Sandipana Dowerah (Multispeech) will defend her thesis, entitled "Deep Learning-based Multichannel Speech Enhancement for far-field Speaker Verification", on Tuesday May 30th at 2pm in room C005. Abstract: Smart applications like speaker verification have become essential in verifying the user's identity for availing of personal assistants or online banking services based on the user's voice characteristics. However, far-field or distant speaker verification is constantly affected by surrounding noises which can severely distort the speech signal. Moreover, speech signals propagating in long-range get reflected by various objects in…
Voir les détails »Paul Caillon (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée "Apprentissage profond sans supervision directe pour le traitement automatique des langues", le 31 mai à 14h en salle C005. Résumé : La profondeur des réseaux de neurones n’est plus l’aspect le plus important des systèmes d’apprentissage en profondeur de nos jours. Il s’agit plutôt de la possibilité de construire des fonctions de plus en plus abstraites et complexes implémentées sous forme de programmes informatiques paramétriques différentiables. La principale question concerne l’accès à des…
Voir les détails »Nuwan Herath (Gamble) will defend his thesis, entitled "Fast high-resolution drawing of algebraic curves and surfaces", on Friday June 2nd at 2pm in room C005. Abstract: Scientific visualization allows users to build an intuition and to get an understanding of their data. Its applications are numerous: modeling for simulations, mechanism design, medical imaging... We address the problem of visualizing implicit algebraic plane curves and surfaces, that are solutions of a polynomial equation P(x, y) = 0 or Q(x, y, z)…
Voir les détails »Guillaume Le Berre (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée "Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues", le 2 juin à 15h. Résumé : Il est de notoriété que les modèles d’apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l’apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l’information inutile ou préjudiciable pour la tâche considérée, peuvent être de différentes natures : on peut par exemple trouver des biais dans les styles…
Voir les détails »A la suite de la Journée thématique - IA pour la découverte scientifique organisée en octobre dernier, le cycle d’exposés se poursuit sur par une journée consacrée aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones physiquement informés (Physically Informed Neural Networks, PINNs), dont le programme se trouve ci-dessous. Cette journée est principalement destinée aux non spécialistes, puisque le but est de se familiariser avec cette méthode, et de voir quelques applications. Inscriptions sur ce lien Programme 9:30 Accueil-café 10:00 Introduction to Neural Networks Mathieu d’Aquin (LORIA, Université…
Voir les détails »
