Les communications téléphoniques en voix sur IP souffrent de la perte de paquets causée par les problèmes d'acheminement dus aux nœuds du réseau. La perte d'un paquet de voix induit la perte d'un segment de signal de parole (généralement 10ms par paquet perdu). Face à la grande diversité des codeurs de parole, nous nous sommes intéressés dans le cadre de cette thèse à proposer une méthode de masquage de pertes de paquets générique, indépendante du codeur de parole utilisé. Ainsi, le masquage de pertes de paquets est appliqué au niveau du signal de parole reconstruit, après décodage, s'affranchissant ainsi du codeur de parole. Le système proposé repose sur une modélisation classique de type « modèles de Markov cachés » afin de suivre l'évolution acoustique de la parole. À notre connaissance, une seule étude a proposé l'utilisation des modèles de Markov cachés dans ce cadre [4]. Toutefois, Rødbro a utilisé l'utilisation de deux modèles, l'un pour la parole voisée, l'autre pour les parties non voisées, posant ainsi le problème de la distinction voisée/non voisée. Dans notre approche, un seul modèle de Markov caché est mis en œuvre. Aux paramètres classiques (10 coefficients de prédiction linéaire dans le domaine cepstral (LPCC) et dérivées premières) nous avons adjoint un nouvel indicateur continu de voisement [1, 2]. La recherche du meilleur chemin avec observations manquantes conduit à une version modifiée de l'algorithme de Viterbi pour l'estimation de ces observations. Les différentes contributions (indice de voisement, décodage acoutico-phonétique et restitution du signal) de cette thèse sont évaluées [3] en terme de taux de sur et sous segmentation, taux de reconnaissance et distances entre l'observation attendue et l'observation estimée. Nous donnons une indication de la qualité de la parole au travers d'une mesure perceptuelle : le PESQ. / Packet loss due to misrouted or delayed packets in voice over IP leads to huge voice quality degradation. Packet loss concealment algorithms try to enhance the perceptive quality of the speech. The huge variety of vocoders leads us to propose a generic framework working directly on the speech signal available after decoding. The proposed system relies on one single "hidden Markov model" to model time evolution of acoustic features. An original indicator of continuous voicing is added to conventional parameters (Linear Predictive Cepstral Coefficients) in order to handle voiced/unvoiced sound. Finding the best path with missing observations leads to one major contribution: a modified version of the Viterbi algorithm tailored for estimating missing observations. All contributions are assessed using both perceptual criteria and objective metrics.

Communication underwater is challenging because of the inherent characteristics of the media. First, common radio frequency (RF) signals utilized in wireless communications cannot be used under water. RF signals are attenuated in such as way that RF communication underwater is restricted to very few meters. As a result, acoustic-based communication is utilized for underwater communications; however, acoustic communication has its own limitations. For example, the speed of sound is five orders of magnitude lower than the speed of light, meaning that communications under water experience long propagation delays, even in short distances. Long propagation delays impose strong challenges in the design of Data Link Layer (DLL) protocols. The underwater communication channel is noisy, too. The bit error rate (BER) can also change depending on depth and other factors, and the errors are correlated, like in wireless communications. As in wireless communications, transducers for acoustic communication are half duplex, limiting the application of well-known detection mechanisms in Medium Access Control (MAC) layer protocols. Further, known problems like the hidden and exposed terminal problem also occur here. All these aspects together make the underwater communication channel to have the worst characteristics of all other known channels. Because of these reasons, underwater scenarios are complicated to implement, especially when they have underwater autonomous vehicles exchanging information among them. This dissertation proposes data link layer protocols in support of swarming of underwater autonomous vehicles that deal with the problems mentioned before. At the MAC sublayer, a MAC protocol called 2MAC is introduced. 2MAC improves the throughput of the network using the multichannel capabilities of OFDM at the physical layer. At the logical link control sublayer, a protocol named SW-MER is proposed. SW-MER improves the throughput and the reliability combining the well-known stop and wait protocol with the sliding window strategy, and using an exponential retransmission strategy to deal with errors. 2MAC and SW-MER are evaluated and compared with other protocols using analytical means and simulations. The results show that by using 2MAC, packet collisions are considerably reduced and the throughput improved. In addition, the use of SW-MER improves the packet delivery ratio over existing mechanisms. In general, the evaluations indicate that the proposed data link layer protocols offer a better communication alternative for underwater autonomous vehicles (UAV) than traditional protocols.

