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Integrating a Phrase Structure Corpus Grammar and a Lexical-Semantic Network: the HOLINET Knowledge Graph
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In: Proceedings of LREC 2022 ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-03655636 ; Proceedings of LREC 2022, Jun 2022, Marseille, France (2022)
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Multistream neural architectures for cued-speech recognition using a pre-trained visual feature extractor and constrained CTC decoding
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In: ICASSP 2022 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03578503 ; ICASSP 2022 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2022, Singapour, Singapore (2022)
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What Do Cognitive Networks Do? Simulations of Spoken Word Recognition Using the Cognitive Network Science Approach
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Sequential and network analyses to describe multiple signal use in captive mangabeys
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In: ISSN: 0003-3472 ; EISSN: 1095-8282 ; Animal Behaviour ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03480471 ; Animal Behaviour, Elsevier Masson, 2021, 182, pp.203-226. ⟨10.1016/j.anbehav.2021.09.005⟩ (2021)
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Linking an Abstract Corpus Grammar to a Lexical Semantic Network
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03552630 ; [Research Report] Laboratoire Parole et Langage – Université d’Aix-Marseille. 2021 (2021)
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Coupler syntaxe et sémantique dans une même base de connaissances linguistiques
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03552622 ; [Rapport de recherche] Laboratoire Parole et Langage – Université d’Aix-Marseille. 2021 (2021)
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Database of word-level statistics for Mandarin Chinese (DoWLS-MAN)
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In: ISSN: 1554-351X ; EISSN: 1554-3528 ; Behavior Research Methods ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03328510 ; Behavior Research Methods, Psychonomic Society, Inc, In press, ⟨10.3758/s13428-021-01620-7⟩ (2021)
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What does the Canary Say? Low-Dimensional GAN Applied to Birdsong
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In: https://hal.inria.fr/hal-03244723 ; 2021 (2021)
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Modeling the neural network responsible for song learning ; Modélisation du réseau neuronal responsable de l'apprentissage du chant chez l'oiseau chanteur
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03217834 ; Modeling and Simulation. Université de Bordeaux, 2021. English. ⟨NNT : 2021BORD0107⟩ (2021)
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Cortical basis of vocalization in behaving freely moving minipigs ; Bases corticales de la vocalisation chez le miniporc en comportement
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03353386 ; Neuroscience. Université Grenoble Alpes [2020-.], 2021. English. ⟨NNT : 2021GRALS013⟩ (2021)
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Abstract:
Investigating the fundamental cortical dynamics underlying vocal and speech production requires access to multiple cortical areas simultaneously. Such access is partly possible in humans when patients are implanted for clinical purpose with intracortical electrodes, but such cases are rare, with usually only partial coverage of involved brain areas. For this reason, animal models are useful to detail the dynamics of cortical networks underlying vocal production. To date, non-human primates, birds and recently rodents have been used, with increasing data showing that non-human primate network model of vocal production shares strong similarities with that of human speech production. The extent to which such model generalizes to other species remains however unclear. In this context, the main purpose of this thesis was to develop a novel experimental paradigm to investigate the cortical bases of vocal production using cortical electrode arrays in minipigs, a large non-primate species very keen in producing vocalizations and easy to handle by humans. This work was conducted in part within the frame of the Graphene Flagship aiming at developing low-noise cortical probes. Such implants were firstly tested in rats’ auditory cortex in response to pure sounds. To explore minipigs’ cortical bases of vocalizations, we firstly characterized the vocalizations produced by these animals in a housing pen, in a context similar to their daily life during the experiment. The results showed 6 categories of calls, with different occurrence situations and acoustic characteristics, allowing us to explore the vocal repertoire of minipigs. Secondly, we developed an experimental setup to record cortical activity along with vocalizations in freely behaving minipigs. We used three minipigs implanted in different cortical areas of the left hemisphere of the animals. We identified key regions activated during vocal production in minipigs, including motor and premotor cortices and inferior frontal gyrus. Minipigs are hence a promising model to study vocal production cortical networks. ; L’étude des dynamiques corticales fondamentales sous-tendant la production vocale et le langage nécessite l’accès à plusieurs zones corticales simultanément. Un tel accès est en partie possible chez l’Homme lorsque des patients sont implantés à des fins cliniques avec des électrodes intracrâniennes, mais ces cas sont rares, avec en général une couverture partielle des zones du cerveau impliquées. Pour cette raison, les modèles animaux sont utilisés