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An oral approach of the passive in teaching French as a foreign language ; Aborder la diathèse passive en contextes de français langue étrangère par la voie de l'oralité
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In: La didactisation du français vernaculaire ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02993307 ; Pierre Larrivée et Florence Lefeuvre. La didactisation du français vernaculaire, Presses Universitaires de Caen, pp.68-111, 2020, Bibliothèque de Syntaxe & Sémantique, 978-2-84133-983-9 (2020)
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Coreference resolution for spoken French ; Reconnaissance automatique de chaînes de coréférences en français parlé
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02928209 ; Computation and Language [cs.CL]. Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, 2020. English (2020)
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Au commencement était la prosodie : du langage en émergence à l’histoire de la description de la parole
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03173746 ; Linguistique. Université de Toulouse Jean Jaurès, 2020 (2020)
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Multimodal and Interactive Models for Visually Grounded Language Learning ; Développement de modèles multimodaux intéractifs pour l'apprentissage du language dans des environnements visuels
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03018038 ; Neural and Evolutionary Computing [cs.NE]. Université de Lille; École doctorale, ED SPI 074 : Sciences pour l'Ingénieur, 2020. English (2020)
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Multimodal analysis : informed content estimation and audio source separation ; Analyse multimodale : estimation informée du contenu et séparation des sources audio
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03253128 ; Sound [cs.SD]. Sorbonne Université, 2020. English. ⟨NNT : 2020SORUS111⟩ (2020)
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Abstract:
This dissertation proposes the study of multimodal learning in the context of musical signals. Throughout, we focus on the interaction between audio signals and text information. Among the many text sources related to music that can be used (e.g. reviews, metadata, or social network feedback), we concentrate on lyrics. The singing voice directly connects the audio signal and the text information in a unique way, combining melody and lyrics where a linguistic dimension complements the abstraction of musical instruments. Our study focuses on the audio and lyrics interaction for targeting source separation and informed content estimation. Real-world stimuli are produced by complex phenomena and their constant interaction in various domains. Our understanding learns useful abstractions that fuse different modalities into a joint representation. Multimodal learning describes methods that analyse phenomena from different modalities and their interaction in order to tackle complex tasks. This results in better and richer representations that improve the performance of the current machine learning methods. To develop our multimodal analysis, we need first to address the lack of data containing singing voice with aligned lyrics. This data is mandatory to develop our ideas. Therefore, we investigate how to create such a dataset automatically leveraging resources from the World Wide Web. Creating this type of dataset is a challenge in itself that raises many research questions. We are constantly working with the classic ``chicken or the egg'' problem: acquiring and cleaning this data requires accurate models, but it is difficult to train models without data. We propose to use the teacher-student paradigm to develop a method where dataset creation and model learning are not seen as independent tasks but rather as complementary efforts. In this process, non-expert karaoke time-aligned lyrics and notes describe the lyrics as a sequence of time-aligned notes with their associated textual information. We then link each annotation to the correct audio and globally align the annotations to it. For this purpose, we use the normalized cross-correlation between the voice annotation sequence and the singing voice probability vector automatically, which is obtained using a deep convolutional neural network. Using the collected data we progressively improve that model. Every time we have an improved version, we can in turn correct and enhance the data. ; Cette thèse propose l'étude de l'apprentissage multimodal dans le contexte de signaux musicaux. Tout au long de ce manuscrit, nous nous concentrerons sur l'interaction entre les signaux audio et les informations textuelles. Parmi les nombreuses sources de texte liées à la musique qui peuvent être utilisées (par exemple les critiques, les métadonnées ou les commentaires des réseaux sociaux), nous nous concentrerons sur les paroles. La voix chantée relie directement le signal audio et les informations textuelles d'une manière unique, combinant mélodie et paroles où une dimension linguistique complète l'abstraction des instruments de musique. Notre étude se focalise sur l'interaction audio et paroles pour cibler la séparation de sources et l'estimation de contenu informé. Les stimuli du monde réel sont produits par des phénomènes complexes et leur interaction constante dans divers domaines. Notre compréhension apprend des abstractions utiles qui fusionnent différentes modalités en une représentation conjointe. L'apprentissage multimodal décrit des méthodes qui analysent les phénomènes de différentes modalités et leur interaction afin de s'attaquer à des tâches complexes. Il en résulte des représentations meilleures et plus riches qui améliorent les performances des méthodes d'apprentissage automatique actuelles. Pour développer notre analyse multimodale, nous devons d'abord remédier au manque de données contenant une voix chantée avec des paroles alignées. Ces données sont obligatoires pour développer nos idées. Par conséquent, nous étudierons comment créer une telle base de données en exploitant automatiquement les ressources du World Wide Web. La création de ce type de base de données est un défi en soi qui soulève de nombreuses questions de recherche. Nous travaillons constamment avec le paradoxe classique de la `` poule ou de l'œuf '': l'acquisition et le nettoyage de ces données nécessitent des modèles précis, mais il est difficile de former des modèles sans données. Nous proposons d'utiliser le paradigme enseignant-élève pour développer une méthode où la création de bases de données et l'apprentissage de modèles ne sont pas considérés comme des tâches indépendantes mais plutôt comme des efforts complémentaires. Dans ce processus, les paroles et les annotations non-expertes de karaoké décrivent les paroles comme une séquence de notes alignées sur le temps avec leurs informations textuelles associées. Nous lions ensuite chaque annotation à l'audio correct et alignons globalement les annotations dessus.
