Interindividual variation refuses to go away: a Bayesian computer model of language change in communicative networks

Treating the speech communities as homogeneous entities is not an accurate representation of reality, as it misses some of the complexities of linguistic interactions. Interindividual variation and multiple types of biases are ubiquitous in speech communities, regardless of their size. This variation is often neglected due to the assumption that 'majority rules,' and that the emerging language of the community will override any such biases by forcing the individuals to overcome their own biases, or risk having their use of language being treated as 'idiosyncratic' or outright 'pathological.' In this paper, we use computer simulations of Bayesian linguistic agents embedded in communicative networks to investigate how biased individuals, representing a minority of the population, interact with the unbiased majority, how a shared language emerges, and the dynamics of these biases across time. We tested different network sizes (from very small to very large) and types (random, scale free, and small world), along with different strengths and types of bias(modeled through the Bayesian prior distribution of the agents and the mechanism used for generating utterances: either sampling from the posterior distribution ['sampler'] or picking the value with the maximum probability ['MAP']). The results show that, while the biased agents, even when being in the minority, do adapt their language by going against their a priori preferences, they are far from being swamped by the majority, and instead the emergent shared language of the whole community is influenced by their bias

Extraction automatique de paramètres prosodiques pour l'identification automatique des langues

International audienceThe aim of this study is to propose a new approach to Automatic Language Identi - cation: it is based on rhythmic modelling and fundamental frequency modelling and does not require any hand labelled data. First we need to investigate how prosodic or rhythmic information can be taken into account for Automatic Language Identi cation. A new automatically extracted unit, the pseudo syllable, is introduced. Rhythmic and intonative features are then automatically extracted from this unit. Elementary decision modules are de ned with gaussian mixture models. These prosodic modellings are combined with a more classical approach, a vocalic system acoustic modelling. Experiments are conducted on the ve European languages of the MULTEXT corpus: English, French, German, Italian and Spanish. The relevance of the rhythmic parameters and the ef ciency of each system (rhythmic model, fundamental frequency model and vowel system model) are evaluated. The in uence of these approaches on the performances of automatic language identi cation system is addressed. We obtain 91 % of correct identi cation with 21 s. utterances using all the information sources

Rhythmic unit extraction and modelling for automatic language identification

International audienceThis paper deals with an approach to Automatic Language Identification based on rhythmic modelling. Beside phonetics and phonotactics, rhythm is actually one of the most promising features to be considered for language identification, even if its extraction and modelling are not a straightforward issue. Actually, one of the main problems to address is what to model. In this paper, an algorithm of rhythm extraction is described: using a vowel detection algorithm, rhythmic units related to syllables are segmented. Several parameters are extracted (consonantal and vowel duration, cluster complexity) and modelled with a Gaussian Mixture. Experiments are performed on read speech for 7 languages (English, French, German, Italian, Japanese, Mandarin and Spanish) and results reach up to 86 ± 6% of correct discrimination between stress-timed mora-timed and syllable-timed classes of languages, and to 67 ± 8% percent of correct language identification on average for the 7 languages with utterances of 21 seconds. These results are commented and compared with those obtained with a standard acoustic Gaussian mixture modelling approach (88 ± 5% of correct identification for the 7-languages identification task)

Merging Segmental And Rhythmic Features For Automatic Language Identification

International audienc

Speech Technologies for African Languages: Example of a Multilingual Calculator for Education

International audienceThis paper presents our achievements after 18 months of the ALFFA project dealing with African languages technologies. We focus on a multilingual calculator (Android app) that will be demonstrated during the Show and Tell session

Projet RAIVES (Recherche Automatique d'Informations Verbales Et Sonores) vers l'extraction et la structuration de données radiophoniques sur Internet

Rapport de contrat.Internet est devenu un vecteur important de la communication. Il permet la diffusion et l'échange d'un volume croissant de données. Il ne s'agit donc plus seulement de collecter des masses importantes " d'informations électroniques ", mais surtout de les répertorier, de les classer pour faciliter l'accès à l'information utile. Une information, aussi importante soit-elle, sur un site non répertorié, est méconnue. Il ne faut donc pas négliger la part du " Web invisible ". Le Web invisible peut se définir comme l'ensemble des informations non indexées, soit parce qu'elles ne sont pas répertoriées, soit parce que les pages les contenant sont dynamiques, soit encore parce que leur nature n'est pas ou difficilement indexable. En effet, la plupart des moteurs de recherche se basent sur une analyse textuelle du contenu des pages, mais ne peuvent prendre en compte le contenu des documents sonores ou visuels. Il faut donc fournir un ensemble d'éléments descripteurs du contenu pour structurer les documents afin que l'information soit accessible aux moteurs de recherche. S'agissant de documents sonores, le but de notre projet est donc, d'une part, d'extraire ces informations et, d'autre part, de fournir une structuration des documents afin de faciliter l'accès au contenu. L'indexation par le contenu de documents sonores s'appuie sur des techniques utilisées en traitement automatique de la parole, mais doit être distinguée de l'alignement automatique d'un texte sur un flux sonore ou encore de la reconnaissance automatique de la parole. Ce serait alors réduire le contenu d'un document sonore à sa seule composante verbale. Or, la composante non-verbale d'un document sonore est importante et correspond souvent à une structuration particulière du document. Par exemple, dans le cas de documents radiophoniques, on voit l'alternance de parole et de musique, plus particulièrement de jingles, pour annoncer les informations. Ainsi, nous pouvons considérer un ensemble de descripteurs du contenu d'un document radiophonique : segments de Parole/Musique, " sons clés ", langue, changements de locuteurs associés à une éventuelle identification de ces locuteurs, mots clés et thèmes. Cet ensemble peut être bien entendu enrichi. Extraire l'ensemble des descripteurs est sans doute suffisant pour référencer un document sur Internet. Mais il est intéressant d'aller plus loin et de donner accès à des parties précises du document. Chaque descripteur doit être associé à un marqueur temporel qui donne accès directement à l'information. Cependant, l'ensemble des descripteurs appartenant à des niveaux de description différents, leur organisation n'est pas linéaire dans le temps : un même locuteur peut parler en deux langues sur un même segment de parole, ou encore sur un segment de parole dans une langue donnée, plusieurs locuteurs peuvent intervenir. Il faut donc aussi être capable de fournir une structuration de l'information sur différents niveaux de représentation

