Towards an Automated Screening Tool for Pediatric Speech Delay

Speech delay is a childhood language problem that sometimes is resolved on its own but sometimes may cause more serious language difficulties later. This leads therapists to screen children for detection at early ages in order to eliminate future problems. Using the Goldman-Fristoe Test of Articulation (GFTA) method, therapists listen to a child\u27s pronunciation of certain phonemes and phoneme pairs in specified words and judge the child\u27s stage of speech development. The goal of this paper is to develop an Automatic Speech Recognition (ASR) tool and related speech processing methods which emulate the knowledge of speech therapists. In this paper two methods of feature extraction (MFCC and DCTC) were used as the baseline for training an HMM-based utterance verification system which was later used for testing the utterances of 63 young children (ages 4-10), both typically developed and speech delayed. The ASR results show the value of augmenting static spectral information with spectral trajectory information for better prediction of therapist\u27s judgments

Speech Processing Approach for Diagnosing Dementia in an Early Stage

The clinical diagnosis of Alzheimer’s disease and other dementias is very challenging, especially in the early stages. Our hypothesis is that any disease that affects particular brain regions involved in speech production and processing will also leave detectable finger prints in the speech. Computerized analysis of speech signals and computational linguistics have progressed to the point where an automatic speech analysis system is a promising approach for a low-cost non-invasive diagnostic tool for early detection of Alzheimer’s disease.We present empirical evidence that strong discrimination between subjects with a diagnosis of probable Alzheimer’s versus matched normal controls can be achieved with a combination of acoustic features from speech, linguistic features extracted from an automatically determined transcription of the speech including punctuation, and results of a mini mental state exam (MMSE). We also show that discrimination is nearly as strong even if the MMSE is not used, which implies that a fully automated system is feasible. Since commercial automatic speech recognition (ASR) tools were unable to provide transcripts for about half of our speech samples, a customized ASR system was developed

Techniques et technologies de l’Intelligence Ambiante pour la gestion intelligente et contrôle adaptative de l’efficacité énergétique

