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  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Réseau de neurone convolutif'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Réseau de neurone convolutif"

1

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Abstract:
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'oc
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2

MARTIGNAC, François, Guglielmo FERNANDEZ-GARCIA, Thomas CORPETTI, Marie NEVOUX, and Laurent BEAULATON. "Automatisation de l’analyse de données des caméras acoustiques par un réseau de neurones convolutifs." Sciences Eaux & Territoires, no. 47 (March 4, 2025): 7983. https://doi.org/10.20870/revue-set.2025.47.7983.

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Abstract:
Les caméras acoustiques sont des sonars multifaisceaux à très haute fréquence permettent d'obtenir des images de poissons sur lesquelles des caractéristiques morphologiques et comportementales peuvent être extraites. L’utilisation de ces outils en rivière permet une observation du comportement naturel des poissons sans structure porteuse, même en eau turbide. Pour l’heure, l’analyse de ces données passe par une visualisation intégrale des images par des opérateurs, procédure fastidieuse et très coûteuse en temps. Une automatisation du traitement de ces images est donc une avancée indispensable
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3

Vibert, Jean-François, Vincent Lagoueyte, Nicolas Bourrié, Gilles Fortin, and Jean Champagnat. "Modélisation du réseau de neurone à l'origine des rythmes chez l'embryon de poulet." ESAIM: Proceedings 9 (2000): 101–17. http://dx.doi.org/10.1051/proc:2000020.

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4

Jovanović, S., and S. Weber. "Modélisation et accélération de réseaux de neurones profonds (CNN) en Python/VHDL/C++ et leur vérification et test à l’aide de l’environnement Pynq sur les FPGA Xilinx." J3eA 21 (2022): 1028. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20220028.

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Abstract:
Nous présentons un ensemble de travaux pratiques qui seront dispensés au sein du Master EEA - Électronique Embarquée à l’université de Lorraine dans le cadre des modules Modélisation SystemC et Conception VLSI. Ces TP sont destinés à initier les étudiants à la compréhension, modélisation et conception des réseaux de neurones convolutifs dans des langages de description de matériel au niveau RTL (VHDL, le module Conception VLSI) et dans un langage de haut niveau (C++/SystemC, le module Modélisation SystemC). Ils sont organisés autour d’un ensemble d’outils de modélisation et de synthèse de Ment
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5

Michael, RALIJAONA Ahazia, RAKOTOVAO Ndimbinarimalala Philémon, RALIJAONA Mbolahasina Soanandrianina, and RATIARISON Adolphe Andriamanga. "Simulation Numérique De La Propagation Des Vagues Franchissant Un Obstacle Et Modélisation Des Résultats Obtenus Par Réseau De Neurones Et Neuro-Flou." International Journal of Progressive Sciences and Technologies 34, no. 2 (2022): 15. http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4610.

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Abstract:
Ce travail a pour objectif d’analyser et d’évaluer l’effet de la bathymétrie sur la surface de la mer par la méthode numérique et de modéliser les données de simulations par réseau de neurone et neuro-flou. Les simulations numériques sont effectuées à l’aide du logiciel Ansys Fluent qui utilise la méthode de Volume of Fluid et le modèle de turbulence ; les données sont traitées sur Matlab. Nous avons déterminé sept simulations (M0, M1, M2, M3, M4, M5 et M6). Les résultats ont montré que la morphologie (hauteur maximale) et le comportement (position de la hauteur maximale et position de déferle
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6

Ait Si Selmi, T., F. Müller Fouarge, T. Estienne, et al. "Analyse automatique de la sévérité de l’arthrose sur des radiographies du genou à l’aide de réseaux de neurones convolutifs." Revue du Rhumatisme 89 (December 2022): A128. http://dx.doi.org/10.1016/j.rhum.2022.10.186.

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7

Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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Abstract:

 
 La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord
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8

Monnier, J., A. Le Nilias Houmeau, R. Iguernaissi, et al. "Développement d’une « boosted fusion » entre un réseau de neurones à convolution (CNN) et un algorithme intégrant l’aspect chaotique de lésions mélanocytaires pour la détection automatisée du mélanome." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 2, no. 8 (2022): A51—A52. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2022.09.040.

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9

Susplugas, V., N. Costa, M. Biotteau, L. Molinier, E. Dufetelle, and X. de Boissezon. "Le projet APSoREN - Amélioration du parcours de soins du patient traumatisé crânien par le développement d'un modèle d'intelligence artificielle en Réseau de neurone appliqué à des jeux de données massives." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (March 2022): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.01.045.