Ville et campagne de Fréjus romaine

En 2006, une fouille d’archéologie préventive, désignée sous le nom de « Villa Romana », a été réalisée dans le quartier de Villeneuve à Fréjus. Durant l’Antiquité il s’agit d’une zone périurbaine située entre la ville de Forum Iulii et le débouché de l’Argens. Connu depuis longtemps en raison de la présence d’un édifice thermal toujours en élévation, le quartier a été fouillé à plusieurs occasions et est interprété comme étant l’emplacement du camp de la flotte, établi après la bataille d’Actium. Celui-ci se transforme progressivement durant le Ier siècle apr. J.-C. en quartier suburbain au fur et à mesure que se développe Forum Iulii. Le secteur fouillé se situe dans la partie sud du camp, bordée par la mer durant les premiers temps de l’Antiquité. La fouille a permis de révéler la présence d’une plage aménagée. Les terrains ont ensuite été rapidement gagnés sur la mer, en raison d’une avancée rapide du littoral, que des études récentes ont permis de bien connaitre à Fréjus. Des jardins y sont alors aménagés. A partir du IIe siècle, cet espace est transformé en zone agricole, et constitue l’illustration de l’exploitation de la campagne aux portes de Fréjus, et cela, jusqu’à la fin de l’Antiquité. S’ensuit une longue période d’abandon de plusieurs siècles, avant que l’espace ne soit à nouveau voué à l’agriculture et ce jusqu’à l’orée des années soixante. Depuis, le développement de la ville actuelle de Fréjus a de nouveau transformé ce quartier en zone urbaine. Cet ouvrage, publié quelques années seulement après la fouille, présente l’ensemble des études archéologiques et paléoenvironnementales, réalisées à l’occasion de cette opération, largement pluridisciplinaire. Elles fournissent un contexte environnemental nouveau pour ce quartier antique et permettent de redéfinir un paysage à partir d’analyses bioarchéologiques et paléoécologiques récentes. L’étude de l’ensemble des mobiliers archéologiques est également présentée, en suivant la chronologie et l’évolution de ce quartier à travers l’Antiquité et l’époque moderne

Les droits disciplinaires des fonctions publiques : « unification », « harmonisation » ou « distanciation ». A propos de la loi du 26 avril 2016 relative à la déontologie et aux droits et obligations des fonctionnaires

The production of tt‾ , W+bb‾ and W+cc‾ is studied in the forward region of proton–proton collisions collected at a centre-of-mass energy of 8 TeV by the LHCb experiment, corresponding to an integrated luminosity of 1.98±0.02 fb−1 . The W bosons are reconstructed in the decays W→ℓν , where ℓ denotes muon or electron, while the b and c quarks are reconstructed as jets. All measured cross-sections are in agreement with next-to-leading-order Standard Model predictions.The production of $t\overline{t}$, $W+b\overline{b}$ and $W+c\overline{c}$ is studied in the forward region of proton-proton collisions collected at a centre-of-mass energy of 8 TeV by the LHCb experiment, corresponding to an integrated luminosity of 1.98 $\pm$ 0.02 \mbox{fb}^{-1}. The $W$ bosons are reconstructed in the decays $W\rightarrow\ell\nu$, where $\ell$ denotes muon or electron, while the $b$ and $c$ quarks are reconstructed as jets. All measured cross-sections are in agreement with next-to-leading-order Standard Model predictions

The MAORY first-light adaptive optics module for E-ELT

The MAORY adaptive optics module is part of the first light instrumentation suite for the E-ELT. The MAORY project phase B is going to start soon. This paper contains a system-level overview of the current instrument design

Observation of the B0 → ρ0ρ0 decay from an amplitude analysis of B0 → (π+π−)(π+π−) decays

Proton–proton collision data recorded in 2011 and 2012 by the LHCb experiment, corresponding to an integrated luminosity of 3.0 fb−1 , are analysed to search for the charmless B0→ρ0ρ0 decay. More than 600 B0→(π+π−)(π+π−) signal decays are selected and used to perform an amplitude analysis, under the assumption of no CP violation in the decay, from which the B0→ρ0ρ0 decay is observed for the first time with 7.1 standard deviations significance. The fraction of B0→ρ0ρ0 decays yielding a longitudinally polarised final state is measured to be fL=0.745−0.058+0.048(stat)±0.034(syst) . The B0→ρ0ρ0 branching fraction, using the B0→ϕK⁎(892)0 decay as reference, is also reported as B(B0→ρ0ρ0)=(0.94±0.17(stat)±0.09(syst)±0.06(BF))×10−6