Étant donne un mélange de plusieurs signaux sources, par exemple un morceau et plusieurs instruments, ou un entretien radiophonique et plusieurs interlocuteurs, la séparation de source mono-canal consiste a' estimer chacun des signaux sources a' partir d'un enregistrement avec un seul microphone. Puisqu'il y a moins de capteurs que de sources, il y a a priori une infinité de solutions sans rapport avec les sources originales. Il faut alors trouver quelle information supplémentaire permet de rendre le problème bien pose. Au cours des dix dernières années, la factorisation en matrices positives (NMF) est devenue un composant majeurs des systèmes de séparation de sources. En langage profane, la NMF permet de d'écrire un ensemble de signaux audio a ́ partir de combinaisons d' éléments sonores simples (les atomes), formant un dictionnaire. Les systèmes de séparation de sources reposent alors sur la capacité a trouver des atomes qui puissent être assignes de fa con univoque 'a chaque source sonore. En d'autres termes, ils doivent être interprétables. Nous proposons dans cette thèse trois contributions principales aux méthodes d'apprentissage de dictionnaire. La première est un critère de parcimonie par groupes adapte a la NMF lorsque la mesure de distorsion choisie est la divergence d'Itakura-Saito. Dans la plupart des signaux de musique on peut trouver de longs intervalles ou' seulement une source est active (des soli). Le critère de parcimonie par groupe que nous proposons permet de trouver automatiquement de tels segments et d'apprendre un dictionnaire adapte a chaque source. Ces dictionnaires permettent ensuite d'effectuer la tache de séparation dans les intervalles ou' les sources sont mélangées. Ces deux taches d'identification et de séparation sont effectuées simultanément en une seule passe de l'algorithme que nous proposons. Notre deuxième contribution est un algorithme en ligne pour apprendre le dictionnaire a grande échelle, sur des signaux de plusieurs heures, ce qui était impossible auparavant. L'espace mémoire requis par une NMF estimée en ligne est constant alors qu'il croit linéairement avec la taille des signaux fournis dans la version standard, ce qui est impraticable pour des signaux de plus d'une heure. Notre troisième contribution touche a' l'interaction avec l'utilisateur. Pour des signaux courts, l'apprentissage aveugle est particulièrement difficile, et l'apport d'information spécifique au signal traite est indispensable. Notre contribution est similaire à l'inpainting et permet de prendre en compte des annotations temps-fréquence. Elle repose sur l'observation que la quasi-totalite du spectro- gramme peut être divise en régions spécifiquement assignées a' chaque source. Nous d'éecrivons une extension de NMF pour prendre en compte cette information et discutons la possibilité d'inférer cette information automatiquement avec des outils d'apprentissage statistique simples.

Des classifications verbales associant classes de verbes avec des propriétés syntaxiques et sémantiques communes aux membres d'une classe se sont montrées utiles aussi bien dans la recherche linguistique que dans le traitement automatique des langues. Cette thèse a pour objectif de présenter des approches pour l'acquisition automatique de classes verbales pour le Français palliant ainsi partiellement le manque de ce type de ressources pour le Français. Par rapport aux classes générées, dans la plupart des approches existantes, les classes de verbes produites ne sont pas associées avec une caractérisation explicite des propriétés syntaxiques et sémantiques partagées par les membres des classes. Notre approche permet non seulement de créer des classes de verbes mais aussi d'associer ces classes avec les cadres de sous-catégorisations et les grilles thématiques partagés par les membres d'une classe. Nous utilisons deux méthodes de classification pour acquérir des classes verbales. La première est une méthode symbolique appelée \textit{Analyse Formelle de Conceptes} (FCA - Formal Concept Analysis). La deuxième exploite un algorithme de gaz neuronal croissant basé sur l'étiquetage des clusters par maximisation de vraisemblance (IGNGF - Incremental Growing Neural Gas with Feature maximisation). Pour la création des classes verbales, nous appliquons ces deux méthodes aux même ressources Françaises et Anglaises. Celle-ci sont constituées d'une part d'un lexique syntaxique pour les verbes du Français, issue de la fusion de trois ressources pour le Français existantes. D'autre part elles sont obtenues par traduction automatique en Français des classes du Verbnet anglais. Les classes verbales produites sont associées à des informations syntaxiques et sémantiques explicites sous forme de cadres de sous-catégorisations et grilles thématiques. Les classifications produites sont évaluées dans un premier temps en tant que groupements de verbes par une comparaison à une référence (proposé par \cite{SunKorhonenEtAl}). Deuxièmement, les associations aux cadres syntaxiques et aux grilles thématiques sont évaluée d'une part d'une façon intrinsèque par une comparaison à une annotation manuelle en rôles thématiques. D'autre part nous effectuons une évaluation extrinsèque en utilisant les classes verbales dans une tâche d'annotation en rôles thématiques simplifiée. Ces évaluations montrent que les classifications obtenues par les deux méthodes sont pertinentes tant par rapport aux groupement de verbes produits qu'aux associations de ces verbes avec des cadres de sous-catégorisation et des grilles thématiques. Elles présentent néanmoins des caractéristiques complémentaires. Tandis que les classes produites par FCA se sont révélées plus performantes par rapport aux associations $\langle$verbe, cadre syntaxique$\rangle$ et $\langle$verbe, grille thématique$\rangle$, les classes générées par IGNGF correspondent mieux à la classification de référence et se sont montrées plus efficaces à l'attribution de rôles thématiques.

