Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'estimation robuste de courbes moyennes ou totales de consommation électrique par sondage en population finie, pour l'ensemble de la population ainsi que pour des petites sous-populations, en présence ou non de courbes partiellement inobservées.En effet, de nombreuses études réalisées dans le groupe EDF, que ce soit dans une optique commerciale ou de gestion du réseau de distribution par Enedis, se basent sur l'analyse de courbes de consommation électrique moyennes ou totales, pour différents groupes de clients partageant des caractéristiques communes. L'ensemble des consommations électriques de chacun des 35 millions de clients résidentiels et professionnels Français ne pouvant être mesurées pour des raisons de coût et de protection de la vie privée, ces courbes de consommation moyennes sont estimées par sondage à partir de panels. Nous prolongeons les travaux de Lardin (2012) sur l'estimation de courbes moyennes par sondage en nous intéressant à des aspects spécifiques de cette problématique, à savoir l'estimation robuste aux unités influentes, l'estimation sur des petits domaines, et l'estimation en présence de courbes partiellement ou totalement inobservées.Pour proposer des estimateurs robustes de courbes moyennes, nous adaptons au cadre fonctionnel l'approche unifiée d'estimation robuste en sondages basée sur le biais conditionnel proposée par Beaumont (2013). Pour cela, nous proposons et comparons sur des jeux de données réelles trois approches : l'application des méthodes usuelles sur les courbes discrétisées, la projection sur des bases de dimension finie (Ondelettes ou Composantes Principales de l'Analyse en Composantes Principales Sphériques Fonctionnelle en particulier) et la troncature fonctionnelle des biais conditionnels basée sur la notion de profondeur d'une courbe dans un jeu de données fonctionnelles. Des estimateurs d'erreur quadratique moyenne instantanée, explicites et par bootstrap, sont également proposés.Nous traitons ensuite la problématique de l'estimation sur de petites sous-populations. Dans ce cadre, nous proposons trois méthodes : les modèles linéaires mixtes au niveau unité appliqués sur les scores de l'Analyse en Composantes Principales ou les coefficients d'ondelettes, la régression fonctionnelle et enfin l'agrégation de prédictions de courbes individuelles réalisées à l'aide d'arbres de régression ou de forêts aléatoires pour une variable cible fonctionnelle. Des versions robustes de ces différents estimateurs sont ensuite proposées en déclinant la démarche d'estimation robuste basée sur les biais conditionnels proposée précédemment.Enfin, nous proposons quatre estimateurs de courbes moyennes en présence de courbes partiellement ou totalement inobservées. Le premier est un estimateur par repondération par lissage temporel non paramétrique adapté au contexte des sondages et de la non réponse et les suivants reposent sur des méthodes d'imputation. Les portions manquantes des courbes sont alors déterminées soit en utilisant l'estimateur par lissage précédemment cité, soit par imputation par les plus proches voisins adaptée au cadre fonctionnel ou enfin par une variante de l'interpolation linéaire permettant de prendre en compte le comportement moyen de l'ensemble des unités de l'échantillon. Des approximations de variance sont proposées dans chaque cas et l'ensemble des méthodes sont comparées sur des jeux de données réelles, pour des scénarios variés de valeurs manquantes. / In this thesis, we address the problem of robust estimation of mean or total electricity consumption curves by sampling in a finite population for the entire population and for small areas. We are also interested in estimating mean curves by sampling in presence of partially missing trajectories.Indeed, many studies carried out in the French electricity company EDF, for marketing or power grid management purposes, are based on the analysis of mean or total electricity consumption curves at a fine time scale, for different groups of clients sharing some common characteristics.Because of privacy issues and financial costs, it is not possible to measure the electricity consumption curve of each customer so these mean curves are estimated using samples. In this thesis, we extend the work of Lardin (2012) on mean curve estimation by sampling by focusing on specific aspects of this problem such as robustness to influential units, small area estimation and estimation in presence of partially or totally unobserved curves.In order to build robust estimators of mean curves we adapt the unified approach to robust estimation in finite population proposed by Beaumont et al (2013) to