• Langue : Français
• Discipline : Productique
• Identifiant : 2000LIL10096
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/2000

Résumé en langue originale

Ce travail propose une approche originale dans la reconnaissance de partitions musicales. Cette approche repose sur une architecture combinant les techniques classiques de traitements d'images, le filtrage de Kalman, les réseaux de neurones et la connaissance syntaxique. Elle instaure une véritable coopération entre ces différentes méthodes. La reconnaissance débute par une segmentation de l'image par filtrage de Kalman. Afin d'améliorer ses performances, des opérations d'érosion, de dilatation et de dilatation conditionnelle sont adjointes au processus. Afin de valider la segmentation et de préparer les entités à classifier par réseau de neurones, un premier palier de connaissance est instauré. Les différentes étapes étant executées, l'exploitation des différents résultats est alors opérées par une validation syntaxique globale. Des étapes de rétroaction sont prévues afin de corriger les syntaxes non validés. Ce travail a abouti à l'élaboration d'un logiciel (sous environnement visual c++) destiné aux musiques non tempérées et ouvert à des évolutions et adaptations à d'autres types de musiques.