Nous proposons dans cette thèse trois contributions principales aux méthodes d'apprentissage de dictionnaire. La première est un critère de parcimonie par groupes adapté à la NMF lorsque la mesure de distorsion choisie est la divergence d'Itakura-Saito. Dans la plupart des signaux de musique on peut trouver de longs intervalles où seulement une source est active (des soli). Le critère de parcimonie par groupe que nous proposons permet de trouver automatiquement de tels segments et d'apprendre un dictionnaire adapté à chaque source. Ces dictionnaires permettent ensuite d'effectuer la tâche de séparation dans les intervalles où les sources sont mélangés. Ces deux tâches d'identification et de séparation sont effectuées simultanément en une seule passe de l'algorithme que nous proposons. Notre deuxième contribution est un algorithme en ligne pour apprendre le dictionnaire à grande échelle, sur des signaux de plusieurs heures. L'espace mémoire requis par une NMF estimée en ligne est constant alors qu'il croit linéairement avec la taille des signaux fournis dans la version standard, ce qui est impraticable pour des signaux de plus d'une heure. Notre troisième contribution touche à l'interaction avec l'utilisateur. Pour des signaux courts, l'apprentissage aveugle est particulièrement dificile, et l'apport d'information spécifique au signal traité est indispensable. Notre contribution est similaire à l'inpainting et permet de prendre en compte des annotations temps-fréquences. Elle repose sur l'observation que la quasi-totalité du spectrogramme peut etre divisé en régions spécifiquement assignées à chaque source. Nous décrivons une extension de NMF pour prendre en compte cette information et discutons la possibilité d'inférer cette information automatiquement avec des outils d'apprentissage statistique simples. / In this thesis we provide three main contributions to blind source separation methods based on NMF. Our first contribution is a group-sparsity inducing penalty specifically tailored for Itakura-Saito NMF. In many music tracks, there are whole intervals where only one source is active at the same time. The group-sparsity penalty we propose allows to blindly indentify these intervals and learn source specific dictionaries. As a consequence, those learned dictionaries can be used to do source separation in other parts of the track were several sources are active. These two tasks of identification and separation are performed simultaneously in one run of group-sparsity Itakura-Saito NMF. Our second contribution is an online algorithm for Itakura-Saito NMF that allows to learn dictionaries on very large audio tracks. Indeed, the memory complexity of a batch implementation NMF grows linearly with the length of the recordings and becomes prohibitive for signals longer than an hour. In contrast, our online algorithm is able to learn NMF on arbitrarily long signals with limited memory usage. Our third contribution deals user informed NMF. In short mixed signals, blind learning becomes very hard and sparsity do not retrieve interpretable dictionaries. Our contribution is very similar in spirit to inpainting. It relies on the empirical fact that, when observing the spectrogram of a mixture signal, an overwhelming proportion of it consists in regions where only one source is active. We describe an extension of NMF to take into account time-frequency localized information on the absence/presence of each source. We also investigate inferring this information with tools from machine learning.