Échantillonnage progressif guidé pour stabiliser la courbe d'apprentissage

National audienceL'un des enjeux de l'apprentissage artificiel est de pouvoir fonctionner avec des volumes de données toujours plus grands. Bien qu'il soit généralement admis que plus un ensemble d'apprentissage est large et plus les résultats sont performants, il existe des limites à la masse d'informations qu'un algorithme d'apprentissage peut manipuler. Pour résoudre ce problème, nous proposons d'améliorer la méthode d'échantillonnage progressif en guidant la construction d'un ensemble d'apprentissage réduit à partir d'un large ensemble de données. L'apprentissage à partir de l'ensemble réduit doit conduire à des performances similaires à l'apprentissage effectué avec l'ensemble complet. Le guidage de l'échantillonnage s'appuie sur une connaissance a priori qui accélère la convergence de l'algorithme. Cette approche présente trois avantages : 1) l'ensemble d'apprentissage réduit est composé des cas les plus représentatifs de l'ensemble complet; 2) la courbe d'apprentissage est stabilisée; 3) la détection de convergence est accélérée. L'application de cette méthode à des données classiques et à des données provenant d'unités de soins intensifs révèle qu'il est possible de réduire de façon significative un ensemble d'apprentissage sans diminuer la performance de l'apprentissage

Location of an Inhabitant for Domotic Assistance Through Fusion of Audio and Non-Visual Data

http://www.pervasivehealth.org/International audienceIn this paper, a new method to locate a person using multimodal non-visual sensors and microphones in a pervasive environment is presented. The information extracted from sensors is combined using a two-level dynamic network to obtain the location hypotheses. This method was tested within two smart homes using data from experiments involving about 25 participants. The preliminary results show that an accuracy of 90% can be reached using several uncertain sources. The use of implicit localisation sources, such as speech recognition, mainly used in this project for voice command, can improv e performances in many cases

Using Statistico-Relational Model for Activity Recognition in Smart Home

International audienceThis paper presents the use of a model which mixes logical knowledge and statistical inference to recognize Activities of Daily Living (ADL) from sensors in a smart home. This model called Markov Logic Network (MLN) has different implementations and we propose to compare three of them, from the widely used Alchemy 1 to the new generic framework DeepDive 2. Finally, we discuss the interest these software products can have for real time activity recognition

Multichannel Automatic Recognition of Voice Command in a Multi-Room Smart Home : an Experiment involving Seniors and Users with Visual Impairment

International audienceVoice command system in multi-room smart homes for assist- ing people in loss of autonomy in their daily activities must face several challenges, one of which being the distant condi- tion which impacts the ASR system performance. This paper presents an approach to improve voice command recognition at the decoding level by using multiple sources and model adap- tation. The method has been tested on data recorded with 11 elderly and visually impaired participants in a real smart home. The results show an error rate of 3.2% in off-line condition and of 13.2% in on-line condition

Making Context Aware Decision from Uncertain Information in a Smart Home: A Markov Logic Network Approach

International audienceThis research addresses the issue of building home automa- tion systems reactive to voice for improved comfort and autonomy at home. The focus of this paper is on the context-aware decision process which uses a dedicated Markov Logic Network approach to benefit from the formal logical representation of domain knowledge as well as the abil- ity to handle uncertain facts inferred from real sensor data. The approach has been experimented in a real smart home with naive and users with special needs

Les technologies de la parole et du TALN pour l'assistance à domicile des personnes âgées : un rapide tour d'horizon (Quick tour of NLP and speech technologies for ambient assisted living) [in French]

National audiencePour relever le défi du maintien à domicile de la population vieillissante, une des solutions retenues par les pays industrialisés est le développement massif des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC). Les TIC représentent une opportunité importante pour améliorer la vie quotidienne des personnes âgées afin qu'elles soient toujours maitresses de leurs choix et qu'elles utilisent la technologie pour continuer à vivre de manière autonome, à apprendre et à s'investir dans la vie sociale. Les technologies du traitement du langage naturelle et de la parole qui se trouvent au cœur de la communication humaine, ont donc un rôle significatif à jouer. Dans cet article nous dressons un tour d'horizon des technologies du TALN et du traitement de la parole actuellement développées dans ce cadre et des verrous ou écueils techniques ou éthiques qui peuvent limiter leur impact