Nowadays SBEMS are suffering from a lack of effective smart architecture offering adaptability versus use-case contexts while benefiting from market-availability of a huge number of technological and devices’ choices. Dealing with the smart building energy management system (SBEMS), this thesis focus more particularly on designing the architecture of SBEMS, the development of the two most important of its subsystems (namely, lighting system and heating system) and evaluation of those systems through their effective implementation. The objective of present doctoral investigation is to present an energy-efficient SBEMS taking advantage from ambient intelligence and artificial intelligence concept and techniques. To carry out such an architecture, a multi-layer architecture with market-available technologies is presented. Compatible with most of the available technologies in the market, the proposed architecture has been integrated within a real five-floor building serving as a research platform for developing the subsystems of SBEMS. The development of two aforesaid subsystems is studied separately.Concerning the lighting system, in order to cope with energy-decrease an adaptive lighting-elements’ control strategy taking advantage from as well lighting-elements’ placement in space as the space-users’ presence is presented. The proposed lighting system uses various methods and advanced lighting technology in order to adaptively control lighting elements versus their effective locations within the concerned living-spaces. The proposed lighting system is highly energy-efficient and adaptive to different lighting conditions. The evaluation and validation results show the effectiveness of the proposed approach, reaching over 70% lighting energy reduction with same user’s comfort.Concerning the heating systems, the analysis of the main proposed SBEMS leaded to fact that the most of already advanced developed heating control systems remain either in a prototype state (because of their relatively complex implementation requirements) or require very specific technologies not implementable in most of existing buildings. On the other hand, the above-mentioned analysis has also pointed out that the most of SBEMS deploy quite very basic heating-control strategies limited to quite simplistic pre-designed use-cases’ scenarios. In the present doctoral thesis, we propose a heating-control strategy taking advantage from the overall identification of the heating-space as taking advantage from consideration of the heating-space users’ presence: as additional thermal sources. To handle this, space heating dynamics are identified using time series prediction techniques with Machine-Learning approaches supporting an adaptive controller operating on the basis of Soft-Computing (bio-inspired artificial intelligence) techniques. The carried out studies and experimental validations illustrate the effectiveness of the proposed approaches in enhancement of energy-saving and user comfort in SBEMS.Aujourd'hui, les systèmes de gestion d’énergie des bâtiments intelligents (SGEBI) souffrent d'un manque d'architectures intelligentes efficaces offrant une adaptabilité aux contextes d'utilisation, tout en bénéficiant de la disponibilité sur le marché d'un grand nombre de choix technologiques et d'appareils connectés. Focalisant SGEBI, la présente thèse porte plus particulièrement sur la conception d’une architecture du SGEBI, le développement des deux plus importants de ses sous-systèmes (à savoir, le système d'éclairage et le système de chauffage) et l'évaluation de ces systèmes à travers leur mise en œuvre effective. L'objectif de la présente recherche doctorale est de présenter un SBEMS économe en énergie tirant partie des concepts et des techniques de l’intelligence ambiante et de l'intelligence artificielle. Pour réaliser une telle architecture, une architecture multicouche avec des technologies disponibles sur le marché est présentée. Compatible avec la plupart des technologies disponibles sur le marché, l'architecture proposée a été intégrée dans un véritable bâtiment de cinq étages servant de plateforme de recherche pour développer les sous-systèmes de SGEBI. Le développement de deux sous-systèmes précités est étudié séparément.En ce qui concerne le système d'éclairage, afin de réaliser la diminution de l'énergie, une stratégie de contrôle adaptatif des éléments d'éclairage tirant partie à la fois du placement des éléments d'éclairage dans l'espace concerné et de la présence des utilisateurs dans cet espace a été proposée. Le système d'éclairage proposé utilise diverses méthodes et technologies d'éclairage avancées afin de contrôler de manière adaptative les éléments d'éclairage en fonction de leur emplacement effectif dans les espaces concernés. Le système d'éclairage proposé est très économe en énergie et s'adapte à différentes conditions d'éclairage. Les résultats de l'évaluation et de la validation montrent l'efficacité de l'approche proposée, avoisinant 70% de réduction de l'énergie d'éclairage avec le même confort d'utilisation.En ce qui concerne les systèmes de chauffage, l'analyse des principaux SGEBI proposés a conduit au constat que la plupart des systèmes de contrôle de chauffage avancés déjà développés restent soit à l'état du prototype (en raison de leurs exigences de mise en œuvre relativement complexes), soit nécessitent des technologies très spécifiques non implantables dans la plupart des bâtiments existants. D’un autre côté, le même analyse a également montré que la plupart des SGEBI déploient des stratégies de contrôle du chauffage assez basiques, limitées à des scénarios d’utilisation prédéfinis assez simplistes. Dans la présente thèse doctorale, nous proposons une stratégie de régulation du chauffage tirant partie de l'identification globale de l'espace de chauffage comme tirant partie de la prise en compte de la présence des utilisateurs de l'espace de chauffage concerné : comme sources thermiques supplémentaires. Pour réaliser cela, la dynamique du chauffage des locaux est identifiée à l'aide de techniques de prédiction basées sur les séries temporelles avec des approches tirant bénéfice d'apprentissage artificiel et un contrôleur adaptatif fonctionnant sur la base de techniques issues du concept du « calcul tolèrent » (l’intelligence artificielle bio-inspirée).Les études et les validations expérimentales réalisées illustrent l'efficacité des approches proposées dans l'amélioration de l’économie d'énergie et du confort des utilisateurs dans SGEBI

Techniques et technologies de l’Intelligence Ambiante pour la gestion intelligente et contrôle adaptative de l’efficacité énergétique

