Speaker Diarization is the task of determining ‘who spoke when?’ in an audio or video recording that contains an unknown amount of speech and also an unknown number of speakers. It has emerged as an increasingly important and dedicated domain of speech research. Initially, it was proposed as a research topic related to automatic speech recognition, where speaker diarization serves as an upstream processing step. Over recent years, however, speaker diarization has become an important key technology for many tasks, such as navigation, retrieval, or higher-level inference on audio data. Our research focuses on the existing speaker diarization algorithms. Particularly, the thesis targets the differences between supervised and unsupervised methods. The aims of this thesis is to check the state-of-the-art algorithms and analyze which algorithm is most suitable for our application scenarios. Its main contributions are (1) an empirical study of speaker diarization algorithms; (2) appropriate corpus data pre-processing; (3) audio embedding network for creating d-vectors; (4) experiments on different algorithms and corpus and comparison of them; (5) a good recommendation for our requirements. The empirical study shows that, for embedding extraction module, due to the neural networks can be trained with big datasets, the diarization performance can be significantly improved by replacing i-vectors with d-vectors. Moreover, the differences between supervised methods and unsupervised methods are mostly in clustering module. The thesis only uses d-vectors as the input of diarization network and selects two main algorithms as compare objects: Spectral Clustering represents unsupervised method and Unbounded Interleaved-state Recurrent Neural Network (UIS-RNN) represents supervised method. / talardiarisering är uppgiften att bestämma ”vem talade när?” i en ljud- eller videoinspelning som innehåller en okänd mängd tal och även ett okänt antal talare. Det har framstått som en allt viktigare och dedikerad domän inom talforskning. Ursprungligen föreslogs det som ett forskningsämne relaterat till automatisk taligenkänning, där talardiarisering fungerar som ett processteg upströms. Under de senaste åren har dock talardiarisering blivit en viktig nyckelteknik för många uppgifter, till exempel navigering, hämtning, eller högre nivå slutledning på ljuddata. Vår forskning fokuserar på de befintliga algoritmerna för talare diarisering. Speciellt riktar sig avhandlingen på skillnaderna mellan övervakade och oövervakade metoder. Syftet med denna avhandling är att kontrollera de mest avancerade algoritmerna och analysera vilken algoritm som passar bäst för våra applikationsscenarier. Dess huvudsakliga bidrag är (1) en empirisk studie av algoritmer för talare diarisering; (2) lämplig förbehandling av corpusdata, (3) ljudinbäddningsnätverk för att skapa d-vektorer; (4) experiment på olika algoritmer och corpus och jämförelse av dem; (5) en bra rekommendation för våra krav. Den empiriska studien visar att för inbäddning av extraktionsmodul, på grund av de neurala nätverkna kan utbildas med stora datamängder, diariseringsprestandan kan förbättras avsevärt genom att ersätta i-vektorer med dvektorer. Dessutom är skillnaderna mellan övervakade metoder och oövervakade metoder mestadels i klustermodulen. Avhandlingen använder endast dvektorer som ingång till diariseringsnätverk och väljer två huvudalgoritmer som jämförobjekt: Spektralkluster representerar oövervakad metod och obegränsat återkommande neuralt nätverk (UIS-RNN) representerar övervakad metod.

Les systèmes de traduction automatique obtiennent aujourd'hui de bons résultats sur certains couples de langues comme anglais – français, anglais – chinois, anglais – espagnol, etc. Les approches de traduction empiriques, particulièrement l'approche de traduction automatique probabiliste, nous permettent de construire rapidement un système de traduction si des corpus de données adéquats sont disponibles. En effet, la traduction automatique probabiliste est fondée sur l'apprentissage de modèles à partir de grands corpus parallèles bilingues pour les langues source et cible. Toutefois, la recherche sur la traduction automatique pour des paires de langues dites «peu dotés» doit faire face au défi du manque de données. Nous avons ainsi abordé le problème d'acquisition d'un grand corpus de textes bilingues parallèles pour construire le système de traduction automatique probabiliste. L'originalité de notre travail réside dans le fait que nous nous concentrons sur les langues peu dotées, où des corpus de textes bilingues parallèles sont inexistants dans la plupart des cas. Ce manuscrit présente notre méthodologie d'extraction d'un corpus d'apprentissage parallèle à partir d'un corpus comparable, une ressource de données plus riche et diversifiée sur l'Internet. Nous proposons trois méthodes d'extraction. La première méthode suit l'approche de recherche classique qui utilise des caractéristiques générales des documents ainsi que des informations lexicales du document pour extraire à la fois les documents comparables et les phrases parallèles. Cependant, cette méthode requiert des données supplémentaires sur la paire de langues. La deuxième méthode est une méthode entièrement non supervisée qui ne requiert aucune donnée supplémentaire à l'entrée, et peut être appliquée pour n'importe quelle paires de langues, même des paires de langues peu dotées. La dernière méthode est une extension de la deuxième méthode qui utilise une troisième langue, pour améliorer les processus d'extraction de deux paires de langues. Les méthodes proposées sont validées par des expériences appliquées sur la langue peu dotée vietnamienne et les langues française et anglaise. / Nowadays, machine translation has reached good results when applied to several language pairs such as English – French, English – Chinese, English – Spanish, etc. Empirical translation, particularly statistical machine translation allows us to build quickly a translation system if adequate data is available because statistical machine translation is based on models trained from large parallel bilingual corpora in source and target languages. However, research on machine translation for under-resourced language pairs always faces to the lack of training data. Thus, we have addressed the problem of retrieving a large parallel bilingual text corpus to build a statistical machine translation system. The originality of our work lies in the fact that we focus on under-resourced languages for which parallel bilingual corpora do not exist in most cases. This manuscript presents our methodology for extracting a parallel corpus from a comparable corpus, a richer and more diverse data resource over the Web. We propose three methods of extraction. The first method follows the classical approach using general characteristics of documents as well as lexical information of the document to retrieve both parallel documents and parallel sentence pairs. However, this method requires additional data of the language pair. The second method is a completely unsupervised method that does not require additional data and it can be applied to any language pairs, even under resourced language pairs. The last method deals with the extension of the second method using a third language to improve the extraction process (triangulation). The proposed methods are validated by a number of experiments applied on the under resourced Vietnamese language and the English and French languages.