Lieu: Centre d’Enseignement et de Recherche en Informatique (CERI), Amphi ADA – 339 Chemin des Meinajaries, CERI, 84000 Avignon. You can also attend the defense via video conference, using this link . The jury members are the following: Pr. Tomi KINNUNEN, University of Eastern Finland – RapporteurPr. Alessandro VINCIARELLI, University of Glasgow – RapporteurPr. Tanja SCHULTZ, University Bremen- ExaminatricePr. Didier MEUWLY, Netherlands Forensic Institute, University of Twente- ExaminateurPr. Corinne FREDOUILLE, LIA, Université d’Avignon- ExaminatricePr. JEAN-FRANCOIS BONASTRE, Inria, LIA, Université d’Avignon – Directeur de thèse TITLE: Deep modeling based on voice attributes for explainable speaker recognition. Application in the forensic domain. Abstract:Automatic speaker recognition (ASpR) has been integrated into critical applications, ranging from customised assistant services to security systems and forensic investigations. It aims to automatically determine whether two voice samples originate from the same speaker. These systems primarily rely on complex deep neural networks (DNN) and present their results by a single value. Despite the high performance demonstrated by DNN-based ASpR systems, they struggle to provide transparent insights into the nature of speech representations, its encoding, and its use in decision-making process. This lack of transparency presents significant challenges in addressing ethical and legal concerns, particularly in high-stakes applications such Plus d'infos

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Dans le cadre des séminaires de l’équipe Cornet, Judith Agueda Roldan Ahumada (Universidad Veracruzana) présentera son travail de recherche intitulé Modeling and optimization of a vehicle routing problem in a coffee company, le 14 mars 2024 à 11h35 en salle de réunion. Résumé : Dans la région centrale de Veracruz, au Mexique, compte tenu des conditions météorologiques et des sols, différentes entreprises se consacrent à la production de café. Pour mener à bien les différentes activités telles que la plantation, la récolte, le nettoyage, entre autres, il est nécessaire de transporter les récolteurs vers différents terrains agricoles ; généralement, ce problème logistique est résolu de manière empirique sans considérer le coût par transfert. Le problème, qui sera présenté, est né de la nécessité de résoudre un problème de logistique de transport pour une entreprise de café dans la région centrale de Veracruz. Nous considérons un seul véhicule avec une capacité maximale de N articles, le véhicule commence le trajet sans articles depuis un parking et peut collecter les articles dans des endroits situés le long du chemin, allant du parking à l’endroit où les articles sont livrés (terres agricoles). Les endroits sont ordonnés de manière consécutive, de sorte que, une Plus d'infos

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Le prochain séminaire de l’équipe SLG aura lieu le 15/03/2024, entre 10h et 11h. Nous recevrons Antoine Caubrière, de l’entreprise Orange, qui présentera ses travaux récents. Titre : Représentation de la parole multilingue par apprentissage auto-supervisé dans un contexte exclusivement sub-saharien. Résumé : Le groupe Orange est présent dans plus d’une dizaine de pays d’Afrique subsaharienne avec une ambition d’avoir des offres en phase avec les besoins des clients sur cette zone. Pour fournir des services localisés et accessibles aux personnes peu digitalisées et peu lettrées, Orange mise sur le développement d’agents conversationnels vocaux, permettant d’informer et d’accompagner ses clients et collaborateurs. La mise en œuvre d’un tel service nécessite en premier lieu une brique technologique de reconnaissance et compréhension de la parole. La diversité linguistique forte du continent africain associée aux problématiques de faible volume de données annotées disponible, constitue un des chalenges de la mise en œuvre de technologie de traitement de la parole pour ces langues. Une des solutions peut être l’exploitation des techniques d’apprentissage par auto-supervision. Exploiter cet apprentissage permet l’entraînement d’un extracteur de représentation riche de la parole. Ce type d’approche utilise une grande quantité de données non transcrites pour le pré-entrainement d’un modèle avant Plus d'infos

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L’allocation doctorale 2024 du LIA a été attribuée à l’équipe Cornet. Plusieurs sujets ont été proposés, ils sont disponibles sur la plateforme Adum. Par ordre alphabétique de titre : Les candidats et candidates intéressées doivent postuler sur la plateforme Adum. Surtout, avant cela, contactez les chercheurs et chercheuses qui proposent les sujets, afin d’en discuter avec eux et elles.

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