Grant: CCI Applied Research and Development Grants
Collège La Cité
$39,990.00
Prototypage d'un système de classification automatisée des chansons francophones
EF 2024-25
Résumé
MétaMusique est un organisme à but non lucratif issu de l'industrie musicale qui développe un outil d'indexation et de diffusion de métadonnées musicales. Il vise à stimuler la découvrabilité des contenus musicaux dans les espaces numériques, faciliter l'identification des créateurs et ayants droit pour ainsi dynamiser les revenus du secteur. Le Centre d’expertises en prototypage intelligent (CEPI) accélère l'innovation en entreprise par le développement rapide de prototypes intelligents et pour ce projet en utilisant l’intelligence artificielle.
Dans une première phase, un projet pilote a été complété entre MétaMusique et le CEPI pour développer une méthode innovante pour l'identification automatique de contenu en français dans les chansons avec un petit échantillon de données, et les résultats obtenus se sont révélés très prometteurs.
Ce projet, porté aussi par MétaMusique et le CEPI, vise à utiliser les connaissances acquises lors du projet pilote, et à utiliser des nouvelles techniques avancées d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel qui n'ont pas pu être explorées lors du projet pilote en raison de contraintes temporelles et du peu de données. Nous avons l'intention de travailler avec beaucoup plus de données, incluant un plus grand nombre de chansons, et de nouveaux algorithmes de pointe, afin de développer et mettre en opération des modèles d'IA dans la plateforme développée par MétaMusique. En utilisant deux modèles d’IA distincts, l'un basé sur l'analyse des paroles avec un modèle de langage naturel et l'autre sur l'examen des pistes audio avec un réseau de neurones spécialisé, cet outil permet de classifier précisément les contenus musicaux en fonction de leur langue. Nos modèles d'IA seront conçus pour résoudre les problèmes de généralisation sur de nouvelles pièces musicales, en prenant en compte les nuances complexes de la langue chantée ainsi que des paroles, les différents styles musicaux (rap, pop, country, etc.) et tiendront compte des accents variés du français, avec une emphase sur le français canadien. Ce travail contribuera à rendre les œuvres francophones plus accessibles et compréhensibles, marquant ainsi une avancée significative dans la découvrabilité et l’identification des chansons francophones surtout canadiennes dans les plateformes de streaming mondialisées.
Programme
CCI Applied Research and Development Grants
Bénéficiaire
Emplacement
Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
Tel que publié
Application id
CCARD-2024-00405
Name nom
Renaud, Eric
Department département
Artificial Intelligence - La Cité collégiale
Organization id
28248
Institution établissement
Collège La Cité
Province en
Ontario
Province fr
Ontario
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2024
Competition year année de concours
2024
Award amount
39990
Program id
CCARD
Program name en
CCI Applied Research and Development Grants
Program name fr
ICC Subventions de recherche et développement appliquée
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Committee code
nan
Area of application code
9999
Area of application group en
Not available
Area of application group fr
Non disponible
Area of application en
Not available
Area of application fr
Non disponible
Research subject code
9999
Research subject group en
Not available
Research subject group fr
Non disponible
Research subject en
Not available
Research subject fr
Non disponible
Field of research list codes
RDF1020105
Field of research list names en
Natural language processing
Field of research list names fr
Traitement du langage naturel
Socioeconomic objective list codes
RDS11001
Socioeconomic objective list names en
Information services
Socioeconomic objective list names fr
Services d'information
Application title
Prototypage d'un système de classification automatisée des chansons francophones
Keywords
intelligence artifciellle; chansons; francophone; classification; identification
Application summary
MétaMusique est un organisme à but non lucratif issu de l'industrie musicale qui développe un outil d'indexation et de diffusion de métadonnées musicales. Il vise à stimuler la découvrabilité des contenus musicaux dans les espaces numériques, faciliter l'identification des créateurs et ayants droit pour ainsi dynamiser les revenus du secteur. Le Centre d’expertises en prototypage intelligent (CEPI) accélère l'innovation en entreprise par le développement rapide de prototypes intelligents et pour ce projet en utilisant l’intelligence artificielle.
Dans une première phase, un projet pilote a été complété entre MétaMusique et le CEPI pour développer une méthode innovante pour l'identification automatique de contenu en français dans les chansons avec un petit échantillon de données, et les résultats obtenus se sont révélés très prometteurs.
Ce projet, porté aussi par MétaMusique et le CEPI, vise à utiliser les connaissances acquises lors du projet pilote, et à utiliser des nouvelles techniques avancées d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel qui n'ont pas pu être explorées lors du projet pilote en raison de contraintes temporelles et du peu de données. Nous avons l'intention de travailler avec beaucoup plus de données, incluant un plus grand nombre de chansons, et de nouveaux algorithmes de pointe, afin de développer et mettre en opération des modèles d'IA dans la plateforme développée par MétaMusique. En utilisant deux modèles d’IA distincts, l'un basé sur l'analyse des paroles avec un modèle de langage naturel et l'autre sur l'examen des pistes audio avec un réseau de neurones spécialisé, cet outil permet de classifier précisément les contenus musicaux en fonction de leur langue. Nos modèles d'IA seront conçus pour résoudre les problèmes de généralisation sur de nouvelles pièces musicales, en prenant en compte les nuances complexes de la langue chantée ainsi que des paroles, les différents styles musicaux (rap, pop, country, etc.) et tiendront compte des accents variés du français, avec une emphase sur le français canadien. Ce travail contribuera à rendre les œuvres francophones plus accessibles et compréhensibles, marquant ainsi une avancée significative dans la découvrabilité et l’identification des chansons francophones surtout canadiennes dans les plateformes de streaming mondialisées.