the context of functional data. To that purpose we propose three approaches : application of the usual method for real variables on discretised curves, projection on Functional Spherical Principal Components or on a Wavelets basis and thirdly functional truncation of conditional biases based on the notion of depth.These methods are tested and compared to each other on real datasets and Mean Squared Error estimators are also proposed.Secondly we address the problem of small area estimation for functional means or totals. We introduce three methods: unit level linear mixed model applied on the scores of functional principal components analysis or on wavelets coefficients, functional regression and aggregation of individual curves predictions by functional regression trees or functional random forests. Robust versions of these estimators are then proposed by following the approach to robust estimation based on conditional biais presented before.Finally, we suggest four estimators of mean curves by sampling in presence of partially or totally unobserved trajectories. The first estimator is a reweighting estimator where the weights are determined using a temporal non parametric kernel smoothing adapted to the context of finite population and missing data and the other ones rely on imputation of missing data. Missing parts of the curves are determined either by using the smoothing estimator presented before, or by nearest neighbours imputation adapted to functional data or by a variant of linear interpolation which takes into account the mean trajectory of the entire sample. Variance approximations are proposed for each method and all the estimators are compared to each other on real datasets for various missing data scenarios.

In this dissertation a method for the classification of emotion in speech recordings made in a customer service call centre of a large business is presented. The problem addressed here is that customer service analysts at large businesses have to listen to large numbers of call centre recordings in order to discover customer service-related issues. Since recordings where the customer exhibits emotion are more likely to contain useful information for service improvement than “neutral” ones, being able to identify those recordings should save a lot of time for the customer service analyst. MTN South Africa agreed to provide assistance for this project. The system that has been developed for this project can interface with MTN’s call centre database, download recordings, classify them according to their emotional content, and provide feedback to the user. The system faces the additional challenge that it is required to classify emotion notwith- standing the fact that the caller may have one of several South African accents. It should also be able to function with recordings made at telephone quality sample rates. The project identifies several speech features that can be used to classify a speech recording according to its emotional content. The project uses these features to research the general methods by which the problem of emotion classification in speech can be approached. The project examines both a K-Nearest Neighbours Approach and an Artificial Neural Network- Based Approach to classify the emotion of the speaker. Research is also done with regard to classifying a recording according to the gender of the speaker using a neural network approach. The reason for this classification is that the gender of a speaker may be useful input into an emotional classifier. The project furthermore examines the problem of identifying smaller segments of speech in a recording. In the typical call centre conversation, a recording may start with the agent greeting the customer, the customer stating his or her problem, the agent performing an action, during which time no speech occurs, the agent reporting back to the user and the call being terminated. The approach taken by this project allows the program to isolate these different segments of speech in a recording and discard segments of the recording where no speech occurs. This project suggests and implements a practical approach to the creation of a classifier in a commercial environment through its use of a scripting language interpreter that can train a classifier in one script and use the trained classifier in another script to classify unknown recordings. The project also examines the practical issues involved in implementing an emotional clas- sifier. It addresses the downloading of recordings from the call centre, classifying the recording and presenting the results to the customer service analyst. AFRIKAANS : n Metode vir die klassifisering van emosie