Nowadays SBEMS are suffering from a lack of effective smart architecture offering adaptability versus use-case contexts while benefiting from market-availability of a huge number of technological and devices’ choices. Dealing with the smart building energy management system (SBEMS), this thesis focus more particularly on designing the architecture of SBEMS, the development of the two most important of its subsystems (namely, lighting system and heating system) and evaluation of those systems through their effective implementation. The objective of present doctoral investigation is to present an energy-efficient SBEMS taking advantage from ambient intelligence and artificial intelligence concept and techniques. To carry out such an architecture, a multi-layer architecture with market-available technologies is presented. Compatible with most of the available technologies in the market, the proposed architecture has been integrated within a real five-floor building serving as a research platform for developing the subsystems of SBEMS. The development of two aforesaid subsystems is studied separately.Concerning the lighting system, in order to cope with energy-decrease an adaptive lighting-elements’ control strategy taking advantage from as well lighting-elements’ placement in space as the space-users’ presence is presented. The proposed lighting system uses various methods and advanced lighting technology in order to adaptively control lighting elements versus their effective locations within the concerned living-spaces. The proposed lighting system is highly energy-efficient and adaptive to different lighting conditions. The evaluation and validation results show the effectiveness of the proposed approach, reaching over 70% lighting energy reduction with same user’s comfort.Concerning the heating systems, the analysis of the main proposed SBEMS leaded to fact that the most of already advanced developed heating control systems remain either in a prototype state (because of their relatively complex implementation requirements) or require very specific technologies not implementable in most of existing buildings. On the other hand, the above-mentioned analysis has also pointed out that the most of SBEMS deploy quite very basic heating-control strategies limited to quite simplistic pre-designed use-cases’ scenarios. In the present doctoral thesis, we propose a heating-control strategy taking advantage from the overall identification of the heating-space as taking advantage from consideration of the heating-space users’ presence: as additional thermal sources. To handle this, space heating dynamics are identified using time series prediction techniques with Machine-Learning approaches supporting an adaptive controller operating on the basis of Soft-Computing (bio-inspired artificial intelligence) techniques. The carried out studies and experimental validations illustrate the effectiveness of the proposed approaches in enhancement of energy-saving and user comfort in SBEMS.Aujourd'hui, les systèmes de gestion d’énergie des bâtiments intelligents (SGEBI) souffrent d'un manque d'architectures intelligentes efficaces offrant une adaptabilité aux contextes d'utilisation, tout en bénéficiant de la disponibilité sur le marché d'un grand nombre de choix technologiques et d'appareils connectés. Focalisant SGEBI, la présente thèse porte plus particulièrement sur la conception d’une architecture du SGEBI, le développement des deux plus importants de ses sous-systèmes (à savoir, le système d'éclairage et le système de chauffage) et l'évaluation de ces systèmes à travers leur mise en œuvre effective. L'objectif de la présente recherche doctorale est de présenter un SBEMS économe en énergie tirant partie des concepts et des techniques de l’intelligence ambiante et de l'intelligence artificielle. Pour réaliser une telle architecture, une architecture multicouche avec des technologies disponibles sur le marché est présentée. Compatible avec la plupart des technologies disponibles sur le marché, l'architecture proposée a été intégrée dans un véritable bâtiment de cinq étages servant de plateforme de recherche pour développer les sous-systèmes de SGEBI. Le développement de deux sous-systèmes précités est étudié séparément.En ce qui concerne le système d'éclairage, afin de réaliser la diminution de l'énergie, une stratégie de contrôle adaptatif des éléments d'éclairage tirant partie à la fois du placement des éléments d'éclairage dans l'espace concerné et de la présence des utilisateurs dans cet espace a été proposée. Le système d'éclairage proposé utilise diverses méthodes et technologies d'éclairage avancées afin de contrôler de manière adaptative les éléments d'éclairage en fonction de leur emplacement effectif dans les espaces concernés. Le système d'éclairage proposé est très économe en énergie et s'adapte à différentes conditions d'éclairage. Les résultats de l'évaluation et de la validation montrent l'efficacité de l'approche proposée, avoisinant 70% de réduction de l'énergie d'éclairage avec le même confort d'utilisation.En ce qui concerne les systèmes de chauffage, l'analyse des principaux SGEBI proposés a conduit au constat que la plupart des systèmes de contrôle de chauffage avancés déjà développés restent soit à l'état du prototype (en raison de leurs exigences de mise en œuvre relativement complexes), soit nécessitent des technologies très spécifiques non implantables dans la plupart des bâtiments existants. D’un autre côté, le même analyse a également montré que la plupart des SGEBI déploient des stratégies de contrôle du chauffage assez basiques, limitées à des scénarios d’utilisation prédéfinis assez simplistes. Dans la présente thèse doctorale, nous proposons une stratégie de régulation du chauffage tirant partie de l'identification globale de l'espace de chauffage comme tirant partie de la prise en compte de la présence des utilisateurs de l'espace de chauffage concerné : comme sources thermiques supplémentaires. Pour réaliser cela, la dynamique du chauffage des locaux est identifiée à l'aide de techniques de prédiction basées sur les séries temporelles avec des approches tirant bénéfice d'apprentissage artificiel et un contrôleur adaptatif fonctionnant sur la base de techniques issues du concept du « calcul tolèrent » (l’intelligence artificielle bio-inspirée).Les études et les validations expérimentales réalisées illustrent l'efficacité des approches proposées dans l'amélioration de l’économie d'énergie et du confort des utilisateurs dans SGEBI

Techniques et technologies de l’Intelligence Ambiante pour la gestion intelligente et contrôle adaptative de l’efficacité énergétique

