La thèse propose une analyse détaillée de l'emploi non-épistémique des verbes should, ought to et be supposed to en anglais britannique à la fin du 20ième siècle. Elle comporte une partie théorique et une partie appliquée. La partie théorique est une étude de 4 notions qui jouent un rôle important dans l'étude de la nécessité non-épistémique, à savoir la façon dont l'information temporelle est communiquée, la source de la nécessité, la subjectivité et la force de la nécessité. La thèse décrit quels éléments jouent un rôle dans la réalisation des structures temporelles dans ces expressions. Au cours de l'analyse, il est établi que les énoncés qui expriment un sens contrefactuel méritent une attention particulière ; il convient d'expliquer la nature de la contrefactualité comme valeur modale et les éléments qui sont à l'origine du sens contrefactuel.Ensuite, aussi bien la force que la source et la subjectivité de la nécessité sont des concepts cruciaux dans le domaine de la nécessité non-épistémique mais leur sens est généralement considéré comme évident. Il nous faut une explication plus spécifique concernant 2 questions : (a) quelle est la nature des sources qui peuvent être à l'origine de la nécessité ? ; (b) comment caractériser une nécessité "forte" ou "subjective" ? La partie appliquée offre une description des emplois de should, ought to et be supposed to sur la base d'un corpus de 1200 exemples tirés du British National Corpus. L'interface sémantique/pragmatique est une question prioritaire dans cette étude ; à quel niveau (sémantique/pragmatique) les interprétations temporelles/fortes/subjectives/contrefactuelles des énoncés non-épistémiques sont-ils réalisés ? / The thesis proposes a detailed analysis of root necessity meanings expressed by should, ought to and be supposed to in late 20th century British English and puts forward a theoretical apparatus for the analysis of the meanings of these verbs that is applied in a corpus-based study. The theoretical part concerns a study of 4 notions that play an important role in the study of root necessity meanings : the expression of temporal information, the source of the necessity, subjectivity and strenght. The lack of clear descriptions of the temporal information communicated by root necessity examples shows that it is necessary to develop a framework that allows us to determine the factors that play a role in the communication of temporal information. Special attention is paid to counterfactual examples ; it is specified how counterfactuality is to be understood as a modal value and which mechanism(s) can produce counterfactuality. Strenght, source and subjectivity are crucial concepts in the field of root necessity but their meaning is often considered self-evident. The dissertation offers a framework that can be used (a) to analyse the nature of the source that can lie at the origin of the necessity ; (b) to analyse the nature of "strong" or "subjective" necessity. The applied part offers a description of the contemporary uses of should, ought to and be suppoded to on the basis of corpus of 1200 examples extracted from the British National Corpus. The semantics/pragmatics interface is a focal point of interest throughout this study : at which (semantic/pragmatic) levels do temporal/strong/subjective/counterfactual interpretations of non-epistemic necessity examples arise ?

On définit le cadre contextuel actuel de la reconnaissance de l'identité de la personne à travers sa voix, on esquisse les concepts de base méthodologiques et de nature informatique. On tente ensuite une investigation des sources de variabilités de la voix et on propose des formalisations abstraites de la vérification et de l'identification. On détaille les diverses méthodologies existantes et on propose leur comparaison, on introduit la reconnaissance par ordinateur. Enfin, on s'intéresse à l'aspect temporel du signal et on fait une sélection fondée sur la relation entre les segments acoustiques mesurés et des considérations physiologiques.

