Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Le but de cette thèse est d'étudier de façon détaillée l'impact des disfluences en français parlé (répétitions, auto-corrections, amorces, etc.) sur l'analyse syntaxique automatique de l'oral et de propose un modèle théorique permettant de les intégrer dans cette analyse. Notre axe de recherche se fonde sur l'hypothèse selon laquelle une analyse détaillée des énoncés oraux (principalement en termes morphosyntaxiques) peut permettre un traitement efficace pour ce type de données, et s'avère incontournable dans une optique de développement d'applications génériques dans le domaine des technologies de la parole. Dans le cadre de ce travail, nous proposons à la fois une étude linguistique détaillée et une stratégie d'analyse syntaxique automatique partielle des disfluences (en syntagmes minimaux non récursifs ou "chunks"). Le corpus final obtenu est ainsi segmenté en chunks non-disfluents d'une part, à côté des chunks disfluents d'autre part après prise en compte des régularités observées dans notre corpus. Les résultats de l'analyse automatique sont finalement évalués de façon quantitative sur le corpus permettant ainsi de valider le modèle théorique de façon empirique.

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés. / Machine learning (ML) is an important tool in the field of music information retrieval (MIR). Many MIR tasks can be solved by training a classifier over a set of features. For MIR tasks based on music audio, it is possible to extract features from the audio with signal processing techniques. However, some musical aspects are hard to extract with simple heuristics. To obtain richer features, we can use ML to learn a representation from the audio. These learned features can often improve performance for a given MIR task. In order to learn interesting musical representations, it is important to consider the particular aspects of music audio when building learning models. Given the temporal and spectral structure of music audio, deep and multi-scale representations are particularly well suited to represent music. This thesis focuses on learning representations from music audio. Deep and multi-scale models that improve the state-of-the-art for tasks such as instrument recognition, genre recognition and automatic annotation are presented.

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés. / Machine learning (ML) is an important tool in the field of music information retrieval (MIR). Many MIR tasks can be solved by training a classifier over a set of features. For MIR tasks based on music audio, it is possible to extract features from the audio with signal processing techniques. However, some musical aspects are hard to extract with simple heuristics. To obtain richer features, we can use ML to learn a representation from the audio. These learned features can often improve performance for a given MIR task. In order to learn interesting musical representations, it is important to consider the particular aspects of music audio when building learning models. Given the temporal and spectral structure of music audio, deep and multi-scale representations are particularly well suited to represent music. This thesis focuses on learning representations from music audio. Deep and multi-scale models that improve the state-of-the-art for tasks such as instrument recognition, genre recognition and automatic annotation are presented.