Système de SRL neuronal vs Système de SRL gaussien

Système de SRL neuronal vs Système de SRL gaussien   Encadrant(s): Sylvain Meignier Equipe d’accueil : LIUM – LST Lieu : Le Mans Contexte : Un étudiant du parcours ATAL sera plus à même de réaliser ce stage sans toutefois exclure les étudiants du parcours AFD. Contact : Sylvain.Meignier(at)univ-lemans.fr,     Sujet : La tâche […]

Supervision distante d’un système de transcription automatique de la parole

Supervision distante d’un système de transcription automatique de la parole   Encadrant(s): Antoine Laurent Equipe d’accueil : LIUM – LST Lieu : Le Mans Contexte : Le stage s’inscrit dans le thème de la reconnaissance automatique de la parole. Il vise à contribuer au développement de systèmes entièrement neuronaux pour l’apprentissage de représentations de manière […]

Biométrie Vocale : du signal audio à l’identité de la personne

Biométrie Vocale : du signal audio à l’identité de la personne   Encadrant(s): Anthony Larcher Equipe d’accueil : LIUM – LST Lieu : Le Mans Contexte : Un étudiant du parcours ATAL sera plus à même de réaliser ce stage sans toutefois exclure les étudiants du parcours AFD. Contact : Anthony.Larcher(at)univ-lemans.fr,     Sujet : […]

SpeechBrain

SpeechBrain (SpeechBrain)Date: 09/2019 – 12/2021Funding: AutresCall: Partners: Mila (Canada), LIA (France), PyTorch, IBM Research AI, fluent.ai (Canada)URL: https://speechbrain.github.ioLIUM Participant(s): Anthony LarcherSylvain MeignierSpeechBrain is an open-source and all-in-one speech toolkit relying on PyTorch. The goal is to create a single, flexible, and user-friendly toolkit that can be used to easily develop state-of-the-art speech technologies, including systems […]

Participation du LIUM à Voice Tech Paris 2019 avec AlloMédia

LIUM’s participation in Voice Tech Paris 2019 with AlloMedia   LIUM is participating, with AlloMedia, in Voice Tech Paris 2019, the 1st B2B event dedicated to voice technologies in France, which will be held on 26 and 27 November 2019. Workshop: What marketing doesn’t tell you about automatic speech recognition What are the limitations of […]

GEM

Gender Equality Monitor (GEM)Date: 01/2020 – 06/2023Funding: ANRCall: AAPG2019Partners: INA, LIMSI, Carism, Deezer, LERASS, ENS Lyon URL: https://lium.univ-lemans.fr/en/gem/LIUM Participant(s): Antoine LaurentAnthony LarcherNathalie CamelinNicolas DuguéSylvain MeignierMedia and society have an intricate relationship. Descriptive, the media are also prescriptive and shape our perception of the world. The GEM project aims to describe the differences in representation and […]

A Study on Multilingual Transfer Learning in Neural Machine Translation : Finding the Balance Between Languages / An Empirical Evaluation of Arabic-specific Embeddings for Sentiment Analysis.

Seminars from Adrien Bardet and Amira Barhoumi, PhD students at LIUM   Date: 08/11/2019 Heure: 11h00 Lieu: IC2, Salle des conseils Intervenant: Adrien Bardet, Amira Barhoumi   A Study on Multilingual Transfer Learning in Neural Machine Translation : Finding the Balance Between Languages Transfer learning is a solution to the problem of lack of data […]

CapDiff

CapDiff (CapDiff)Date: 06/2019 – 12/2020Funding: AutresCall: BPIPartners: LAUM (France), HAAPIE (France), VOXPASS (France)URL: https://lium.univ-lemans.fr/en/capdiff/LIUM Participant(s): Anthony LarcherJustine CarpentierSylvain MeignierThe development and spreading of connected enable automation of a number of tidious tasks. The recent advances in speech recognition technologies, i.e., speech synthesis or voice recognition and the increasing user acceptance open wide horizons for those […]

Campagne d’évaluation IWSLT: 1ere place dans la tâche de traduction de la parole

IWSLT – results – First place End-to-End speech translation   The LIUM participated to the evaluation campaign organized by the 16th International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT). ON-TRAC Consortium (LIG, LIA, LIUM) participated in the Speech Translation task, (English-Portuguese sub-task) and its end-to-end system ranked first. More details: https://zenodo.org/record/3525578