Direction de recherche : Thierry ARTIÈRES

Modèles Markoviens Contextuels

La modélisation de données séquentielles est utile à de nombreux domaines : reconnaissance de parole, de gestes, d'écriture, ou encore la synthèse d'animations pour des avatars virtuels. Notre modélisation part du constat qu'une part importante de la variabilité entre les séquences d'observations peut être la conséquence de quelques variables contextuelles fixes le long de la séquence ou qui varient en fonction du temps. Une phrase peut être exprimée différemment en fonction de l'humeur du locuteur, un geste peut être plus ample en fonction de la taille de l'acteur etc... Ce type de variabilité ne peut pas toujours être supprimée par des pré-traitements.

Dans un premier temps, nous proposons les modèles Markoviens Contextuels (CHMM), afin de modéliser directement l'influence du contexte sur les séquences d'observation en paramétrisant les distributions de probabilités des HMMs par des variables contextuelles statiques ou dynamiques.

Puis, nous décrivons une approche afin d'exploiter efficacement l'information contextuelle dans un modèle discriminant, les Champs de Markov Conditionnels et Contextuels (CHCRF).

Nous testons plusieurs variantes des CHMMs et investiguons dans quelle mesure cette modélisation est pertinente pour la classification de caractères manuscrits, la reconnaissance de parole ou pour la synthèse de mouvements de sourcils à partir de la parole pour un avatar virtuel.

Enfin, afin d'apprendre à partir de moins d'exemples, nous proposons une approche de type Transfert utilisant les HMMs Contextuels. Cette méthode réalise du partage d'information entre les classes la ou les approches génératives apprennent des modèles de classes indépendants.

Soutenance : 30/09/2014

Membres du jury :

M. LINARES Georges-Université d'Avignon et des Payes de Vaucluse [Rapporteur]
M. HEUTTE Laurent-Laboratoire LITIS, UFR des Sciences, Université de Rouen [Rapporteur]
LIKFORMAN-SULEM Laurence-TELECOM ParisTech
ACHARD Catherine-ISIR Paris 6
BECHET Frédéric-Laboratoire d'Informatique Fondamentale Marseille
ARTIERES Thierry-LIP6, Paris 6

Publications 2012-2014

• 2014
  • M. Radenen : “Modèles Markoviens Contextuels”, soutenance de thèse, soutenance 30/09/2014, direction de recherche Artières, Thierry (2014)
  • M. Radenen, Th. Artières : “Handling signal variability with contextual markovian models”, Pattern Recognition Letters, vol. 35, pp. 236-245, (Elsevier) (2014)
  • M. Radenen, P. MILHORAT, Th. Artières, J. Boudy, G. Chollet : “Etude des HMMs paramétriques pour la reconnaissance de parole en environnement bruité”, Actes JEP 2014 : 30^e Journées d'Etude sur la Parole, Le Mans, France, pp. 466-474 (2014)
• 2013
  • Y. Ding, M. Radenen, Th. Artières, C. Pelachaud : “Speech-driven eyebrow motion synthesis with contextual Markovian models”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2013, Vancouver, Canada, pp. 3756-3760, (IEEE) (2013)
• 2012
  • M. Radenen, Th. Artières : “Contextual Hidden Markov Models”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Kyoto, Japan, pp. 2113-2116, (IEEE) (2012)