Habilitation: Frederic Bechet - Modeles numeriques pour la comprehension automatique de la parole

[Thierry Hamon]

Date: Wed, 28 Nov 2007 21:43:04 +0100
From: Frederic BECHET <frederic.bechet at univ-avignon.fr>
Message-ID: <20071128214304.qn83pmzx3pc00gsk at webmail.univ-avignon.fr>
X-url: http://www.crir.univ-avignon.fr/doc-multicast/vlc-sherpaa.html#lect

Bonjour,

j'ai le plaisir de vous annoncer la soutenance de mon HDR, intitulee :
Modèles numériques pour la compréhension automatique de la parole. La
soutenance aura lieu ce vendredi, 30 novembre 2007, a 11h00, dans
l'amphi Pascal de l'IUP Informatique de l'Universite d'Avignon.

Et comme on vit une epoque moderne, la soutenance sera diffusee en
direct (si ca marche !!) en multicast. L'adresse est 233.6.180.24 Port
= 12345 - sap UAPV-HDR-BECHET ( plus de detail sur la diffusion
multicast sur :
http://www.crir.univ-avignon.fr/doc-multicast/vlc-sherpaa.html#lect )

Amicalement

Frederic

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Titre : Modèles numériques pour la compréhension automatique de la parole

Jury :
        M. Jerome Bellegarda - Apple, Speech & Language Technologies,
        Cupertino
- Rapporteur
        M. Renato De Mori - Professeur à l'Université d'Avignon -
        Directeur
        M. François Denis - Professeur à l'Université de Provence,
        Marseille -
Rapporteur
        M. Marc El-Bèze - Professeur à l'Université d'Avignon -
        Examinateur
        M. Jean-Luc Gauvain - Directeur de Recherche, LIMSI-CNRS,
        Paris -
Examinateur
        M. Jean-Paul Haton - Professeur à l'Université Henri Poincaré,
        Nancy -
Rapporteur
        M. Henri Méloni - Professeur à l'Université d'Avignon -
        Examinateur


Résumé :

Cette habilitation présente mes travaux effectués au Laboratoire
Informatique d'Avignon et au Shannon Labs d'AT&T dans le domaine de la
modélisation du langage pour la compréhension automatique de la
parole. En traitant le langage parlé, mes travaux sont à
l'intersection du Traitement Automatique de la Langue Naturelle (TALN)
d'une part, et d'autre part du Traitement Automatique de la Parole
(TAP). Les modèles utilisés sont pour la plupart des modèles
d'Apprentissage Automatique (AA) sur corpus, utilisés le plus souvent
en complément de modèles à base de connaissances explicites.
Une des caractéristiques principales de ces travaux est de conjuguer
des problématiques de recherche académique à des cadres applicatifs
définis à l'occasion de contrats de recherche avec des partenaires de
l'industrie des Télécoms. Ces cadres applicatifs sont l'occasion de
travailler sur des corpus "réalistes" de grande taille, permettant de
tester et valider les modèles proposés.

  Cette HDR tente tout d'abord de répondre à quatre questions
préalables à l'appréhension du domaine de la compréhension automatique
de la parole :
- Comment représenter formellement le sens d'un message ?
- Quels modèles numériques et quels algorithmes peut-on utiliser pour
  développer un système de compréhension ?
- Sur quels corpus et avec quelles observations peut-on entraîner un
  modèle numérique de compréhension ?
- Comment peut-on évaluer les performances d'un système de
  compréhension automatique de la parole ?

Ces questions sont aussi l'occasion d'effectuer un tour d'horizon des
recherches dans le domaine.

Une fois la problématique définie, je présente une méthode de décodage
conceptuel permettant de lier les processus de reconnaissance
automatique de la parole et d'analyse linguistique en projetant une
représentation en mots d'un message oral vers une représentation en
"concepts". Ces concepts sont les unités de base du processus de
compréhension, ils sont ensuite assemblés lors d'une phase de
"composition sémantique" pour produire une interprétation
formelle. Différentes stratégies d'utilisation des modèles proposés
sont alors présentées et évaluées.

Enfin cette HDR se conclut par l'énoncé de plusieurs principes
caractérisant le domaine de la compréhension automatique de la parole
et pouvant servir de recommandation au développement de modèles
s'attaquant à cette tâche.


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