in spraakopnames in die oproepsentrum van ’n groot sake-onderneming word in hierdie verhandeling aangebied. Die probleem wat hierdeur aangespreek word, is dat kli¨entediens ontleders in ondernemings na groot hoeveelhede oproepsentrum opnames moet luister ten einde kli¨entediens aangeleenthede te identifiseer. Aangesien opnames waarin die kli¨ent emosie toon, heel waarskynlik nuttige inligting bevat oor diensverbetering, behoort die vermo¨e om daardie opnames te identifiseer vir die analis baie tyd te spaar. MTN Suid-Afrika het ingestem om bystand vir die projek te verleen. Die stelsel wat ontwikkel is kan opnames vanuit MTN se oproepsentrum databasis verkry, klassifiseer volgens emosionele inhoud en terugvoering aan die gebruiker verskaf. Die stelsel moet die verdere uitdaging kan oorkom om emosie te kan klassifiseer nieteenstaande die feit dat die spreker een van verskeie Suid-Afrikaanse aksente het. Dit moet ook in staat wees om opnames wat gemaak is teen telefoon gehalte tempos te analiseer. Die projek identifiseer verskeie spraak eienskappe wat gebruik kan word om ’n opname volgens emosionele inhoud te klassifiseer. Die projek gebruik hierdie eienskappe om die algemene metodes waarmee die probleem van emosie klassifisering in spraak benader kan word, na te vors. Die projek gebruik ’n K-Naaste Bure en ’n Neurale Netwerk benadering om die emosie van die spreker te klassifiseer. Navorsing is voorts gedoen met betrekking tot die klassifisering van die geslag van die spreker deur ’n neurale netwerk. Die rede vir hierdie klassifisering is dat die geslag van die spreker ’n nuttige inset vir ’n emosie klassifiseerder mag wees. Die projek ondersoek ook die probleem van identifisering van spraakgedeeltes in ’n opname. In ’n tipiese oproepsentrum gesprek mag die opname begin met die agent wat die kli¨ent groet, die kli¨ent wat sy of haar probleem stel, die agent wat ’n aksie uitvoer sonder spraak, die agent wat terugrapporteer aan die gebruiker en die oproep wat be¨eindig word. Die benadering van hierdie projek laat die program toe om hierdie verskillende gedeeltes te isoleer uit die opname en om gedeeltes waar daar geen spraak plaasvind nie, uit te sny. Die projek stel ’n praktiese benadering vir die ontwikkeling van ’n klassifiseerder in ’n kommersi¨ele omgewing voor en implementeer dit deur gebruik te maak van ’n programeer taal interpreteerder wat ’n klassifiseerder kan oplei in een program en die opgeleide klassifiseerder gebruik om ’n onbekende opname te klassifiseer met behulp van ’n ander program. Die projek ondersoek ook die praktiese aspekte van die implementering van ’n emosionele klassifiseerder. Dit spreek die aflaai van opnames uit die oproep sentrum, die klassifisering daarvan, en die aanbieding van die resultate aan die kli¨entediens analis, aan. Copyright / Dissertation (MEng)--University of Pretoria, 2010. / Electrical, Electronic and Computer Engineering / unrestricted

An automated manufacturing industry makes use of many interacting moving parts and sensors. Data from these sensors generate complex multidimensional data in the production environment. This data is difficult to interpret and also difficult to find patterns in. This project provides tools to get a deeper understanding of Swedsafe’s production data, a company involved in an automated manufacturing business. The project is based on and will show the potential of the multidimensional production data. The project mainly consists of predicting deviations from predefined threshold values in Swedsafe’s production data. Machine learning is a good method of finding relationships in complex datasets. Supervised machine learning classification is used to predict deviation from threshold values in the data. An investigation is conducted to identify the classifier that performs best on Swedsafe's production data. The technique sliding window is used for managing time series data, which is used in this project. Apart from predicting deviations, this project also includes an implementation of live graphs to easily get an overview of the production data. A steady production with stable process values is important. So being able to monitor and predict events in the production environment can provide the same benefit for other manufacturing companies and is therefore suitable not only for Swedsafe. The best performing machine learning classifier tested in this project was the Random Forest classifier. The Multilayer Perceptron did not perform well on Swedsafe’s data, but further investigation in recurrent neural networks using LSTM neurons would be recommended. During the projekt a web based application displaying the sensor data in live graphs is also developed.