Aujourd'hui, les systèmes de gestion d’énergie des bâtiments intelligents (SGEBI) souffrent d'un manque d'architectures intelligentes efficaces offrant une adaptabilité aux contextes d'utilisation, tout en bénéficiant de la disponibilité sur le marché d'un grand nombre de choix technologiques et d'appareils connectés. Focalisant SGEBI, la présente thèse porte plus particulièrement sur la conception d’une architecture du SGEBI, le développement des deux plus importants de ses sous-systèmes (à savoir, le système d'éclairage et le système de chauffage) et l'évaluation de ces systèmes à travers leur mise en œuvre effective. L'objectif de la présente recherche doctorale est de présenter un SBEMS économe en énergie tirant partie des concepts et des techniques de l’intelligence ambiante et de l'intelligence artificielle. Pour réaliser une telle architecture, une architecture multicouche avec des technologies disponibles sur le marché est présentée. Compatible avec la plupart des technologies disponibles sur le marché, l'architecture proposée a été intégrée dans un véritable bâtiment de cinq étages servant de plateforme de recherche pour développer les sous-systèmes de SGEBI. Le développement de deux sous-systèmes précités est étudié séparément.En ce qui concerne le système d'éclairage, afin de réaliser la diminution de l'énergie, une stratégie de contrôle adaptatif des éléments d'éclairage tirant partie à la fois du placement des éléments d'éclairage dans l'espace concerné et de la présence des utilisateurs dans cet espace a été proposée. Le système d'éclairage proposé utilise diverses méthodes et technologies d'éclairage avancées afin de contrôler de manière adaptative les éléments d'éclairage en fonction de leur emplacement effectif dans les espaces concernés. Le système d'éclairage proposé est très économe en énergie et s'adapte à différentes conditions d'éclairage. Les résultats de l'évaluation et de la validation montrent l'efficacité de l'approche proposée, avoisinant 70% de réduction de l'énergie d'éclairage avec le même confort d'utilisation.En ce qui concerne les systèmes de chauffage, l'analyse des principaux SGEBI proposés a conduit au constat que la plupart des systèmes de contrôle de chauffage avancés déjà développés restent soit à l'état du prototype (en raison de leurs exigences de mise en œuvre relativement complexes), soit nécessitent des technologies très spécifiques non implantables dans la plupart des bâtiments existants. D’un autre côté, le même analyse a également montré que la plupart des SGEBI déploient des stratégies de contrôle du chauffage assez basiques, limitées à des scénarios d’utilisation prédéfinis assez simplistes. Dans la présente thèse doctorale, nous proposons une stratégie de régulation du chauffage tirant partie de l'identification globale de l'espace de chauffage comme tirant partie de la prise en compte de la présence des utilisateurs de l'espace de chauffage concerné : comme sources thermiques supplémentaires. Pour réaliser cela, la dynamique du chauffage des locaux est identifiée à l'aide de techniques de prédiction basées sur les séries temporelles avec des approches tirant bénéfice d'apprentissage artificiel et un contrôleur adaptatif fonctionnant sur la base de techniques issues du concept du « calcul tolèrent » (l’intelligence artificielle bio-inspirée).Les études et les validations expérimentales réalisées illustrent l'efficacité des approches proposées dans l'amélioration de l’économie d'énergie et du confort des utilisateurs dans SGEBI.Nowadays SBEMS are suffering from a lack of effective smart architecture offering adaptability versus use-case contexts while benefiting from market-availability of a huge number of technological and devices’ choices. Dealing with the smart building energy management system (SBEMS), this thesis focus more particularly on designing the architecture of SBEMS, the development of the two most important of its subsystems (namely, lighting system and heating system) and evaluation of those systems through their effective implementation. The objective of present doctoral investigation is to present an energy-efficient SBEMS taking advantage from ambient intelligence and artificial intelligence concept and techniques. To carry out such an architecture, a multi-layer architecture with market-available technologies is presented. Compatible with most of the available technologies in the market, the proposed architecture has been integrated within a real five-floor building serving as a research platform for developing the subsystems of SBEMS. The development of two aforesaid subsystems is studied separately.Concerning the lighting system, in order to cope with energy-decrease an adaptive lighting-elements’ control strategy taking advantage from as well lighting-elements’ placement in space as the space-users’ presence is presented. The proposed lighting system uses various methods and advanced lighting technology in order to adaptively control lighting elements versus their effective locations within the concerned living-spaces. The proposed lighting system is highly energy-efficient and adaptive to different lighting conditions. The evaluation and validation results show the effectiveness of the proposed approach, reaching over 70% lighting energy reduction with same user’s comfort.Concerning the heating systems, the analysis of the main proposed SBEMS leaded to fact that the most of already advanced developed heating control systems remain either in a prototype state (because of their relatively complex implementation requirements) or require very specific technologies not implementable in most of existing buildings. On the other hand, the above-mentioned analysis has also pointed out that the most of SBEMS deploy quite very basic heating-control strategies limited to quite simplistic pre-designed use-cases’ scenarios. In the present doctoral thesis, we propose a heating-control strategy taking advantage from the overall identification of the heating-space as taking advantage from consideration of the heating-space users’ presence: as additional thermal sources. To handle this, space heating dynamics are identified using time series prediction techniques with Machine-Learning approaches supporting an adaptive controller operating on the basis of Soft-Computing (bio-inspired artificial intelligence) techniques. The carried out studies and experimental validations illustrate the effectiveness of the proposed approaches in enhancement of energy-saving and user comfort in SBEMS

