Study of Mobile Augmented Reality for Teaching Fractions (SMART-Fractions)Date : 09/2020 – 09/2024Financement : AutresAppel : financement d’entreprisePartenaires : Plaisir MathsURL : https://smart-fractions.univ-lemans.fr/fr/index.htmlLIUM Participant(s) : Sébastien GeorgeIza MarfisiSofiane TouelSMART-Fractions SMART-Fraction est un projet de recherche qui a pour objectif de mener une étude, sur les apports éducatifs et didactiques d’un jeu de plateau et de […]
Enrichir l’apprentissage situé avec des jeux collaboratifs et de la réalité mixte (SituLearn)Date : 05/2021 – 04/2024Financement : ANRAppel : ANR – JCJC – 2020URL : https://situlearn.univ-lemans.fr/LIUM Participant(s) : Iza MarfisiChristophe ChoquetSébastien GeorgePierre LaforcadeMadeth May Le projet SituLearn vise à aider les enseignants de tout niveau à enrichir leurs sorties pédagogiques avec des applications mobiles. […]
Diagnostic automatique des erreurs des systèmes de transcription de parole end-to-end à partir de leur réception par les utilisateurs (DIETS)Date : 02/2021 – 08/2024Financement : ANRAppel : AAPG2020 – JCJCPartenaires : LIA (porteur) (France), LPC (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/diets/LIUM Participant(s) : Jane WottawaAntoine ThollyUn problème majeur des métriques d’évaluation en traitement du langage concerne le fait […]
Exchanges for SPEech ReseArch aNd TechnOlogies (ESPERANTO)Date : 01/2021 – 12/2025Financement : EU H2020Appel : H2020-MSCA-RISE-2020Partenaires : academic (MS): Université du Mans, Universidad de Zaragoza, The University of Sheffield, Brno University of Technology, Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE), Université Grenoble Alpes, Avignon Université, University of Yaounde, Consejo Nacional de Investigaciones cientificas y tecnicas, […]
SpeechBrain (SpeechBrain)Date : 09/2019 – 12/2021Financement : AutresAppel : Partenaires : Mila (Canada), LIA (France), PyTorch, IBM Research AI, fluent.ai (Canada)URL : https://speechbrain.github.ioLIUM Participant(s) : Anthony LarcherSylvain MeignierSpeechBrain est un toolkit de traitement de la parole open-source et tout-en-un qui s’appuie sur PyTorch. L’objectif est de créer un toolkit unique, flexible et convivial qui peut […]
Gender Equality Monitor (GEM)Date : 01/2020 – 06/2024Financement : ANRAppel : AAPG2019Partenaires : INA, LIMSI, Carism, Deezer, LERASS, ENS Lyon URL : https://lium.univ-lemans.fr/gem/LIUM Participant(s) : Antoine LaurentAnthony LarcherNathalie CamelinNicolas DuguéSylvain MeignierMarie TahonMartin LebourdaisMédias et société entretiennent des rapports complexes. Descriptifs, les médias sont également prescriptifs et contribuent à façonner notre représentation du monde. Le projet […]
Captation Différentielle (CapDiff)Date : 06/2019 – 12/2020Financement : AutresAppel : BPIPartenaires : LAUM (France), HAAPIE (France), VOXPASS (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/capdiff/LIUM Participant(s) : Anthony LarcherJustine CarpentierSylvain MeignierLe développement et la démocratisation des objets connectés permettent aujourd’hui d’envisager des solutions d’automatisation pour nombres de tâches peu valorisantes dans l’entreprise. De même, la progression des technologies de reconnaissance, […]
Intelligence artificielle pour une compréhension de la parole contrôlée par la sémantique (AISSPER)Date : 01/2020 – 10/2024Financement : ANRAppel : AAPG2019Partenaires : LIA (France), Orkis (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/aissper/LIUM Participant(s) : Nathalie CamelinSylvain MeignierAntoine LaurentValentin PelloinLa modélisation efficace des variabilités contenues à différents niveaux (prosodique, acoustique, lexical, …) dans la parole reste un problème de recherche […]
End-To-end Evolutive Neural Networks for Speaker Recognition (EXTENSOR)Date : 01/2020 – 06/2022Financement : ANRAppel : AAPG2019Partenaires : Eurecom (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/extensor/LIUM Participant(s) : Anthony LarcherAntoine LaurentMarie TahonSylvain MeignierAmbuj Mehrish ExTENSoR proposes fundamental research that aims to explore the potential of using end-to-end and automatically learned / evolving articial neural networks in order to overcome the […]
Analyse fine d’opinions dans des corpus de satisfaction clients (ASSC)Date : 10/2019 – 02/2023Financement : AutresAppel : MMAPartenaires : MMA (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/asscLIUM Participant(s) : Nathalie CamelinNicolas DuguéSylvain MeignierRémi BouvetMohamed EttalebLe groupe MMA (Mutuelles du Mans Assurances), premier acteur de l’assurance en IARD sur le territoire français, est très investi dans l’analyse des parcours clients. […]
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