Classification automatique pour la compréhension de la parole (vers des systèmes semi-supervisés et auto-évolutifs)

La compréhension automatique de la parole est au confluent des deux grands domaines que sont la reconnaissance automatique de la parole et l'apprentissage automatique. Un des problèmes majeurs dans ce domaine est l'obtention d'un corpus de données conséquent afin d'obtenir des modèles statistiques performants. Les corpus de parole pour entraîner des modèles de compréhension nécessitent une intervention humaine importante, notamment dans les tâches de transcription et d'annotation sémantique. Leur coût de production est élevé et c'est la raison pour laquelle ils sont disponibles en quantité limitée.Cette thèse vise principalement à réduire ce besoin d'intervention humaine de deux façons : d'une part en réduisant la quantité de corpus annoté nécessaire à l'obtention d'un modèle grâce à des techniques d'apprentissage semi-supervisé (Self-Training, Co-Training et Active-Learning) ; et d'autre part en tirant parti des réponses de l'utilisateur du système pour améliorer le modèle de compréhension.Ce dernier point touche à un second problème rencontré par les systèmes de compréhension automatique de la parole et adressé par cette thèse : le besoin d'adapter régulièrement leurs modèles aux variations de comportement des utilisateurs ou aux modifications de l'offre de services du systèmeTwo wide research fields named Speech Recognition and Machine Learning meet with the Automatic Speech Language Understanding. One of the main problems in this domain is to obtain a sufficient corpus to train an efficient statistical model. Such speech corpora need a lot of human involvement to transcript and semantically annotate them. Their production cost is therefore quite high and they are difficultly available.This thesis mainly aims at reducing the need of human intervention in two ways: firstly, reducing the amount of corpus needed to build a model thanks to some semi-supervised learning methods (Self-Training, Co-Training and Active-Learning); And lastly, using the answers of the system end-user to improve the comprehension model.This last point addresses another problem related to automatic speech understanding systems: the need to adapt their models to the fluctuation of end-user habits or to the modification of the services list offered by the systemAVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF

SATO-CALIBRAGE : présentation d’un outil d’assistance au choix et à la rédaction de textes pour l’enseignement

Depuis quelques années, un projet conjoint mené par l’Université du Québec à Montréal et le ministère de l’Éducation porte sur le développement d’un indice de lisibilité des textes, appelé SATO-CALIBRAGE. Des préoccupations de choix et de rédaction de textes en contexte scolaire ont été à l’origine du projet. Dans cet article, de nature descriptive, on présente l’application SATO-CALIBRAGE et on explique la méthodologie qui a été adoptée en exposant les dispositifs linguistique et mathématique qui ont été mis en place. L’indice lui-même et la façon de le calculer sont aussi présentés. En outre, quelques exemples d’utilisations en didactique, en évaluation et en rédaction sont fournis afin d’aider à comprendre les contextes d’utilisation éventuels.In recent years, the Université du Québec à Montréal and the ministère de l'Éducation have been conducting a joint project for the development of a readability index known as SATO-CALIBRAGE. The project was initiated in response to concerns about the selection and writing of texts for use in schools. This article discusses the development of SATO-CALIBRAGE and explains the adopted methodology by examining the linguistic and mathematics instruments featured. The index itself and the way in which it is tabulated are also described, as well as the prototype currently under development. Some applications in teaching, evaluation and writing are outlined in order to indicate possible contexts for use. Finally, future prospects for the index are discussed

Clustering incrémental et méthodes de détection de nouveauté : application à l'analyse intelligente d'informations évoluant au cours du temps

Série Environnements et services numériques d'information Bibliographie en fin de chapitres. Notes bibliogr. IndexNational audienceLearning algorithms proved their ability to deal with large amount of data. Most of the statistical approaches use defined size learning sets and produce static models. However in specific situations: active or incremental learning, the learning task starts with only very few data. In that case, looking for algorithms able to produce models with only few examples becomes necessary. The literature's classifiers are generally evaluated with criteria such as: accuracy, ability to order data (ranking)... But this classifiers' taxonomy can really change if the focus is on the ability to learn with just few examples. To our knowledge, just few studies were performed on this problem. This study aims to study a larger panel of both algorithms (9 different kinds) and data sets (17 UCI bases)

Analyse critique des études portant sur la thérapie à intonation mélodique pour les personnes atteintes d’aphasie

