Les travaux de cette thèse ont pour but, à long terme, l’élaboration d’un outil d’aide au planning chirurgical de la chirurgie linguale. Cet outil est basé sur un modèle biomécanique 3D de la cavité buccale permettant d’évaluer les conséquences fonctionnelles d’une chirurgie sur la mobilité linguale. Nos travaux tentent de poser les bases théoriques et […]
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Artificial neural networks to analyze and simulate language acquisition in children
L’utilisation d’enregistreurs légers portés par les enfants et collectant du son tout au long de la journée ouvre la voie à une approche de ‘données massives’ pour étudier le développement du langage chez l’enfant. En recueillant la production langagière de l’enfant ainsi que son environnement linguistique, ces enregistrements nous offrent une vision réaliste des usages […]
Apprentissage de représentation en continu pour la langue écrite et parlée
Bien que l’apprentissage automatique ait récemment connu des avancées majeures, les modèles actuels sont le plus souvent entraînés une fois pour toutes sur une tâche cible, puis déployés dans l’environnement de production, et leurs paramètres sont rarement (voire jamais) révisés. Cette approche affecte les performances dans le nouvel environnement, car les données et les spécifications […]
Les prochaines JEP – Toulouse 2024
Les prochaines Journées d’Etudes sur la Parole (JEP) se dérouleront à Toulouse du 8 au 12 juillet 2024, conjointement avec TALN et RECITAL. Plus d’informations sur le site des JEP’2024.
Prix de thèse AFCP – Edition 2023 – Appel à candidatures
Depuis 2004, l’Association Francophone de la Communication Parlée (AFCP) décerne un prix scientifique récompensant la grande qualité d’un travail de thèse francophone du domaine (ou anglophone issue d’un laboratoire francophone), afin de promouvoir les recherches en communication parlée, fondamentales ou appliquées, dans le domaine des technologies de la communication, des sciences humaines et de la […]
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AFCP_Appel_prix_de_these_2023
Journée commune AFIA-TLH / AFCP – “Extraction de connaissances interprétables pour l’étude de la communication parlée”
L’Association Française pour l’Intelligence Artificielle (AFIA), au travers de son collège Technologies du Langage Humain (TLH), organise avec l’Association Francophone de la Communication Parlée (AFCP), une première journée commune sur le thème « Extraction de connaissances interprétables pour l’étude de la communication parlée » le lundi 11 décembre 2023 sur Avignon. L’objectif de cette journée est de […]
Prix de thèse AFCP – Edition 2022
Après étude des candidatures par le Conseil d’Administration de l’AFCP, le prix de thèse 2022 a été attribué à : Vincent MARTIN pour sa thèse intitulée : « Nouveaux biomarqueurs vocaux pour la détection automatique de la somnolence » réalisée au : Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) sous la direction de Jean-Luc Rouas, Pierre Philip et […]
Règlement intérieur – Juin 2022
Mise à jour des cotisations d’adhésion.
Pièce jointe
RI_AFCP_2022_modif_adhesion_institutionnelle_juin_JEP
Deep Learning Approaches to Assess Speech Intelligibility of Head and Neck Cancer
La perte d’intelligibilité de la parole est souvent constatée après le traitement de maladies qui affectent les voies aérodigestives, comme les cancers ORL. Les évaluations perceptives restent la méthode la plus utilisée pour évaluer cliniquement l’intelligibilité de la parole. Cependant, ces appréciations sont connues pour être hautement subjectives, biaisées et longues puisque l’évaluation peut être […]
Des données aux systèmes : Étude des liens entre données d’apprentissage et biais de performance genrés dans les systèmes de reconnaissance automatique de la parole
Certains systèmes issus de l’apprentissage machine, de par leurs données et les impensés qu’ils encapsulent, contribuent à reproduire des inégalités sociales, alimentant un discours sur les « biais de l’intelligence artificielle ». Ce travail de thèse se propose de contribuer à la réflexion collective sur les biais des systèmes automatiques en questionnant l’existence de biais de genre […]