Emmanuelle Billard – Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans

Offre Stage M2 : Learning to Choose the Voice: Reinforcement Learning for Prompt Optimization in Cloning TTS

Apprendre à choisir la voix : apprentissage par renforcement pour l’optimisation de Prompt dans le clonage TTS Niveau: Master 2 Encadrement: Meysam Shamsi (LIUM), Kévin Vythelingum (Voxygen), Marie Tahon (LIUM) Équipe d’accueil: Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM) Lieu: Le Mans Début du stage : Entre janvier et mars 2026 Contact: Meysam Shamsi (prénom.nom@univ-lemans.fr) […]

Offre Stage M2 : Sound Zones adaptatives par apprentissage automatique sur un large jeu de données

LST

Sound Zones adaptatives par apprentissage automatique sur un large jeu de données Niveau : Master 2 Encadrement : Théo Mariotte (LIUM), Manuel Melon (LAUM), Marie Tahon (LIUM) Equipe d’accueil : Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM), Laboratoire d’Acoustique de l’Université du Mans (LAUM) Lieu : Le Mans Début du stage : entre janvier et […]

Sparse Autoencoders Make Audio Foundation Models more Explainable

LST

Séminaire de Théo Mariotte, Maître de conférence au LIUM Date : 03/11/2025 Heure : 10h30 Lieu : IC2, Salle des conseils Intervenant : Théo Mariotte Les Sparse Autoencoders rendent les modèles audio fondamentaux plus explicables Résumé : Les modèles audio pré-entraînés sont largement utilisés pour résoudre diverses tâches dans le traitement […]

Double séminaire Deepfake Detection

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Séminaire de Hoan My Tran, doctorant à l’IRISA, et Heydi Mendez, chercheuse au CENATAV, Cuba Date : 29/09/2025 Heure : 10h00 Lieu : IC2, Salle des conseils Intervenants : Hoan My Tran et Heydi Mendez Résumé : The rapid advances in speech synthesis and voice conversion technologies have fueled the rise of audio […]

Abdelkader Ouared : XAI-Profile: Vers un profilage transparent et exploitable des apprenants sur la plateforme écri+

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Séminaire de Abdelkader Ouared, Chercheur PostDoc au LIUM (Projet écri+) Date : 22/09/2025 Heure : 10h30 Lieu : IC2, Salle des conseils Intervenant : Abdelkader Ouared XAI-Profile: Vers un profilage transparent et exploitable des apprenants sur la plateforme écri+ Résumé : Dans le contexte des environnements d’apprentissage numériques, la compréhension des […]

Machine learning for bioacoustics: Challenges and opportunities

Séminaire de Vincent Lostanlen, chercheur au LS2N Date : 05/09/2025 Heure : 10h00 Lieu : IC2, Salle des conseils Intervenant : Vincent Lostanlen Machine learning for bioacoustics: Challenges and opportunities Résumé Le développement récent de capteurs audio numériques peu coûteux, des communications sans fil et des ordinateurs haute performance a ouvert […]

Journée IA au LIUM

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Journée IA Les membres des deux équipes du LIUM (IEIAH & LST), soit environ 40 personnes, se sont réunis pour une journée dédiée à l’intelligence artificielle. Cette journée très enrichissante s’est déroulée en deux temps. Après une matinée dédiée à la présentations des travaux en IA de chaque équipe, mettant en lumière les projets […]

LST-day

LST

LST day Le 16 juin se tient la journée d’été de l’équipe LST. A cette occasion, les chercheurs —jeunes et plus confirmés — présentent leurs thématiques de recherche. C’est également l’occasion de bénéficier d’une présentation de la compagnie Apside par Edwin Simonet . Après une présentation générale et un rappel des faits marquants de […]

Données pseudo-étiquetées de kurde central vers l’anglais pour la traduction de la parole

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Corpus : Données pseudo-étiquetées de kurde central vers l’anglais pour la traduction de la parole (Données pseudo-étiquetées de kurde central vers l’anglais pour la traduction de la parole)Licences : CC BY 4.0 licenseAuteur(s) : Mohammad MohammadaminiDescription Dans ce dépôt, vous trouverez un ensemble de données pseudo-étiquetées à grande échelle, comprenant de l’audio en kurde central […]

Machine Learning models explainability for text and audio classification

LST

Séminaire de Norbert Tsopze, Professeur à l’Université Yaounde 1 Date : 7/04/2025 Heure : 11h00 Lieu : IC2, Salle des conseils Intervenant : Norbert Tsopze> Machine Learning models explainability for text and audio classification Résumé : The interpretability of the Machine Learning models outcomes to the end user is one of […]