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 – 08/2024Funding: ANRCall: AAPG2020 – JCJCPartners: LIA (porteur) (France), LPC (France)URL: https://lium.univ-lemans.fr/en/diets/LIUM Participant(s): Jane WottawaAntoine ThollyA major issue of language processing evaluation metrics concerns the fact that they are designed to globally mesure a […]
automatic speech processing in meetings using microphone arrayStarting: 01/10/2020PhD Student: Théo MariotteAdvisor(s): Jean-Hugh Thomas (LAUM), Anthony Larcher (LIUM)Co-advisor(s): Silvio Montresor (LAUM)Funding: RFI Le Mans acoustiqueThe subject is supported by two laboratories of Le Mans – Université: the acoustics lab (LAUM) and the computer science lab (LIUM). The aim is to enhance automatic speech processing in […]
Temporal word embeddings: neologisms, gender bias, corpus of French newsStarting: 01/10/2020PhD Student: Thibault ProuteauAdvisor(s): Sylvain MeignierCo-advisor(s): Nicolas Dugué Funding: Allocation de recherche du ministère de l’enseignement supérieurContexte de la thèse : La télévision, la production littéraire et internet fournissent des traces de notre utilisation de la langue [6]. Grâce à l’Ina, la mémoire de la […]
Artificial Intelligence for a semantically controlled speech understandingStarting: 01/10/2020PhD Student: Valentin PelloinAdvisor(s): Sylvain MeignierCo-advisor(s): Nathalie Camelin et Antoine LaurentFunding: ANR AISSPERDescritpion Le projet ANR AISSPER (Artificial Intelligence for Semantically controlled SPEech UndeRstanding) a pour objectif de proposer des nouveaux algorithmes afin de résoudre le difficile problème de la compréhension de la parole. En effet, malgré […]
Extraction of end-to-end semantic information from audio signalStarting: 01/10/2020PhD Student: Martin LebourdaisAdvisor(s): Sylvain MeignierCo-advisor(s): Antoine Laurent, Marie TahonFunding: ANR GEMThe GEM project aims to describe the differences in representation and treatment between women and men in the media, based on the automatic analysis of large volumes of French-language data contained in the INA and Deezer […]
PhD defence, Salima Mdhaffar Date: 01/07/2020 Time: 9h30 Location: Université d’Avignon, videoconference Title : Speech Recognition in the context of lectures: Evaluation, Progress and Enrichment Jury members: Reviewers: – Prof. Georges Linarès (Professeur, Université d’Avignon) – Dr. Irina Illina (Maître de conférences HDR, Université de Nancy) Examiners: – Prof. Sylvain Meignier (Professeur, Le Mans Université) […]
Proposition d’une approche de capitalisation d’indicateurs dédiés à une étude d’impact du dispositif d’amélioration du français écri+. Directeurs : Madeth May (LIUM), Valérie Renault (CREN) Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020 Contexte de la thèse : Le projet national PIA écri+ (http://ecriplus.fr/) est dédié à l’accompagnement des étudiants […]
Enriching an active pedagogy with augmented reality techniques Supervisor: Sébastien George Co-Supervisor(s) : Iza Marfisi Mails : firstname.name@univ-lemans.fr Application deadline : 22 may 2020 Contexte de la thèse : Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM). Cette thèse se déroulera au sein de l’équipe IEIAH (Ingénierie des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain), sur […]
Corpus: ArSentimentAnalysis (ArSentimentAnalysis)GitHub: https://github.com/amirabaroumi/ArSentimentAnalysis Author(s): Amira BarhoumiNathalie CamelinYannick EstèveLe package ArSentimentAnalysis comprend un ensemble de ressources permettant de concevoir et évaluer un système d’analyse d’opinions en arabe. Le package contient: Des ensembles d’embeddings spécifiques à l’arabe pré-entrainés Le lexique polarisé ArSentLex 1/ Ensembles d’embeddings spécifiques à l’arabe : Les embeddings pré-entrainés existants représentent un mot […]
Corpus: AlloSat (AlloSat)Licence: creative CommonsAuthor(s): Manon MacaryMarie TahonAnthony RousseauYannick EstèveThe corpus, named AlloSat, is composed of real-life call center conversations in French and is continuously annotated in frustration and satisfaction. This corpus has been set up to develop new systems able to model the continuous aspect of semantic and paralinguistic information at the conversation level. […]
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