Parce qu’elle est une clé de compréhension du déclenchement de la responsabilité civile, l’anormalité est une notion centrale de l’institution. Elle s’identifie d’abord à travers le dommage, qui est une anomalie, une déviation par rapport au cours normal des choses. L’anormalité est ici intrinsèque au dommage et se définit comme le déséquilibre patrimonial et extrapatrimonial subi par la victime. La notion se découvre ensuite à l’extérieur du dommage, elle caractérise ce qu’il faut en plus du dommage pour engager une responsabilité. Cette anormalité, dite extrinsèque au dommage, tient son origine dans la faute civile : est en faute l’individu ayant adopté un comportement anormal.Classiquement cantonnée à l’élément objectif de la faute, avant qu’elle n’en épuise entièrement la définition, l’évolution montre que l’anormalité s’est diversifiée pour devenir un critère aux multiples visages. La notion se rencontre ainsi, par exemple, dans la responsabilité du fait des choses (anormalité de la chose), dans la responsabilité du fait d’autrui (anormalité du fait d’autrui) ou encore en matière de trouble du voisinage. De manière plus latente, l’anormalité peut également être mobilisée pour expliquer le risque sélectionné par le législateur pour faire l’objet d’un régime spécial (ex : accidents de la circulation, fait des produits défectueux). En définitive, l’anormalité est un critère juridique de discrimination qui peut, pour faire naître une obligation de réparation, être associé au fait générateur, au dommage ou au risque. Cette vision est forte de potentialités ; elle permet une présentation renouvelée de la matière autour des trois fondements que sont l’anormalité du fait générateur, l’anormalité du dommage et l’anormalité du risque. En délimitant le périmètre de la responsabilité civile, cette tripartition permet finalement une relecture de la matière à la lumière des trois fondements proposés. / Because it is key in understanding how it is triggered, the concept of abnormality is a notion of great importance in relation to civil liability. This concept is first of all found in relation to the notion of injury, which is an anomaly, a deviation from the normal course of things. The abnormality is an intrinsic part of an injury and is defined as a patrimonial and non-patrimonial disturbance suffered by a victim. The concept is then applied outside of the notion of injury, as it then characterises the elements additional to the injury that are needed in order for liability to arise. This aspect of the abnormality, the extrinsic side, originates from the tort principle: that one is liable for one’s own abnormal behaviour.Although classically confined to the objective element of fault, the notion of abnormality has outgrown its original definition and developed into a criterion with many applications. The concept is used, for instance, in relation to product liability (abnormality of an object/product), vicarious liability, or even in relation to nuisance neighbours. There is perhaps also a latent possibility for the concept of abnormality to be used by the legislator for derivative special liability regimes (e.g. defective products, traffic accidents). Ultimately, the concept of abnormality is a form of legal criterion that, in order to give rise to compensation, can be associated to a triggering event, an injury, or a risk. This vision opens up many possibilities: it enables a new way of presenting this subject matter around the three principles that are the abnormality of the triggering event, the abnormality of the injury and the abnormality of the risk. By defining the perimeter of civil liability, this tripartition actually enables a new understanding of the subject matter through these three proposed principles.

The thesis is aimed at an analysis and automatic detection of logopaedic defects in speech utterance. Its objective is to facilitate and accelerate the work of logopaedists and to increase percentage of detected logopaedic defects in children of the youngest possible age followed by the most successful treatment. It presents methods of speech work, classification of the defects within individual stages of child development and appropriate words for identification of the speech defects and their subsequent remedy. After that there are analyses of methods of calculating coefficients which reflect human speech best. Also classifiers which are used to discern and determine whether it is a speech defect or not. Classifiers exploit coefficients for their work. Coefficients and classifiers are being tested and their best combination is being looked for in order to achieve the highest possible success rate of the automatic detection of the speech defects. All the programming and testing jobs has been conducted in the Matlab programme.