

Trois variantes du modèle BERT ont été développées pour cette analyse musicale :

1. BERT-aug : Ce modèle utilise des techniques d'augmentation des données pour légèrement décaler les hauteurs et les vitesses de la musique, tout en gardant l'essence originale de la musique.
2. BERT-neighbor : Ce modèle cherche des morceaux de musique similaires lorsqu'il détermine les relations entre les mesures.
3. BERT-dropout : Dans ce modèle, la même entrée est donnée au système deux fois, créant deux représentations différentes. Cela ajoute une couche de variation aléatoire et aide à apprendre de meilleures caractéristiques.

Tous ces modèles ont été entraînés en utilisant une fonction de perte spéciale qui les aide à mieux apprendre en comparant des segments musicaux similaires et dissemblables.

#Évaluation des représentations musicales

Pour comprendre à quel point les modèles BERT capturent bien les caractéristiques musicales, les chercheurs évaluent leurs performances dans différentes tâches. Voici quelques domaines clés d'évaluation :

#Extraction des accords

Cela implique d'identifier les accords joués dans chaque mesure. Les accords sont fondamentaux pour la musique, et pouvoir les extraire permet une compréhension plus profonde du morceau.

#Motifs rythmiques

Les motifs rythmiques se réfèrent aux éléments rythmiques dans la musique. Évaluer à quel point les modèles peuvent identifier ces motifs donne un aperçu des qualités rythmiques de la musique.

#Identification des instruments

Chaque mesure peut contenir différents instruments. Identifier quels instruments sont présents aide à comprendre la texture et l'agencement de la musique.

#Analyse du tempo

Le tempo, ou la vitesse de la musique, peut être crucial pour déterminer son style. Évaluer le tempo aide à catégoriser la musique en différents genres et ambiances.

#Vélocité moyenne et durée

Comprendre à quel point les notes sont fortes (vélocité moyenne) et combien de temps elles durent (durée moyenne) fournit un contexte supplémentaire au ressenti et à la structure de la musique.

#Regroupement de chansons

Cette partie se concentre sur le regroupement de chansons similaires en fonction de leurs caractéristiques musicales. Cela peut aider à identifier des tendances et des similitudes entre différents morceaux de musique.

#Résultats de l'analyse

Après avoir effectué ces évaluations, les chercheurs ont trouvé que chaque modèle avait ses forces et ses faiblesses. Par exemple, le modèle BERT original performait bien dans l'extraction des accords, tandis que le modèle BERT-aug avait des difficultés avec la vélocité à cause de sa stratégie de modification des données.

Étonnamment, le modèle BERT-neighbor a montré des promesses dans le regroupement de chansons, indiquant son utilité pour capturer des thèmes musicaux. Les résultats ont montré que la couche du modèle utilisée a également un impact significatif sur la performance, certaines couches étant meilleures pour capturer certaines caractéristiques que d'autres.

#Conclusion

Le travail autour de l'utilisation de BERT pour l'analyse musicale au niveau des mesures montre un grand potentiel pour améliorer notre compréhension de la musique. En examinant les différents modèles et leurs capacités à extraire des informations musicales, on peut créer de meilleurs outils pour l'analyse musicale. Ces découvertes peuvent ouvrir la voie à plus d'applications dans des domaines liés à la musique, comme les systèmes de recommandation musicale, les outils d'extraction automatique d'accords et des aperçus plus profonds sur la structure musicale.

Cette analyse souligne l'importance d'exploiter des modèles avancés comme BERT pour des tâches en dehors de l'analyse de texte traditionnelle. La capacité à encoder et à analyser efficacement les données musicales ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et l'application dans le monde de la musique. L'exploration continue de la manière dont ces modèles peuvent être adaptés et améliorés continuera à apporter des idées précieuses sur les complexités de la représentation musicale.