Projet DAPADAF-E

13 décembre 2023

Validity of a task of acoustic-phonetic decoding on anatomic deficits in paramedical assessment of speech disorders for patients treated for oral or oropharyngeal cancer Plus d'infos

Projet ANR ESSL

1 janvier 2023

L’apprentissage auto-supervisé (Self-Supervised Learning ou SSL) a émergé récemment comme une méthode d’intelligence artificielle (IA) incroyablement prometteuse. Grâce à cette méthode, les colossales masses de données non annotées qui sont accessibles peuvent être utilisées par des systèmes d’IA pour dépasser les performances connues jusque-là. En particulier, le domaine du traitement automatique de la parole (TAP) se voit rapidement transformé par l’arrivée du SSL grâce, notamment, aux investissements industriels massifs et l’explosion des données, tous deux mis à disposition par une poignée d’entreprises. Plus d'infos

Projet ANR BRUEL

1 janvier 2023

Le projet BRUEL concerne l’évaluation/certification des systèmes d’identification par la voix face aux attaques adverses.

En effet, les systèmes de reconnaissance automatique du locuteur sont vulnérables non seulement à la parole produite artificiellement par synthèse vocale, mais aussi à d’autres formes d’attaques telles que la conversion d’identité vocale et la relecture. Les artefacts créés lors de la création ou la manipulation de ces attaques frauduleuses constituent les marques laissées dans le signal par les algorithmes de synthèse vocale permettant ainsi de distinguer la voix réelle originale d’une voix usurpée. Plus d'infos

Projet ANR EVA

1 janvier 2023

La description d’une voix en quelques mots reste une tâche très arbitraire. On peut parler avec une voix ‘profonde’, ‘soufflée’, ‘claire’ ou ‘rauque’, mais la caractérisation complète d’une voix nécessiterait un ensemble précis d’attributs rigoureusement définis constituant une ontologie. Cependant, une telle grille de description n’existe pas. L’apprentissage automatique appliqué à la parole souffre de la même faiblesse : dans la plupart des tâches de traitement automatique, lorsqu’un locuteur est modélisé, des représentations globales abstraites sont utilisées sans rendre leurs caractéristiques explicites. Plus d'infos

Projet ANR TRADEF

31 décembre 2022

La guerre de 4ème génération (4GW) est connue comme étant la guerre de l’information impliquant des populations non nécessairement militaires. Elle est menée par des groupes nationaux ou transnationaux qui suivent des idéologies fondées sur des convictions culturelles, sur la religion, sur les intérêts économiques ou politiques avec comme objectif de semer le chaos dans un endroit visé du monde. Plus d'infos

Projet ANR UMICROWD

1 septembre 2022

UMICrowd a pour objectif de comprendre les dynamiques du crowdfunding, d’explorer sa dimension sociale et de modéliser les interactions entre ses différents acteurs. Cette compréhension et cette modélisation permettront de développer un cadre d’aide à la décision pour les plateformes dans le processus de classification, sélection et promotion des projets, avec pour objectif d’augmenter son impact socio-environnemental. Plus d'infos

Projet ANR PARFAIT

1 mars 2022

PARFAIT s’attaque aux nouveaux problèmes d’allocation des ressources pour des applications relevant de l’IA et composées de microservices containairisés. Plus d'infos

Projet ANR RUGBI

1 février 2022

Dans le contexte des troubles de la production de la parole observés dans les cancers ORL, les pathologies neurologiques, sensorielles ou structurelles, l’objectif du projet RUGBI est d’apporter des améliorations à la mesure du déficit d’intelligibilité. Plus d'infos

Projet H2020 SELMA

1 janvier 2021

Former les modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel

Internet contient de vastes quantités de données et d’informations, écrites et audiovisuelles, et dans de nombreuses langues différentes. Il est de plus en plus nécessaire de tirer profit de cette ressource largement inexploitée. Le projet SELMA, financé par l’UE, s’intéressera à l’ingestion et la surveillance de grandes quantités de données. Le projet formera systématiquement des modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel et utilisera ces modèles pour surveiller les flux de données, dans le but d’améliorer la surveillance des médias multilingues et la production de contenus d’actualité. À terme, le projet permettra de faire progresser les techniques de pointe en matière de modélisation du langage, de traduction automatique et de reconnaissance et synthèse de la parole. Plus d'infos

Projet ANR muDialBot

1 janvier 2021

Dans muDialBot, notre ambition est d’incorporer pro-activement des traits de comportements humains dans la communication parlée humain-robot. Nous projetons d’atteindre une nouvelle étape de l’exploitation de l’information riche fournie par les flux de données audio et visuelles venant des humains. En particulier en extraire des événements verbaux et non-verbaux devra permettre d’accroître les capacités de décision des robots afin de gérer les tours de parole plus naturellement et aussi de pouvoir basculer d’interactions de groupe à des dialogues en face-à-face selon la situation. Plus d'infos

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