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Keyword:
[INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD]; Analyse multimodale; Apprentissage profond; Artificial intelligence; Audio signal processing; Deep neural networks; Intelligence artificielle; Multimodal analysis; Music information retrieval (MIR); Récupération d'informations musicales (MIR); Séparation de sources; Source separation; Traitement automatique du son
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03253128/file/MESEGUER_BROCAL_2020.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03253128/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03253128
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Computational detection of socioeconomic inequalities ; Détection computationnelle des inégalités socioéconomiques
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02459170 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Lyon, 2020. English. ⟨NNT : 2020LYSEN001⟩ (2020)
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Enseigner le français aux adultes migrants
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Adami, Hervé. - : HAL CCSD, 2020. : Hachette Français Langue Étrangère, 2020
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02481269 ; Hachette Français Langue Étrangère, 2020 (2020)
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Enseignement-apprentissage du français en milieu créolophone : le cas de La Réunion
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In: ISSN: 0184-7732 ; EISSN: 2107-0857 ; Le Français Aujourd'hui ; https://hal.univ-reunion.fr/hal-03196712 ; Le Français Aujourd'hui, Armand Colin / Dunod ; Association française des professeurs de français ; Association française des enseignants de français (AFEF), 2020, Les pratiques langagières « ordinaires » des élèves, 208 (1), pp.63-73 (2020)
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Enseignement bi-plurilingue "langues premières - français" en Afrique francophone subsaharienne : un enjeu majeur
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In: Université Francophone de l'Italie du Sud. UFIS 2020 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03250997 ; Université Francophone de l'Italie du Sud. UFIS 2020, Giovanni Agresti; Raffaele Romano, Jul 2020, Faeto, Italie (2020)
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Standard-based Lexical Models for Automatically Structured Dictionaries ; Modèles lexicaux standardisés pour les dictionnaires à structure automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153438 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Paris, 2020. English (2020)
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Question Answering with Hybrid Data and Models ; Question-réponse utilisant des données et modèles hybrides
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02890467 ; Document and Text Processing. Université Paris-Saclay, 2020. English. ⟨NNT : 2020UPASS024⟩ (2020)
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Toward more practical zero-shot learning ; Vers un apprentissage sans exemple plus réaliste
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153445 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Conservatoire national des arts et metiers - CNAM, 2020. Français. ⟨NNT : 2020CNAM1282⟩ (2020)
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Unsupervised cross-lingual representation modeling for variable length phrases ; Apprentissage de représentations cross-lingue d’expressions de longueur variable
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02938554 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Nantes, 2020. English (2020)
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Exploring deep learning techniques in the task of English-Arabic Machine Translation ; Exploration des techniques de l’apprentissage profond au service de la traduction automatique Anglais-Arabe
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03202829 ; Computation and Language [cs.CL]. Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene (Algérie), 2020. English (2020)
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Graphs for deep learning representations ; Graphes pour représenter les espaces latents des réseaux neuronaux profonds
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03080186 ; Machine Learning [cs.LG]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2020. English. ⟨NNT : 2020IMTA0204⟩ (2020)
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Analyse sémantique robuste par apprentissage antagoniste pour la généralisation de domaine
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In: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 4 : Démonstrations et résumés d'articles internationaux ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 4 : Démonstrations et résumés d'articles internationaux ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02768521 ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 4 : Démonstrations et résumés d'articles internationaux, 2020, Nancy, France. pp.71-72 (2020)
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Corpus-based resources in conversation: Learning with the multimodal concordancer of the FLEURON database
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In: Teaching and Language Corpora Conference - TaLC2020 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02899217 ; Teaching and Language Corpora Conference - TaLC2020, Henry Tyne, Jul 2020, Perpignan, France ; https://langident.hypotheses.org/talc2020/talcmainconference (2020)
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Introduction Quelle littérature aujourd'hui en classe de FLE?
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In: ISSN: 2729-3130 ; Cahiers FoReLLIS - Formes et Représentations en Linguistique, Littérature et dans les arts de l'Image et de la Scène ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02544295 ; Poitiers, France. Cahiers FoReLLIS - Formes et Représentations en Linguistique, Littérature et dans les arts de l'Image et de la Scène, Université de Poitiers, 2020 ; https://cahiersforell.edel.univ-poitiers.fr/index.php?id=727 (2020)
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Introduction
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In: Comment parle un robot ? Les machines à langage dans la science-fiction ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02533441 ; Comment parle un robot ? Les machines à langage dans la science-fiction, Le Bélial', pp. 21-43, 2020, Collection Parallaxe, 978-2-84344-965-9 ; https://www.belial.fr/ (2020)
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A linguistic introduction for machine learning data? ; Une introduction linguistique pour les données de Machine learning?
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In: Humanistica 2020 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02619356 ; Humanistica 2020, Humanistica, May 2020, Bordeaux, France ; http://www.humanisti.ca/colloque2020/ (2020)
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