Bien que la thérapie musicale soit connue et utilisée depuis longtemps, c’est seulement en 1973 que le terme de Melodic Intonation Therapy (MIT) voit le jour, dans l’étude menée par Sparks et coll. Dans l’article apparu dans le Aphasia Research Unit, les auteurs présentent le MIT comme étant une nouvelle forme de thérapie de l’aphasie, qui peut être largement définie comme étant un trouble acquis expressif ou réceptif du langage oral ou écrit. Cette méthode ferait recours aux capacités latentes langagières de l’hémisphère non dominant du langage, soit l’hémisphère droit. Bien qu’elle célèbre tout juste son 40e anniversaire, la thérapie à intonation mélodique est tout de même considérée comme une méthode moderne à cause du nombre de recherches plutôt restreint effectué sur celle-ci. À la suite de sa définition, les études menées dans la même décennie tentaient de répondre à la question suivante: « De quelle manière la stimulation de l’hémisphère droit aide-t-elle à la réadaptation des fonctions langagières? » Les premières explications étaient très basiques, faisant référence aux champs entourant les traits extralinguistiques de la langue, soit l’aspect musical régi par l’hémisphère droit comme la mélodie et le rythme pour n’en nommer que quelques-uns. Plus les recherches ont avancé, plus les questions posées se sont spécifiées, faisant en sorte que les chercheurs ont pu cibler des domaines spécifiques du langage, tout en étudiant les changements observés comme suite à la thérapie. Le langage non propositionnel et sa conservation en sont des exemples. La population idéale pour la MIT et ses effets à long terme par opposition à ses effets à court terme semblent changer avec chaque nouvelle recherche et ne peuvent être démontrés clairement. Les effets au niveau cérébral, la question du bilinguisme, les variations de la thérapie et la familiarité avec l’interlocuteur sont quelques sujets également explorés au 21e siècle. Puis, certains chercheurs, comme Benjamin Stahl (2013), soulèvent une nouvelle série de questionnements: l’aspect mélodique est-il vraiment le facteur déterminant pour la réadaptation du langage? Se pourrait-il que le rythme joue un plus grand rôle que les autres sphères musicales utilisées dans le MIT? Dans ce projet de recherche, nous tenterons de répondre à différentes questions à propos de la thérapie à intonation mélodique tout en cherchant à explorer ses effets réels sur la réadaptation du langage. Cette analyse critique a pour but de recenser les résultats observés dans les études antérieures ayant été effectuées chez des sujets atteints de divers types d’aphasie. Les différentes interrogations des chercheurs mentionnées précédemment sont quelques exemples de points qui seront étudiés davantage dans la présente recherche. Puisqu’un certain nombre de recherches ont suscité un intérêt pour d’autres dimensions à considérer comme responsables de la réadaptation du langage, celles-ci seront aussi analysées

Sur l'utilisation de l'apprentissage profond pour la prévision probabiliste en séries chronologiques

L’utilisation de l’apprentissage profond dans le domaine des séries chronologiques commence tout juste à faire son apparition. Bien qu’historiquement cette technique était considérée comme trop complexe, la tendance courante des mégadonnées permet maintenant d’appliquer de façon appropriée des modèles comme les réseaux de neurones profonds au problème de la prévision de séries chronologiques. Fort de cette réalisation, ce texte explore l’utilisation de l’apprentissage profond dans l’objectif de caractériser l’incertitude des prévisions produites par le modèle, une tâche particulièrement adéquate pour ces modèles à capacité élevée

Contribution au pronostic de défaut dans les systèmes complexes par les techniques intelligentes

Nous avons présenté une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'une méthode guidée par les données pour le pronostic des défauts. Cette méthode requiert des données décrivant le processus de dégradation. Lorsque les données sont insuffisantes, la prédiction des états devient difficile avec les modèles profonds de type mémoire à long terme (LSTM), qui nécessitent une quantité importante de données d'apprentissage. Pour résoudre ce problème de rareté des données dans la prédiction de la durée de vie restante (RUL), nous proposons d'adopter une stratégie d'augmentation des données. Les résultats obtenus sont démontrent que l'application d'une stratégie d'augmentation des données, peut améliorer les performances de prédiction de la RUL en utilisant les techniques LSTM. Nous avons validé cette approche en utilisant les données de la NASA Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (C-MAPPS)

L'apport de l'éveil sonore sur le développement du comportement attentionnel et de l'attention sélective chez des élèves de première année du primaire

Cette recherche avait pour objectif d'examiner l'effet d'un programme d'éveil sonore actif en comparaison à un programme d'éveil sonore de type jeu de bingo sur les variables dépendantes suivantes, soit 1) le comportement attentionnel (spécifiquement les degrés d'hyperactivité et d'inattention), 2) l'attention sélective et 3) les habiletés musicales perceptives (mélodie, rythme et mémoire - variables contrôle) d'enfants de six et sept ans (N=16). Trois groupes homogènes ont été formés à partir d'une même classe de première année, soit deux groupes d'intervention (n=5 actif; n=5 bingo) et un groupe contrôle (n=6). L'expérimentation s'est déroulée sur une période de deux semaines, à raison de quatre rencontres hebdomadaires de 30 minutes, pour un total de huit séances. Au prétest et au post-test, la collecte de données a été réalisée à l'aide de l'ASEBA pour les indices d'hyperactivité et d'inattention, la batterie NEPSY-II pour l'attention sélective auditive ainsi que la MBEMA-EC pour les habiletés musicales. De façon globale, on ne peut établir de liens significatifs sur le plan statistique entre le programme d'éveil sonore actif et l'amélioration des comportements attentionnels, l'attention sélective et les habiletés musicales. Des études supplémentaires sont nécessaires afin de mieux mesurer l'apport des sons de l'environnement sur le développement des capacités auditives des enfantsThe aim of this study was to examine the effects of an active sound awareness program compared to a bingotype sound awareness program on the following dependent variables: 1) attentional behavior (hyperactivity and inattention), 2) selective attention, and 3) perceptual musical skills (melody, rhythm and memory - control variables) of six- and seven-year-olds (N=16). Three homogeneous groups were formed within one first-grade class: two intervention groups (n=5 active; n=5 bingo-type) and one control group (n=6). The experiment took place over a two-week period, and consisted of 30-minute meetings four times per week for a total of eight sessions. Pre- and post-test data were collected using the ASEBA questionnaire to assess hyperactivity and inattention behaviors, the NEPSY-II battery to measure auditory selective attention, and the MBEMA-EC to assess musical skills. Overall, no statistically significant relationships were found between the active program and improvements in attentional behaviors, selective attention, or musical skills. Further research is needed to better determine the contribution of environmental sounds to the development of children's hearing abilit