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第23311号 / 情博第747号 / 新制||情||128(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)准教授 吉井 和佳, 教授 河原 達也, 教授 西野 恒, 教授 鹿島 久嗣 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

We investigate extreme studentized and normalized residuals as test statistics for outlier detection in the Gauss-Markov model possibly not of full rank. We show how critical values (quantile values) of such test statistics are derived from the probability distribution of a single studentized or normalized residual by dividing the level of error probability by the number of residuals. This derivation neglects dependencies between the residuals. We suggest improving this by a procedure based on the Monte Carlo method for the numerical computation of such critical values up to arbitrary precision. Results for free leveling networks reveal significant differences to the values used so far. We also show how to compute those critical values for non‐normal error distributions. The results prove that the critical values are very sensitive to the type of error distribution. / Wir untersuchen extreme studentisierte und normierte Verbesserungen als Teststatistik für die Ausreißererkennung im Gauß-Markov-Modell von möglicherweise nicht vollem Rang. Wir zeigen, wie kritische Werte (Quantilwerte) solcher Teststatistiken von der Wahrscheinlichkeitsverteilung einer einzelnen studentisierten oder normierten Verbesserung abgeleitet werden, indem die Irrtumswahrscheinlichkeit durch die Anzahl der Verbesserungen dividiert wird. Diese Ableitung vernachlässigt Abhängigkeiten zwischen den Verbesserungen. Wir schlagen vor, diese Prozedur durch Einsatz der Monte-Carlo-Methode zur Berechnung solcher kritischen Werte bis zu beliebiger Genauigkeit zu verbessern. Ergebnisse für freie Höhennetze zeigen signifikante Differenzen zu den bisher benutzten Werten. Wir zeigen auch, wie man solche Werte für nicht-normale Fehlerverteilungen berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass die kritischen Werte sehr empfindlich auf den Typ der Fehlerverteilung reagieren.

User behavior analysis in web applications is currently mainly performed by analysis of statistical measurements based on user interactions or by creation of personas to better understand users. Both of these methods give great insights in how the users utilize a web site, but do not give any additional information about what they are actually doing. This thesis attempts to use eye tracking data for analysis of user activities in web applications. Eye tracking data has been recorded, labeled and analyzed for 25 test participants. No data source except eye tracking data has been used and two different approaches are attempted where the first relies on a gaze map representation of the data and the second relies on sequences of features. The results indicate that it is possible to distinguish user activities in web applications, but only at a high error-rate. Improvement are possible by implementing a less subjective labeling process and by including features from other data sources. / I nuläget utförs analys av användarbeteende i webbapplikationer primärt med hjälp av statistiska mått över användares beteenden på hemsidor tillsammans med personas förökad förståelse av olika typer av användare. Dessa metoder ger stor insikt i hur användare använder hemsidor men ger ingen information om vilka typer av aktiviteter användare har utfört på hemsidan. Denna rapport försöker skapa metoder för analys av användaraktiviter på hemsidor endast baserat på blickdata fångade med eye trackers. Blick data från 25 personer har samlats in under tiden de utför olika uppgifter på olika hemsidor. Två olika tekniker har utvärderats där den ena analyserar blick kartor som fångat ögonens rörelser under 10 sekunder och den andra tekniken använder sig av sekvenser av händelser för att klassificera aktiviteter. Resultaten indikerar att det går att urskilja olika typer av vanligt förekommande användaraktiviteter genom analys av blick data. Resultatet visar också att det är stor osäkerhet i prediktionerna och ytterligare arbete är nödvändigt för att finna användbara modeller.

