L’étude de l’extraction automatique des paramètres du rythme d’un morceau à partir de l’analyse du signal audio est poursuivie en 2005. En particulier, nous testons sur de nombreuses bases de données la robustesse de l’algorithme basé sur la détection d’ « onset » par flux d’energie réalloué (reassigned spectral energy flux), la détection de périodicité par DFT/FM-ACF, et le tracking de tempo et de métrique par algorithme de Viterbi. Des améliorations sont proposées en particulier concernant l’utilisation de « template » fréquentiell représentant différents type de métrique (2/4, 4/4, 3/4, 6/8). L’algorithme a été testé lors de l’évaluation MIREX2005 et a obtenu la 1er place dans la catégorie « at least one correct tempo » ; a été testé sur les bases MIREX2004 (supérieur à l’état de l’art pour 2 bases sur 3). Une autre étude porte sur l’extraction d’une signature fréquentielle représentant le contenu rythmique d’un morceau indépendamment de son tempo. Divers types de signatures sont étudiés basés sur des valeurs caractéristiques de la DFT, de l’ACF et de la DFT/FM-ACF. Cette signature est utilisée dans une application de classification automatique en type de rythmes (chachacha, jive, valse viennoise, …). Le taux de reconnaissance automatique obtenu est de 81% (90% en utilisant également l’information de tempo). Finalement un ensemble de descripteurs complémentaires est proposé pour des recherches dans des bases de données : percussivité (décrit l’importance des sons percussifs dans le rythme), périodicité (décrit la complexité du rythme) [Peeters05a], [Peeters05b], [Peeters05d], [Peeters06c].