{"id":24260,"date":"2019-11-27T13:15:03","date_gmt":"2019-11-27T12:15:03","guid":{"rendered":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/?p=24260"},"modified":"2019-11-29T11:01:30","modified_gmt":"2019-11-29T10:01:30","slug":"supervision-distante-dun-systeme-de-transcription-automatique-de-la-parole","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/en\/supervision-distante-dun-systeme-de-transcription-automatique-de-la-parole\/","title":{"rendered":"Supervision distante d\u2019un syst\u00e8me de transcription automatique de la parole"},"content":{"rendered":"<div class=\"panel-grid\" id=\"pg-24260-0\" ><div class=\"panel-grid-core\"><div class=\"panel-grid-cell\" id=\"pgc-24260-0-0\" ><div class=\"panel-widget-style\" ><h2 style=\"color: #e5442d;\">Supervision distante d\u2019un syst\u00e8me de transcription automatique de la parole<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Encadrant(s):<\/strong> Antoine Laurent<br \/>\n<strong>Equipe d&#8217;accueil :<\/strong> LIUM &#8211; LST<br \/>\n<strong>Lieu :<\/strong> Le Mans<br \/>\n<strong>Contexte :<\/strong> Le stage s&#8217;inscrit dans le th\u00e8me de la reconnaissance automatique de la parole. Il vise \u00e0 contribuer au d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes enti\u00e8rement neuronaux pour l\u2019apprentissage de repr\u00e9sentations de mani\u00e8re non supervis\u00e9e.<br \/>\n<strong>Contact :<\/strong> Antoine.Laurent(at)univ-lemans.fr, <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<br \/>\n<strong>Sujet :<\/strong><\/p>\n<p align=\"justify\">De grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es annot\u00e9es sont n\u00e9cessaires pour le d\u00e9veloppement d\u2019applications mettant en oeuvre des techniques d\u2019IA.<br \/>\nObtenir des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es est une op\u00e9ration qui n\u00e9cessite l\u2019intervention d\u2019annotateurs humains et qui engendre des co\u00fbts importants, alors que les donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es sont abondantes et facilement accessibles. Des annotations partielles ou des metadonn\u00e9es ne sont pas suffisantes pour construire des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur un apprentissage supervis\u00e9, mais peuvent apporter des informations tr\u00e8s utiles pour superviser un syst\u00e8me de mani\u00e8re distante.<\/p>\n<p align=\"justify\">L\u2019objectif de ce projet est de repartir d\u2019un toolkit (disponible sur le gitlab du LIUM) pour permettre l\u2019apprentissage de repr\u00e9sentations pour la parole et la reconnaissance d\u2019\u00e9criture manuscrite, capable de s\u00e9parer le contenu pertinent des autres propri\u00e9t\u00e9s (comme le locuteur\/l\u2019\u00e9crivain, la p\u00e9riode historique, le bruit\/l\u2019arri\u00e8re plan).<br \/>\nLe premier travail consistera \u00e0 prendre en main le toolkit (d\u00e9velopp\u00e9 en pytorch), dont l\u2019architechiture est bri\u00e8vement sch\u00e9matis\u00e9 ci-dessous, et \u00e0 travailler sur le Contrastive Predicting Coding [1] et le distribution matching [2].<\/p>\n<p>&nbsp;<br \/>\n<strong>Bibliographie :<\/strong><\/p>\n<p align=\"justify\">[1] Oord, Aaron van den, Yazhe Li, and Oriol Vinyals. &#8220;Representation learning with contrastive predictive coding.&#8221; arXiv preprint arXiv:1807.03748 (2018).<br \/>\n[2] Yeh, C. K., Chen, J., Yu, C., &#038; Yu, D. (2019). Unsupervised speech recognition via segmental empirical output distribution matching. ICLR 2019.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Supervision distante d\u2019un syst\u00e8me de transcription automatique de la parole &nbsp; Encadrant(s): Antoine Laurent Equipe d&#8217;accueil : LIUM &#8211; LST Lieu : Le Mans Contexte : Le stage s&#8217;inscrit dans le th\u00e8me de la reconnaissance automatique de la parole. 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