Cette thèse, organisée en deux parties indépendantes, a pour objet la sémantique distributionnelle et la sélection de variables. Dans la première partie, nous introduisons une nouvelle méthode pour l'apprentissage de représentations de mots à partir de grandes quantités de texte brut. Cette méthode repose sur un modèle probabiliste de la phrase, utilisant modèle de Markov caché et arbre de dépendance. Nous présentons un algorithme efficace pour réaliser l'inférence et l'apprentissage dans un tel modèle, fondé sur l'algorithme EM en ligne et la propagation de message approchée. Nous évaluons les modèles obtenus sur des taches intrinsèques, telles que prédire des jugements de similarité humains ou catégoriser des mots et deux taches extrinsèques~: la reconnaissance d'entités nommées et l'étiquetage en supersens. Dans la seconde partie, nous introduisons, dans le contexte des modèles linéaires, une nouvelle pénalité pour la sélection de variables en présence de prédicteurs fortement corrélés. Cette pénalité, appelée trace Lasso, utilise la norm trace des prédicteurs sélectionnés, qui est une relaxation convexe de leur rang, comme critère de complexité. Le trace Lasso interpole les normes $\ell_1$ et $\ell_2$. En particulier, lorsque tous les prédicteurs sont orthogonaux, il est égal à la norme $\ell_1$, tandis que lorsque tous les prédicteurs sont égaux, il est égal à la norme $\ell_2$. Nous proposons deux algorithmes pour calculer la solution du problème de régression aux moindres carrés regularisé par le trace Lasso et réalisons des expériences sur des données synthétiques. / This thesis, which is organized in two independent parts, presents work on distributional semantics and on variable selection. In the first part, we introduce a new method for learning good word representations using large quantities of unlabeled sentences. The method is based on a probabilistic model of sentence, using a hidden Markov model and a syntactic dependency tree. The latent variables, which correspond to the nodes of the dependency tree, aim at capturing the meanings of the words. We develop an efficient algorithm to perform inference and learning in those models, based on online EM and approximate message passing. We then evaluate our models on intrinsic tasks such as predicting human similarity judgements or word categorization, and on two extrinsic tasks: named entity recognition and supersense tagging. In the second part, we introduce, in the context of linear models, a new penalty function to perform variable selection in the case of highly correlated predictors. This penalty, called the trace Lasso, uses the trace norm of the selected predictors, which is a convex surrogate of their rank, as the criterion of model complexity. The trace Lasso interpolates between the $\ell_1$-norm and $\ell_2$-norm. In particular, it is equal to the $\ell_1$-norm if all predictors are orthogonal and to the $\ell_2$-norm if all predictors are equal. We propose two algorithms to compute the solution of least-squares regression regularized by the trace Lasso, and perform experiments on synthetic datasets to illustrate the behavior of the trace Lasso.

