LST day

On October 1st, the day of the LST team takes place. On this occasion, researchers – the young and the more experienced – present their research themes.

After the presentation of the team by its leader, Sylvain Meignier, the two research axes, speaker and language, will be introduced by Anthony Larcher and Natalie Camelin respectively. They will give an overview of the current research projects and the different scientific issues addressed by the team members.
This overview of the team will be followed by the scientific seminar of Mohamed Ettaleb, post-doctoral fellow in the team, who will present his thesis work.

Programme

9h: Présentations des équipes, bilan de la période passée

10h45 : Présentation de la thématique Locuteur

Enseignants – chercheurs: Anthony Larcher, Sylvain Meignier, Simon Petitrenaud, Meysam Shamsi, Marie Tahon

Doctorants et post-doctorants:

Théo Mariotte : Traitement automatique de la parole en réunion par dissémination de capteurs
Yevhenii Prokopalo : Autonomous lifelong learning intelligent systems
Manon Macary : Analyse de données massives en temps réel pour l’extraction d’informations sémantiques et émotionnelles de la parole
Pierre Champion : Privacy preserving and personalized transformations for speech recognition
Thomas Thebaud : Anti-Spoofing in Behavioural Biometrics
Ambuj Mehrish : End-To-end Evolutive Neural Networks for Speaker Recognition
Martin Lebourdais : Extraction d’informations sémantiques end-to-end à partir du signal audio
Thibault Gaudier : Apprentissage actif, interprétation et contrôle pour la synthèse neuronale de parole expressive

Repas

13H30 :Présentation de la thématique langage

Enseignants – chercheurs: Loïc Barrault, Nathalie Camelin, Nicolas Dugué, Antoine Laurent, Daniel Luzzatti, Jane Wottawa

Doctorants et post-doctorants:

Valentin Pelloin : Intelligence Artificielle pour une compréhension de la parole contrôlée par la sémantique
Thibault Prouteau : Word embeddings temporels : néologismes, biais de genre, corpus des actualités françaises
Mohamed Ettaleb : Analyse fine de la satisfaction client à l’aide de méthodes d’apprentissage faiblement supervisées

14H15 – 15H15 : Séminaire scientifique

Présentation des travaux de thèse de Mohamed Ettaleb :
Approche de recommandation à base de fouille de données et de graphes étiquetés multi-couches