{"id":20731,"date":"2014-10-01T09:30:41","date_gmt":"2014-10-01T07:30:41","guid":{"rendered":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/?p=20731"},"modified":"2021-03-10T11:16:09","modified_gmt":"2021-03-10T10:16:09","slug":"gael-le-lan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/en\/gael-le-lan\/","title":{"rendered":"Ga\u00ebl Le Lan"},"content":{"rendered":"<div class=\"panel-grid\" id=\"pg-20731-0\" ><div class=\"panel-grid-core\"><div class=\"panel-grid-cell\" id=\"pgc-20731-0-0\" ><div class=\"panel-widget-style\" ><h2 style=\"color: #e5442d;\">Analyse en locuteurs de collections de documents multim\u00e9dia.<br\/><\/h2><p><b>Starting: <\/b> 01\/04\/2014<br\/><b>PhD Student: <\/b> <a href=\"\" target=\"_blank\" >Ga\u00ebl Le Lan<\/a><br\/><b>Advisor(s): <\/b> Sylvain Meignier (LIUM - LST)<br\/><b>Co-advisor(s): <\/b> Anthony Larcher (LIUM - LST)<br\/><b>Funding: <\/b> Orange <br\/><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"panel-grid\" id=\"pg-20731-1\" ><div class=\"panel-grid-core\"><div class=\"panel-grid-cell\" id=\"pgc-20731-1-0\" ><div class=\"panel-widget-style\" ><p align=\"justify\">La segmentation et regroupement en locuteurs (SRL) de collection cherche \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la question \u00ab qui parle quand ? \u00bb dans une collection de documents multim\u00e9dia. C\u2019est un pr\u00e9requis indispensable \u00e0 l\u2019indexation des contenus audiovisuels. La t\u00e2che de SRL consiste d\u2019abord \u00e0 segmenter chaque document en locuteurs, avant de les regrouper \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de la collection. Le but est de positionner des labels anonymes identifiant les locuteurs, y compris ceux apparaissant dans plusieurs documents, sans conna\u00eetre \u00e0 l\u2019avance ni leur identit\u00e9 ni leur nombre. La difficult\u00e9 pos\u00e9e par le regroupement en locuteurs \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019une collection est le probl\u00e8me de la variabilit\u00e9 intra-locuteur\/inter-document : selon les documents, un locuteur peut parler dans des environnements acoustiques vari\u00e9s (en studio, dans la rue\u2026). Cette th\u00e8se propose deux m\u00e9thodes pour pallier le probl\u00e8me. D\u2019une part, une nouvelle m\u00e9thode de compensation neuronale de variabilit\u00e9 est propos\u00e9e, utilisant le paradigme de triplet-loss pour son apprentissage. D\u2019autre part, un proc\u00e9d\u00e9 it\u00e9ratif d\u2019adaptation non supervis\u00e9e au domaine est pr\u00e9sent\u00e9, exploitant l\u2019information, m\u00eame imparfaite, que le syst\u00e8me acquiert en traitant des donn\u00e9es, pour am\u00e9liorer ses performances sur le domaine acoustique cible. De plus, de nouvelles m\u00e9thodes d\u2019analyse en locuteurs des r\u00e9sultats de SRL sont \u00e9tudi\u00e9es, pour comprendre le fonctionnement r\u00e9el des syst\u00e8mes, au-del\u00e0 du classique taux d\u2019erreur de SRL (Diarization Error Rate ou DER). Les syst\u00e8mes et m\u00e9thodes sont \u00e9valu\u00e9s sur deux \u00e9missions t\u00e9l\u00e9vis\u00e9es d\u2019une quarantaine d\u2019\u00e9pisodes, pour les architectures de SRL globale ou incr\u00e9mentale, \u00e0 l\u2019aide de la mod\u00e9lisation locuteur \u00e0 l\u2019\u00e9tat de l\u2019art (i-vector).<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Analyse en locuteurs de collections de documents multim\u00e9dia.Starting: 01\/04\/2014PhD Student: Ga\u00ebl Le LanAdvisor(s): Sylvain Meignier (LIUM &#8211; LST)Co-advisor(s): Anthony Larcher (LIUM &#8211; LST)Funding: Orange La segmentation et regroupement en locuteurs (SRL) de collection cherche \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la question \u00ab qui parle quand ? \u00bb dans une collection de documents multim\u00e9dia. 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