Le design du mapping (ou couplage) entre mouvement et son est essentiel à la création de systèmes interactifs sonores et musicaux. Cette thèse propose une approche appelée mapping par démonstration qui permet aux utilisateurs de créer des interactions entre mouvement et son par des exemples de gestes effectués pendant l'écoute. Le mapping par démonstration est un cadre conceptuel et technique pour la création d'interactions sonores à partir de démonstrations d'associations entre mouvement et son. L'approche utilise l'apprentissage automatique interactif pour construire le mapping à partir de démonstrations de l'utilisateur. Nous nous proposons d’exploiter la nature générative des modèles probabilistes, de la reconnaissance de geste continue à la génération de paramètres sonores. Nous avons étudié plusieurs modèles probabilistes, à la fois des modèles instantanés (Modèles de Mélanges Gaussiens) et temporels (Modèles de Markov Cachés) pour la reconnaissance, la régression, et la génération de paramètres sonores. Nous avons adopté une perspective d’apprentissage automatique interactif, avec un intérêt particulier pour l’apprentissage à partir d'un nombre restreint d’exemples et l’inférence en temps réel. Les modèles représentent soit uniquement le mouvement, soit intègrent une représentation conjointe des processus gestuels et sonores, et permettent alors de générer les trajectoires de paramètres sonores continûment depuis le mouvement. Nous avons exploré un ensemble d’applications en pratique du mouvement et danse, en design d’interaction sonore, et en musique. / Designing the relationship between motion and sound is essential to the creation of interactive systems. This thesis proposes an approach to the design of the mapping between motion and sound called Mapping-by-Demonstration. Mapping-by-Demonstration is a framework for crafting sonic interactions from demonstrations of embodied associations between motion and sound. It draws upon existing literature emphasizing the importance of bodily experience in sound perception and cognition. It uses an interactive machine learning approach to build the mapping iteratively from user demonstrations. Drawing upon related work in the fields of animation, speech processing and robotics, we propose to fully exploit the generative nature of probabilistic models, from continuous gesture recognition to continuous sound parameter generation. We studied several probabilistic models under the light of continuous interaction. We examined both instantaneous (Gaussian Mixture Model) and temporal models (Hidden Markov Model) for recognition, regression and parameter generation. We adopted an Interactive Machine Learning perspective with a focus on learning sequence models from few examples, and continuously performing recognition and mapping. The models either focus on movement, or integrate a joint representation of motion and sound. In movement models, the system learns the association between the input movement and an output modality that might be gesture labels or movement characteristics. In motion-sound models, we model motion and sound jointly, and the learned mapping directly generates sound parameters from input movements. We explored a set of applications and experiments relating to real-world problems in movement practice, sonic interaction design, and music. We proposed two approaches to movement analysis based on Hidden Markov Model and Hidden Markov Regression, respectively. We showed, through a use-case in Tai Chi performance, how the models help characterizing movement sequences across trials and performers. We presented two generic systems for movement sonification. The first system allows users to craft hand gesture control strategies for the exploration of sound textures, based on Gaussian Mixture Regression. The second system exploits the temporal modeling of Hidden Markov Regression for associating vocalizations to continuous gestures. Both systems gave birth to interactive installations that we presented to a wide public, and we started investigating their interest to support gesture learning.

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This study attempts to improve forecasts of solar energy production (SEP), so that energy trading companies can propose more accurate bids to Nord Pool. The aim ismake solar energy a more lucrative business, and therefore lead to more investments in this green energy form. The model that is introduced is a hidden Markov model (HMM) that we call a Time-dynamic Markov-chain (TDMC). The TDMC is presented in general, but applied to the energy sector SE4 in south of Sweden. A simple linear regression model is used to compare with the performance of the TDMC model. Regarding the mean absolute error (MAE) and the root-mean-square error (RMSE), the TDMC model outperforms a simple linear regression; both when the training data is relatively fresh and also when the training data has not been updated in over 300 days. A paired t-test also shows a non-significant deviation from the true SEP per day, at the 0.05 significance level, when simulating the first two months of 2023 with the TDMC model. The simple linear regression model, however, shows a significant difference from reality, in comparison.

In this thesis a Markov chain model, which can be used for analysing students’ performance and their academic progress, is developed. Being able to evaluate students progress is useful for any educational system. It gives a better understanding of how students resonates and it can be used as support for important decisions and planning. Such a tool can be helpful for managers of the educational institution to establish a more optimal educational policy, which ensures better position in the educational market. To show that it is reasonable to use a Markov chain model for this purpose, a test for how well data fits such a model is created and used. The test shows that we cannot reject the hypothesis that the data can be fitted to a Markov chain model. / I detta examensarbete utvecklas en Markov-kedjemodell, som kan användas för att analysera studenters prestation och akademiska framsteg. Att kunna utvärdera studenters väg genom studierna är användbart för alla utbildningssystem. Det ger en bättre förståelse för hur studenter resonerar och det kan användas som stöd för viktiga beslut och planering. Ett sådant verktyg kan vara till hjälp för utbildningsinstitutionens chefer att upprätta en mer optimal utbildningspolitik, vilket säkerställer en bättre ställning på utbildningsmarknaden. För att visa att det är rimligt att använda en Markov-kedjemodell för detta ändamål skapas och används ett test för hur väl data passar en sådan modell. Testet visar att vi inte kan avvisa hypotesen att data kan passa en Markov-kedjemodell.