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Mardi 12 Décembre 2017

Mardi 12 Décembre 2017

Recherche en intelligence artificielle à l’UMCS : la machine qui interagit à vos émotions et s’adapte à votre accent

La publication d’un article dans la revue à haut impact Computer Speech and Language d’Elsevier a couronné les efforts de longue haleine de l’équipe du laboratoire LARHIS-UMCS dirigée par le professeur S. A. Selouani et ses collaborateurs, les professeurs W. Cichocki, de l’Université du Nouveau-Brunswick, Y. Alotaibi, de l’Université King Saud, et A. O. Dahmane, de l’Université du Québec à Trois-Rivières. Les expériences décrites dans l’article intitulé « Application of the pairwise variability index of speech rhythm with particle swarm optimization to the classification of native and non-native accents » (lien : Shttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0885230815300280) ont été menées par Soumaya Gharsellaoui, au LARIHS, dans le cadre de sa thèse de doctorat qu’elle a brillamment soutenue à la fin de l’année dernière sous la supervision du professeur Selouani.

Dans cet article, une nouvelle mesure du rythme (métrique) de la parole a été proposée. L’équipe a démontré que la nouvelle métrique se caractérise par deux qualités uniques qui font son originalité : son universalité et sa robustesse. En effet, cette découverte va désormais permettre de généraliser et d’inclure toutes les métriques de même nature connues à travers le monde en utilisant un formalisme mathématique unifié. La robustesse a, quant à elle, été démontrée à travers la capacité de cette métrique rythmique d’identifier efficacement les accents des locuteurs et locutrices ainsi que leurs émotions (résultats récents). Cette efficacité a pu être mesurée par l’adjonction d’un algorithme inspiré par le comportement d’animaux vivant en bande qui, d’instinct, optimisent collectivement leurs déplacements et leur habitat dans la nature pour survivre le plus longtemps possible.

Cette recherche pluridisciplinaire utilise la formulation mathématique et statistique, les algorithmes d’intelligence artificielle, ainsi que la linguistique pour intégrer les traits paralinguistiques tels que les accents (français acadien, anglais « natif » et « non natif », langue arabe et ses dialectes) et les émotions (stress, joie, tristesse, etc.) afin de conférer plus de naturel aux systèmes interactifs vocaux.




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