Category: Séminaires

Analysis and development of speech enhancement features in cochlear implants

Orateur : Nicolas Furnon Date : le 18 octobre 2018 à 10h30 – C005 Résumé : Cochlear implants (CIs) are complex systems developed to restore the hearing sense to people with profound auditory loss. These solutions are efficient in quiet environments but adverse situations remain very challenging for CI users. A range of algorithms are …

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Processus alpha-stable pour le traitement du signal

Orateur : Mathieu Fontaine Date : le 27 septembre 2018 à 10h30 – C005 Résumé : Le sujet scientifique de la séparation de sources sonores (SSS) vise à décomposer les signaux audio en leurs éléments constituants, par exemple en séparant la voix du chanteur principal de son accompagnement musical ou du bruit de fond. Dans …

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Adversarial Neural Networks for Language Identification

Orateur : Raphaël Duroselle Date : le 12 juillet 2018 à 10h30 – C103 Résumé : Language identification systems are very common in speech processing and are used to classify the spoken language given a recorded audio sample. They are often used as a front-end for subsequent processing tasks such as automatic speech recognition or speaker …

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Semi-supervised learning with deep neural networks for relative transfer function inverse regression

Speaker : Emmanuel Vincent Date : le 07 juin 2018 Résumé : Prior knowledge of the relative transfer function (RTF) is useful in many applications but remains little studied. In this work, we propose a semi-supervised learning algorithm based on deep neural networks (DNNs) for RTF inverse regression, that is to generate the full-band RTF vector …

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Leveraging Word Contexts in Wikipedia for OOV Proper Nouns Recovery in Speech Recognition

Speaker : Badr Abdullah Date : le 31 mai 2018 Résumé : Automatic Speech Recognition (ASR) systems are usually trained on static data and a finite vocabulary. When a spoken utterance contains Out-Of-Vocabulary (OOV) words, ASR systems misrecognize these words as in-vocabulary words with similar acoustic properties, but with entirely different meaning. The majority of OOV …

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Speech/non-speech segmentation for speech recognition

Speaker : Odile Mella et Dominique Fohr Date : le 24 mai 2018 Résumé : Multiple-input neural network-based residual echo suppression

Multiple-input neural network-based residual echo suppression

Speaker : Guillaume Carbajal Date : le 12 avril 2018 Résumé : A residual echo suppressor (RES) aims to suppress the residual echo in the output of an acoustic echo canceler (AEC). Spectral-based RES approaches typically estimate the magnitude spectra of the near-end speech and the residual echo from a single input, that is either the …

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Multichannel speech separation with RNN from high-order ambisonics recordings

Speaker : Lauréline Pérotin Date : le 29 mars 2018 Résumé : We present a source separation system for high-order ambisonics (HOA) contents. We derive a multichannel spatial filter from a mask estimated by a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network. We combine one channel of the mixture with the outputs of basic HOA beamformers …

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VisArtico : Logiciel de visualisation multimodale – Présent & futur

Speakers : Slim Ouni et Sara Dahmani Date et lieu : le 19 mars 2018 – C005 Résumé : VisArtico est un logiciel de visualisation de données multimodales ( acoustiques, articulatoires, visuelles, gestuelles) qui a été développé au sein de l’équipe. Ce logiciel a subi plusieurs évolutions sur plusieurs années. Lors de cet exposé, nous vous …

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Retour sur l’analyse de texte et la reconnaissance d’émotions dans la voix utilisant le deep learning

Speaker : Nicolas Turpault Date : le 15 février 2018 Résumé : – Un stage de 3 mois dans une startup londienne m’a permis de développer un outil de reconnaissance d’émotion dans la voix. Pour ce faire, on a principalement utilisé les MFCC comme entrée d’un RNN (LSTM) pour prédire ces émotions. SEMAINE et Avec sont …

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