Un algorithme EM en ligne dans des modèles de (semi-)Markov cachés pour la segmentation et le regroupement audio.

Résumé La segmentation audio est un problème essentiel dans de nombreuses tâches de traitement du signal audio, qui tente de segmenter un signal audio en morceaux homogènes. Plutôt que de trouver séparément les points de changement et de calculer les similarités entre les segments, nous nous concentrons sur la segmentation et le regroupement conjoints, en utilisant le cadre des modèles de Markov cachés et des modèles semi-Markov. Nous introduisons un nouvel algorithme EM incrémental pour les modèles de Markov cachés (HMM) et montrons qu'il se compare favorablement aux algorithmes EM en ligne existants pour les HMM. Nous présentons des résultats pour la segmentation en temps réel de notes de musique et de scènes acoustiques.