pour détailler la dynamique des réseaux corticaux sous-jacents à la production vocale. À ce jour, les primates non humains, les oiseaux et plus récemment des rongeurs ont été étudiés, et de plus en plus de données montrent que les réseaux corticaux de production vocale des modèles de primates non humains ont de fortes similitudes avec ceux de la production de la parole humaine. La mesure avec laquelle ce modèle se généralise à d’autres espèces demeure toutefois incertaine. Dans ce contexte, le but principal de cette thèse était de développer un nouveau paradigme expérimental pour étudier les bases corticales de la production vocale à l’aide d’électrodes corticales chez les mini-porcs, une espèce domestique non-primate très encline à produire des vocalisations et facile à manipuler par les humains. Ce travail a été réalisé en partie dans le cadre du Graphene Flagship visant à développer des électrodes corticales permettant des enregistrements bas bruit. Ces implants ont d’abord été testés dans le cortex auditif du rat en réponse à des sons purs.Pour explorer les bases corticales de la vocalisation chez le mini-porc, nous avons d’abord caractérisé les vocalisations produites par ces animaux dans un enclos de stabulation, en situation de vie quotidienne. Les résultats ont montré 6 catégories de vocalisations, avec différentes situations d’occurrence et caractéristiques acoustiques, nous permettant d’explorer le répertoire vocal des mini-porcs. Deuxièmement, nous avons développé un paradigme expérimental permettant d’enregistrer chez ces animaux, leur activité corticale en lien avec les vocalisations qu’ils produisent en comportement. Notre étude porte sur trois mini-porcs implantés dans différentes zones corticales de l’hémisphère gauche. Nous avons identifié les régions clés activées lors de la production vocale chez les mini-porcs, incluant les cortex moteur et pré-moteur et le gyrus frontal inférieur. Ces résultats suggèrent que les mini-porcs sont un modèle prometteur pour étudier les réseaux corticaux de la production vocale.
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Keyword:
[SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science; [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience; Décodage des activités neuronales; Dynamique des réseaux; Electrophysiologie; Electrophysiology; Interactions sociales; Network dynamics; Neural activity decoding; Perception; Production vocale; Social interactions
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03353386
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03353386/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03353386/file/PALMA_2021_archivage.pdf
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Automatic Classification of Phonation Types in Spontaneous Speech: Towards a New Workflow for the Characterization of Speakers’ Voice Quality
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In: Interspeech 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03334492 ; Interspeech 2021, Aug 2021, Brno, Czech Republic. pp.1015-1018, ⟨10.21437/Interspeech.2021-1765⟩ (2021)
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Resting functional connectivity in the semantic appraisal network predicts accuracy of emotion identification.
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Development of thalamus mediates paternal age effect on offspring reading: A preliminary investigation.
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In: Human brain mapping, vol 42, iss 14 (2021)
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Dataset of coronavirus content from Instagram with an exploratory analysis
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In: ISSN: 2169-3536 ; EISSN: 2169-3536 ; IEEE Access ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03559489 ; IEEE Access, IEEE, 2021, 9, pp.157192-157202. ⟨10.1109/ACCESS.2021.3126552⟩ (2021)
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Phoneme-to-Audio Alignment with Recurrent Neural Networks for Speaking and Singing Voice
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In: Proceedings of Interspeech 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03552964 ; Proceedings of Interspeech 2021, International Speech Communication Association, Aug 2021, Brno, Czech Republic. pp.61-65, ⟨10.21437/interspeech.2021-1676⟩ ; https://www.interspeech2021.org/ (2021)
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Improving Machine Translation of Arabic Dialects through Multi-Task Learning
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In: 20th International Conference Italian Association for Artificial Intelligence:AIxIA 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03435996 ; 20th International Conference Italian Association for Artificial Intelligence:AIxIA 2021, Dec 2021, MILAN/Virtual, Italy (2021)
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Document Domain Randomization for Deep Learning Document Layout Extraction
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In: Proceedings of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR, September 5--10, Lausanne, Switzerland) ; https://hal.inria.fr/hal-03336444 ; Proceedings of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR, September 5--10, Lausanne, Switzerland), Sep 2021, Lausanne, Switzerland. pp.497-513, ⟨10.1007/978-3-030-86549-8_32⟩ (2021)
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End-to-End Speech Emotion Recognition: Challenges of Real-Life Emergency Call Centers Data Recordings
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In: ISBN: 978-1-6654-0019-0 ; 2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03405970 ; 2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), Sep 2021, Nara, Japan ; https://www.acii-conf.net/2021/ (2021)
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