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    Catégorie de document Article paru dans une revue
    Titre On the Information Geometry of Audio Streams with Applications to Similarity Computing
    Auteur principal Arshia Cont
    Co-auteurs Shlomo Dubnov, Gérard Assayag
    Paru dans IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Août 2011, Vol. 19, n° 1
    Comité de lecture Oui
    Collation p.837-846
    Copyright IEEE
    Année 2011
    Statut éditorial Publié
    Résumé

    This paper proposes methods for information processing of audio streams using methods of information geometry. We lay the theoretical groundwork for a framework allowing the treatment of signal information as information entities, suitable for similarity and symbolic computing on audio signals. The theoretical basis of this paper is based on the information geometry of statistical structures representing audio spectrum features, and specifically through the bijection between the generic families of Bregman divergences and that of exponential distributions. The proposed framework, called Music Information Geometry allows online segmentation of audio streams to metric balls where each ball represents a quasi-stationary continuous chunk of audio, and discusses methods to qualify and quantify information between entities for similarity computing. We define an information geometry that approximates a similarity metric space, redefine general notions in music information retrieval such as similarity between entities, and address methods for dealing with non-stationarity of audio signals. We demonstrate the framework on two sample applications for online audio structure discovery and audio matching.

    Mots-clés Information Geometry / Realtime Analysis / Similarity
    Equipe Représentations musicales
    Cote Cont10b
    Adresse de la version en ligne http://articles.ircam.fr/textes/Cont10b/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.