Reconnaissance automatique de la parole distante dans un habitat intelligent : méthodes multi-sources en conditions réalistes (Distant Speech Recognition in a Smart Home : Comparison of Several Multisource ASRs in Realistic Conditions) [in French]

International audienceLe domaine des maisons intelligentes s'est développé dans le but d'améliorer l'assistance aux personnes en perte d'autonomie. La reconnaissance automatique de la parole (RAP) commence à être utilisée, mais reste en retrait par rapport à d'autres technologies. Nous présentons le projet Sweet-Home ayant pour objectif le contrôle de l'environnement domestique par la voix. Plusieurs approches, état de l'art et nouvelles, sont évaluées sur des données enregistrées en conditions réalistes. Le corpus de parole distante, enregistré auprès de 21 locuteurs simule des scénarios intégrant des activités journalières dans un appartement équipé de plusieurs microphones. Les techniques opérant au cours du décodage et utilisant des connaissances a priori permettent d'obtenir des résultats très intéressants par rapport à un système RAP classique

Étude préliminaire d'une méthode de prise de décision adaptative pour la commande vocale dans un habitat intelligent

International audienceIn smart homes, prediction and decision are often defined a priori and require tuning from the user, which can be tedious, and complex. However, these smart home can demonstrate the ability to analyse the user behavior and so as to modify its decisions automatically. We present a preliminary study that tests a decision system from voice command and context which is modified by reinforcement learning. The system was run on a realistic corpus which shows the interest of such an adaptation.Dans les habitats intelligents, les prédictions et décisions qui sont souvent faites a priori nécessitent de la part de l'utilisateur une configuration qui peut être complexe et fastidieuse. Ces habitats ont pourtant des capacités de perception requises pour analyser le comportement de l'utilisateur et modifier ses décisions automatiquement. Nous présentons une étude préliminaire qui teste un système de décision à partir d'une commande vocale et de son contexte modifié par renforcement. Le système expérimenté sur un corpus réaliste montre le potentiel d'une telle adaptation

Localisation d'habitant dans un environnement perceptif non visuel par propagation d'activations multisource

National audienceCet article présente une approche pour localiser une personne dans un environnement perceptif à partir de sources non visuelles. L'information extraite des capteurs (événements) informe sur la localisation d'une personne de manière incertaine. Ces différentes sources sont combinées en utilisant un réseau dynamique à deux niveaux d'hypothèses de localisation et en adaptant une méthode de propagation d'activation pour prendre en compte la dimension temporelle. Les résultats préliminaires sur un enregistrement réel montrent que la fusion d'information permet d'atteindre une exactitude pouvant atteindre 90%

Reconnaissance d'ordres domotiques en conditions bruitées pour l'assistance à domicile (Recognition of Voice Commands by Multisource ASR and Noise Cancellation in a Smart Home Environment) [in French]

National audienceDans cet article, nous présentons un système de reconnaissance automatique de la parole dédié à la reconnaissance d'ordres domotiques dans le cadre d'un habitat intelligent en conditions réelles et bruitées. Ce système utilise un étage d'annulation de bruit qui est à l'état de l'art. L'évaluation du système proposé est effectuée sur des données audio acquises dans un habitat intelligent où des microphones ont été placés proche des sources de bruit (radio, musique...) ainsi que dans les plafonds des différentes pièces. Ce corpus audio, a été enregistré avec 23 locuteurs prononçant des phrases banales, de détresse ou de type domotique. Les techniques de décodage utilisant des connaissances a priori donnent des résultats en conditions bruitées comparables à ceux obtenus en conditions normales, ce qui permet de les envisager en conditions réelles. Cependant l'étage d'annulation de bruit semble beaucoup plus efficace pour annuler les bruits issus de la radio (parole) que ceux de type musicaux