ICAR UMR 5191

[Clara Romero]

De: Catherine Détrie <catherine.detrie at univ-montp3.fr>


  Dans le cadre des séminaires organisés par  l'équipe Praxiling ICAR, UMR 5191 CNRS-Montpellier III conférence publique donnée par Jean-François BONASTRE du Laboratoire d'Informatique d'Avignon (LIA), Lundi 11 décembre, de 14h à 16h
  17, rue Abbé de l¹Épée, salle 203 (2ème étage)


  Thème de la conférence:


  « Qu'est ce qui caractérise un locuteur aux yeux d¹un système automatique ? »
  Argument de la conférence :
   La reconnaissance Automatique du Locuteur est un domaine en plein développement, notamment au vu du fort intérêt que suscitent de tels  systèmes pour des applications de défense nationale. Pour évaluer la  qualité des systèmes automatiques, différentes campagnes d¹évaluation internationales sont organisées chaque année. Les plus connues de ces  campagnes sont organisées par le NIST/USA. Ces campagnes, NISt-SRE, sont  basées sur l¹emploi de bases de données de grande taille (près d¹un  millier de locuteurs et près de 50000 tests), de protocoles  expérimentaux strictement définis et d¹un mode de fonctionnement « en  aveugle », dans lequel les différents participants réalisent des tests  sans connaître a priori la vérité terrain. Les performances enregistrées durant ces tests ont largement progressé  durant ces dernières années, pour atteindre un niveau proche de  l¹excellence. Au vu du danger d¹une évaluation optimiste de la qualité des systèmes, il est important de dépasser le strict critère de performance et de tenter de comprendre quelle information utilisent ces systèmes.
   Ce séminaire présentera brièvement le contexte expérimental de NIST-SRE ainsi que la structure d¹un système de référence UBM-GMM utilisé par la majorité des participants.
   Nous tenterons ensuite de faire le point sur les informations spécifiques du locuteur, proposées par les experts, avant de montrer quelles catégories d¹informations peuvent être prises en compte par de tels systèmes.
  Enfin, pour mettre en lumière les dangers sous-jacents à une analyse restrictive des performances, nous présenterons un dispositif de transformation de la voix, apte à tromper les meilleurs systèmes actuels.


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  Catherine Détrie
   Département de Sciences du langage
   Université Paul Valéry
   Route de Mende
   34199 Montpellier Cedex 5
   Praxiling, ICAR, UMR 5191 CNRS-Montpellier III
  http://praxiling.univ-montp3.fr



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