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SUMMARY:Soutenance de HDR de Fabien Lauer
DESCRIPTION:Fabien Lauer maître de conférence à l’Université de Lorraine\, de l’équipe ABC soutiendra son HDR (Habilitation à Diriger des Recherches) le mardi 1er octobre à 14h00 au Loria. Elle aura lieu en anglais. \nIntitulé de la HDR : « Optimization and Statistical Learning Theory for Piecewise Smooth and Switching Regression » \nRapporteurs :\nStéphane Canu\, Professeur\, INSA Rouen\nMarius Kloft\, Professeur\, Technische Universität Kaiserslautern\nLiva Ralaivola\, Professeur\, Aix-Marseille Université \nExaminateurs :\nMarianne Clausel\, Professeure\, Université de Lorraine\nYann Guermeur\, Directeur de Recherche\, CNRS (parrain)\nGilles Millérioux\, Professeur\, Polytech Nancy\nMarc Sebban\, Professeur\, Université Jean Monnet Saint-Etienne \n 
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SUMMARY:Soutenance de thèse / PhD defense\, Lauréline Perotin
DESCRIPTION:« Localisation et rehaussement de sources de parole au format Ambisonique »\nJury\nDorothea KOLOSSA\, Professeure\, Ruhr-Universität Bochum\, Allemagne\nLaurent GIRIN\, Professeur\, Grenoble INP\, France\nChristine EVERS\, EPSRC Research Fellow\, Imperial College London\, Royaume-Uni \nEncadrants\nEmmanuel VINCENT\, Directeur de recherche\, Inria Nancy – Grand Est\, France\nRomain SERIZEL\, Professeur associé\, Université de Lorraine Loria\, Nancy\, France\nAlexandre GUERIN\, Ingénieur de recherche\, Orange Labs\, Cesson Sévigné\, France \nRésumé\nLes assistants vocaux sont de plus en plus présents autour de nous. Comment faire pour que les commandes vocales soient correctement comprises\, même si l’appareil est situé loin du locuteur\, en présence de bruit ambiant ou si plusieurs personnes parlent en même temps ?\nCette thèse utilise un type de microphone particulier\, dit Ambisonique\, qui permet de capter la dimension spatiale du son. Grâce à cette information\, nous proposons des systèmes combinant réseaux de neurones et traitement du signal audio afin de localiser la position spatiale et extraire le signal de parole du locuteur principal. Cela se traduit par une forte amélioration de la qualité de reconnaissance vocale\, ce qui est une étape essentielle pour le développement d’un majordome domotique virtuel. \n  \n\n« Deep learning-based speaker localization and speech separation from Ambisonics recordings »\nJury\nDorothea KOLOSSA\, Professor\, Ruhr-Universität Bochum\, Germany\nLaurent GIRIN\, Professor\, Grenoble INP\, France\nChristine EVERS\, EPSRC Research Fellow\, Imperial College London\, United Kingdom \nSupervisors\nEmmanuel VINCENT\, Directeur de recherche\, Inria Nancy – Grand Est\, France\nRomain SERIZEL\, Professeur associé\, Université de Lorraine Loria\, Nancy\, France\nAlexandre GUERIN\, Ingénieur de recherche\, Orange Labs\, Cesson Sévigné\, France \nAbstract\nVoice assistants are more and more present around us. How to make sure that the voice commands are correctly understood\, even if the unit is located far from the speaker\, in the presence of ambient noise or if several people are talking at the same time?\nThis thesis uses a particular type of microphone\, called Ambisonique\, which captures the spatial dimension of sound. With this information\, we propose systems combining neural networks and audio signal processing to locate the spatial position and extract the speech signal from the main speaker. This allows a strong improvement in speech recognition quality\, which is an essential step for the development of a virtual home butler. \n 
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