La reconnaissance automatique du locuteur indépendante du texte est une méthode récente dans le domaine des systèmes biométriques. Le développement de la reconnaissance du locuteur se reflète tout autant dans la participation croissante aux compétitions internationales et dans les progrès en termes de performance relevés dans ces campagnes. Cependant la précision des méthodes reste limitée par la quantité d'information discriminante du locuteur présente dans les représentations informatiques des énoncés vocaux. Cette thèse présente une étude sur ces représentations. Elle identifie deux faiblesses principales. Tout d’abord, les représentations usuelles ignorent les paramètres temporels de la voix pourtant connus pour leur pouvoir discriminant. Par ailleurs, ces représentations reposent sur le paradigme de l’apprentissage statistique et diminuent l’importance d’événements rares dans une population de locuteurs, mais fréquents dans un locuteur donné.Pour répondre à ces verrous, cette thèse propose une nouvelle représentation des énoncés. Celle-ci projette chaque vecteur acoustique dans un large espace binaire intrinsèquement discriminant du locuteur. Une mesure de similitude associée à une représentation globale (vecteurs cumulatifs) est également proposée. L’approche proposée permet ainsi à la fois de représenter des événements rares mais pertinents et de travailler sur des informations temporelles. Cette approche permet de tirer parti des solutions de compensation de la variabilité « session », qui provient de l’ensemble des facteurs indésirables, exploitées dans les approches de type « iVector ». Dans ce domaine, des améliorations aux algorithmes de l’état de l’art ont été proposées.Une solution originale permettant d’exploiter l’information temporelle à l’intérieur de cette représentation binaire a été proposée. La complémentarité des sources d’information a été attestée par un gain en performance relevé grâce à une fusion linéaire des deux types d’information, indépendant et dépendant de la séquence temporelle. / Text-independent automatic speaker recognition is a recent method in biometric area. Its increasing interest is reflected both in the increasing participation in international competitions and in the performance progresses. Moreover, the accuracy of the methods is still limited by the quantity of speaker discriminant information contained in the representations of speech utterances. This thesis presents a study on speech representation for speaker recognition systems. It shows firstly two main weaknesses. First, it fails to take into account the temporal behavior of the voice, which is known to contain speaker discriminant information. Secondly, speech events rare in a large population of speakers although very present for a given speaker are hardly taken into account by these approaches, which is contradictory when the goal is to discriminate among speakers.In order to overpass these limitations, we propose in this thesis a new speech representation for speaker recognition. This method represents each acoustic vector in a a binary space which is intrinsically speaker discriminant. A similarity measure associated with a global representation (cumulative vectors) is also proposed. This new speech utterance representation is able to represent infrequent but discriminant events and to work on temporal information. It allows also to take advantage of existing « session » variability compensation approaches (« session » variability represents all the negative variability factors). In this area, we proposed also several improvements to the usual session compensation algorithms. An original solution to deal with the temporal information inside the binary speech representation was also proposed. Thanks to a linear fusion approach between the two sources of information, we demonstrated the complementary nature of the temporal information versus the classical time independent representations. / El reconocimiento automático del locutor independiente del texto, es un método dereciente incorporación en los sistemas biométricos. El desarrollo y auge del mismo serefleja en las competencias internacionales, pero aun la eficacia de los métodos de reconocimientose encuentra afectada por la cantidad de información discriminatoria dellocutor que esta presente en las representaciones actuales de las expresiones de voz.En esta tesis se realizó un estudio donde se identificaron dos principales debilidadespresentes en las representaciones actuales del locutor. En primer lugar, no se tiene encuenta el comportamiento temporal de la voz, siendo este un rasgo discriminatorio dellocutor y en segundo lugar los eventos pocos frecuentes dentro de una población delocutores pero frecuentes en un locutor dado, apenas son tenidos en cuenta por estosenfoques, lo cual es contradictorio cuando el objetivo es discriminar los locutores. Motivadopor la solución de estos problemas, se confirmó la redundancia de informaciónexistente en las representaciones actuales y la necesidad de emplear nuevas representacionesde las expresiones de voz. Se propuso un nuevo enfoque con el desarrollo de unmétodo para la obtención de un modelo generador capaz de transformar la representación actual del espacio acústico a una representación en un espacio binario, dondese propuso una medida de similitud asociada con una representación global (vectoracumulativo) que contiene tanto los eventos frecuentes como los pocos frecuentes enuna expresión de voz. Para la compensación de la variabilidad de sesión se incorporóen la matriz de dispersión intra-clase, la información común de la población de locutores,lo que implicó la modificación de tres algoritmos de la literatura que mejoraronsu desempeño respecto a la eficacia en el reconocimiento del locutor, tanto utilizandoel nuevo enfoque propuesto como el enfoque actual de referencia. La información temporalexistente en las expresiones de voz fue capturada e incorporada en una nuevarepresentación, mejorando aun más la eficacia del enfoque propuesto. Finalmente sepropuso y evaluó una fusión lineal entre los dos enfoques que demostró la informacióncomplementaria existente entre ellos, obteniéndose los mejores resultados de eficaciaen el reconocimiento del locutor.

La Modélisation spatio-temporelle permet la prédiction d’une variable régionalisée à des sites non observés du domaine d’étude, basée sur l’observation de cette variable en quelques sites du domaine à différents temps t donnés. Dans cette thèse, l’approche que nous avons proposé consiste à coupler des modèles numériques et statistiques. En effet en privilégiant l’approche bayésienne nous avons combiné les différentes sources d’information : l’information spatiale apportée par les observations, l’information temporelle apportée par la boîte noire ainsi que l’information a priori connue du phénomène. Ce qui permet une meilleure prédiction et une bonne quantification de l’incertitude sur la prédiction. Nous avons aussi proposé un nouveau critère d’optimalité de plans d’expérience incorporant d’une part le contrôle de l’incertitude en chaque point du domaine et d’autre part la valeur espérée du phénomène. / Spatio-temporal modeling allows to make the prediction of a regionalized variable at unobserved points of a given field, based on the observations of this variable at some points of field at different times. In this thesis, we proposed a approach which combine numerical and statistical models. Indeed by using the Bayesian methods we combined the different sources of information : spatial information provided by the observations, temporal information provided by the black-box and the prior information on the phenomenon of interest. This approach allowed us to have a good prediction of the variable of interest and a good quantification of incertitude on this prediction. We also proposed a new method to construct experimental design by establishing a optimality criterion based on the uncertainty and the expected value of the phenomenon.