Compréhension de la parole dans le cadre d’interactions entre humains et machines

Débuté le : 01/10/2015
Doctorant : Edwin Simonnet
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin (LIUM, LST)
Financement : Projet Européen (JOKER) / Région

Ce travail de thèse s’effectue en lien avec le projet européen JOKER (JOKe and Empathy of a Robot/ECA: Towards social and affective relations with a robot). Ce projet est financé par le programme CHIST-ERA (European Coordinated Research on Long-term Challenges in Information and Communication Sciences & Technologies ERA-Net).

Le projet JOKER, comme son nom complet anglais l’indique, vise à développer de nouvelles approches pour l’interaction sociale et émotionnelle entre un humain et un robot compagnon. Ce sujet de thèse nécessite de la part du doctorant de bons acquis dans le domaine du deep learning, de la reconnaissance de la parole, et du traitement automatique du langage naturel pour l’extraction d’informations sémantiques. Il est également nécessaire de développer des outils logiciels de haut niveau, de mettre en place des protocoles expérimentaux rigoureux, et de les appliquer.

Les différentes implémentations d’architectures neuronales utilisent Python et la bibliothèque Theano. Il est possible que dans le cadre de la thèse le système de reconnaissance automatique de la parole évolue vers une solution plus propice à la tâche de compréhension de la parole.