Séminaire de Ricard Marxer
Perception machine en conditions adverses : de la collecte à la modélisation
Dans ce séminaire je ferais un survol des contributions dans le domaine de la perception machine avec des méthodes portées par les données (i.e. l’IA moderne). Je présenterais des travaux qui couvrent toute la chaîne de traitement depuis la collecte de données, en passant par son analyse et traitement jusqu’à la modélisation du signale. Les domaines d’applications sont diverses, incluant la parole en environnement bruité, les manuscrits anciens, la bioacoustique des cétacés ou la vision sous-marine. Une constante dans toutes ces recherches est les conditions adverses à la perception. La présence de bruit, le manque d’annotations ou de références, ou les difficultés dans la collecté de données font appel à des méthodes pour contraindre le problème et guider les solutions (par exemple l’apprentissage auto-supervisé ou l’inclusion des a priori).
