Notice bibliographique
Résumé
Robustesse des modèles neuronaux pour le traitement automatique de la parole La reconnaissance automatique de la parole est devenue un outil populaire avec de nombreuses applications ; elle sert également comme étape intermédiaire pour d'autres tâches liées à la parole, telles que la compréhension du langage parlé ou la synthèse vocale. En reconnaissance automatique de la parole, le signal vocal est d'abord émis par le locuteur, transmis à travers l'environnement, avant d'être capturé par un dispositif d'enregistrement et traité par un modèle d'apprentissage automatique. Cependant, chacune de ces étapes peut être source de variabilité et entraîner des erreurs de transcription, ce qui affecte la robustesse du système.Dans cette thèse, nous étudions divers facteurs influençant le traitement de la parole par les machines. Plus précisément, nous nous concentrons sur les modèles pré-entraînés en Français et affinés pour la reconnaissance vocale. Nous commençons par présenter nos travaux sur la robustesse aux accents. À travers de nombreuses expériences, nous évaluons la résilience du modèle aux variations d'accents et explorons différentes façons de combler les écarts entre ces derniers. Nous examinons en particulier l'impact des proportions de voix accentuées dans l'ensemble d'apprentissage. En outre, nous présentons CEREALES, un nouvel ensemble de données en Français Québécois.Au-delà des accents, nous nous intéressons également à l'impact des variables démographiques sur les performances de la reconnaissance vocale. À l'aide du corpus Common Voice, nous mettons en évidence les biais du modèle et tentons de les réduire en utilisant des ensembles d'entraînement volontairement biaisés. Enfin, le dernier chapitre explore la question de la robustesse acoustique à l'aide de modèles de reconnaissance de mots-clés : nous montrons comment les performances ID et OOD sont corrélées et étudions comment les données d'entraînement ou les différents pré-traitements influencent la robustesse.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».