FREQUENCY WEIGHTED CONTROLLER ORDER REDUCTION (PART I)

In this paper, a new method for controller reduction of linear time invariant systems is presented. The method is based on newly defined controllability and observability grammians which are calculated from input to state and state to output characteristics of the controller in a certain frequency domain. These grammians are defined for the closed loop system to keep the performance of original controller. The main idea of this method is based on Moores model reduction. The relation of this method with weighted frequency model reduction of Enns will be described by a commutative diagram. The stability property of the new method is investigated. It is shown that the stability for two sided weights can be preserved under certain conditions. The simulation results show the effectiveness of this novel technique. K e y w o r d s

Generalized Spectral-Temporal Features for Representing Speech Information

Based on extensive prior studies of speech science focused on the spectral-temporal properties of human speech perception, as well as a wide range of spectral-temporal speech features already in use, and motivated by the time-frequency resolution properties of human hearing, this chapter proposes and evaluates one general class of spectral-temporal features. These features, intended primarily for use in Automatic Speech Recognition (ASR) front ends, allow different realizations of general time-frequency concepts to be easily implemented and tuned through a set of frequency and time-warping functions. The methods presented are flexible enough to allow evaluation of the relative importance of the spectral and temporal features and to explore the trade-off between time and frequency resolution. Extensive ASR experiments were conducted to evaluate various spectral-temporal properties using this unified framework

A Heating Controller Designing Based on Living Space Heating Dynamic’s Model Approach in a Smart Building

Most already advanced developed heating control systems remain either in a prototype state (because of their relatively complex implementation requirements) or require very specific technologies not implementable in most existing buildings. On the other hand, the above-mentioned analysis has also pointed out that most smart building energy management systems deploy quite very basic heating control strategies limited to quite simplistic predesigned use-case scenarios. In the present paper, we propose a heating control strategy taking advantage of the overall identification of the living space by taking advantage of the consideration of the living space users’ presence as additional thermal sources. To handle this, an adaptive controller for the operation of heating transmitters on the basis of soft computing techniques by taking into account the diverse range of occupants in the heating chain is introduced. The strategy of the controller is constructed on a basis of the modeling heating dynamics of living spaces by considering occupants as an additional heating source. The proposed approach for modeling the heating dynamics of living spaces is on the basis of time series prediction by a multilayer perceptron neural network, and the controlling strategy regarding the heating controller takes advantage of a Fuzzy Inference System with the Takagi-Sugeno model. The proposed approach has been implemented for facing the dynamic heating conduct of a real five-floor building’s living spaces located at Senart Campus of University Paris-Est Créteil, taking into account the occupants of spaces in the control chain. The obtained results assessing the efficiency and adaptive functionality of the investigated fuzzy controller designed model-based approach are reported and discussed

Data-Driven Living Spaces’ Heating Dynamics Modeling in Smart Buildings using Machine Learning-Based Identification

Modeling and control of the heating feature of living spaces remain challenging tasks because of the intrinsic nonlinear nature of the involved processes as well as the strong nonlinearity of the entailed dynamic parameters in those processes. Although nowadays, adaptive heating controllers represent a crucial need for smart building energy management systems (SBEMS) as well as an appealing perspective for their effectiveness in optimizing energy efficiency, unfortunately, the leakage of models competent in handling the complexity of real living spaces’ heating processes means the control strategies implemented in most SBEMSs are still conventional. Within this context and by considering that the living space’s occupation rate (i.e., by users or residents) may affect the model and the issued heating control strategy of the concerned living space, we have investigated the design and implementation of a data-driven machine learning-based identification of the building’s living space dynamic heating conduct, taking into account the occupancy (by the residents) of the heated space. In fact, the proposed modeling strategy takes advantage, on the one hand, of the forecasting capacity of the time-series of the nonlinear autoregressive exogenous (NARX) model, and on the other hand, from the multi-layer perceptron’s (MLP) learning and generalization skills. The proposed approach has been implemented and applied for modeling the dynamic heating conduct of a real five-floor building’s living spaces located at Senart Campus of University Paris-Est Créteil (UPEC), taking into account their occupancy (by users of this public building). The obtained results assessing the accuracy and addictiveness of the investigated hybrid machine learning-based approach are reported and discussed