SLG

Soutenance d’HDR de Mohamed Morchid – 26 novembre 2019

25 novembre 2019

Le 26 novembre prochain à 16h en salle des thèses (campus Hannah Arendt). Cette HDR intitulée « Réseaux de Neurones pour le Traitement Automatique du Langage » sera présentée devant un jury composé de : Rapporteurs : Mme Dilek Z. HAKKANI-TÜR Senior Principal Scientist, Alexa AI, USA M. Patrice BELLOTProfesseur, AMU Polytech’, LIS, Marseille M. Frédéric ALEXANDREDirecteur de Recherche INRIA, Bordeaux Examinateurs : M. Yannick ESTÈVEProfesseur, AU, LIA, Avignon M. Frédéric BÉCHETProfesseur, AMU, LIS, Marseille

Projet ANR VoicePersonae

1 février 2019

Grâce aux avancées récentes en traitement automatique de la parole et du langage, les humains sont de plus en plus fréquemment en position d’interagir par la voix avec des agents artificiels intelligents. Le nombre d’applications utilisant ainsi la voix est en forte expansion et ce mode d’interaction est de plus en plus accepté. De nos jours, les systèmes vocaux peuvent proposer des messages synthétisés d’une telle qualité qu’il est difficile de les discerner de messages enregistrés par un humain. Ils sont également capables de comprendre des requêtes exprimées en langage naturel, toutefois en restant dans leur cadre applicatif précis. Enfin, ces systèmes reconnaissent ou identifient fréquemment leurs utilisateurs par leur voix. Plus d'infos

Projet ANR ROBOVOX

1 février 2019

Ce projet est dédié à l’identification vocale robuste pour les robots de sécurité mobiles et propose des solutions intégrant des modalités d’appoint à la reconnaissance de la voix, tirant partie du contexte d’interaction homme-robot. Plus d'infos

Projet ANR DEEP-PRIVACY

1 janvier 2019

Le projet concerne le développement d’approches distribuées, personnalisées et préservant la vie privée pour la reconnaissance de la parole. Nous proposons une approche dans laquelle le terminal de chaque utilisateur exécute localement des calculs privés et ne partage pas ses données vocales brutes, alors que certains calculs inter-utilisateurs (telles que l’enrichissement de modèles) sont réalisés sur un serveur ou un réseau peer-to-peer, avec des données vocales partagées après anonymisation. Plus d'infos

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Laboratoire Informatique d'Avignon — Avignon Université