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10

Monnier, J., J. Collenne, R. Iguernaissi, et al. "Détection automatisée du mélanome. Développement d’un algorithme combinant une approche inspirée de l’analyse du dermatologue fondée sur la caractérisation de l’asymétrie du mélanome et un ensemble de réseaux de neurones à convolution." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 3, no. 8 (2023): A54. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2023.09.032.

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Dissertations / Theses on the topic "Réseau de neurone convolutif"

1

Yang, Xuecan. "Approximate computing for embedded machine learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT005.

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Abstract:
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont été largement utilisés dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance d’image, le traitement vidéo et le traitement du langage naturel. Cependant, les CNN sont toujours gourmands en calculs et en ressources. Ils sont souvent limités par les performances et la mémoire limitées lorsqu’ils sont déployés sur des systèmes embarqués. Ce projet de recherche doctorale vise à proposer des CNNs à faibles besoins en ressources informatiques et en mémoire, qui sont plus adaptés aux systèmes embarqués. En plus de la revue de la littérature, trois méthodes
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2

Messaoud, Kaouther. "Deep learning based trajectory prediction for autonomous vehicles." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS048.

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Abstract:
La prédiction de trajectoire des agents avoisinants d'un véhicule autonome est essentielle pour la conduite autonome afin d'effectuer une planification de trajectoire d'une manière efficace. Dans cette thèse, nous abordons la problématique de prédiction de trajectoire d'un véhicule cible dans deux environnements différents ; une autoroute et une zone urbaine (intersection, rond-point, etc.). Dans ce but, nous développons des solutions basées sur l'apprentissage automatique profond en mettant en phase les interactions entre le véhicule cibles et les éléments statiques et dynamiques de la scène.
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3

Fernandez, Brillet Lucas. "Réseaux de neurones CNN pour la vision embarquée." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM043.

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Abstract:
Pour obtenir des hauts taux de détection, les CNNs requièrent d'un grand nombre de paramètres à stocker, et en fonction de l'application, aussi un grand nombre d'opérations. Cela complique gravement le déploiement de ce type de solutions dans les systèmes embarqués. Ce manuscrit propose plusieurs solutions à ce problème en visant une coadaptation entre l'algorithme, l'application et le matériel.Dans ce manuscrit, les principaux leviers permettant de fixer la complexité computationnelle d'un détecteur d'objets basé sur les CNNs sont identifiés et étudies. Lorsqu'un CNN est employé pour détecter
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4

Pothier, Dominique. "Réseaux convolutifs à politiques." Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69184.

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Abstract:
Malgré leurs excellentes performances, les exigences élevées des réseaux de neurones artificiels en terme de volume de données et de puissance de calcul limitent leur adoption dans plusieurs domaines. C'est pourquoi il reste important de développer de nouvelles architectures moins voraces. Ce mémoire cherche à produire une architecture plus flexible et moins vorace en s'appuyant sur la théorie de l'apprentissage par renforcement. En considérant le réseau comme un agent suivant une politique, on réalise que cette politique est beaucoup plus rigide que celle suivie habituellement par les agents
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5

Morère, Olivier André Luc. "Deep learning compact and invariant image representations for instance retrieval." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066406.

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Abstract:
Nous avons précédemment mené une étude comparative entre les descripteurs FV et CNN dans le cadre de la recherche par similarité d’instance. Cette étude montre notamment que les descripteurs issus de CNN manquent d’invariance aux transformations comme les rotations ou changements d’échelle. Nous montrons dans un premier temps comment des réductions de dimension (“pooling”) appliquées sur la base de données d’images permettent de réduire fortement l’impact de ces problèmes. Certaines variantes préservent la dimensionnalité des descripteurs associés à une image, alors que d’autres l’augmentent,
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6

Carpentier, Mathieu. "Classification fine par réseau de neurones à convolution." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/35835.

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Abstract:
L’intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l’un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu’au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l’application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d’essence d’arbres uniquement grâce à de
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7

Wang, Lianfa. "Improving the confidence of CFD results by deep learning." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2024. http://www.theses.fr/2024UPSLM008.

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Abstract:
La dynamique des fluides numérique (CFD) s’est imposée depuis plusieurs années comme un outil indispensable pour l’étude des phénomènes d’écoulement complexes en recherche et en industrie. La précision des simulations CFD dépend de plusieurs paramètres – géométrie, maillage, schémas, solveurs, etc. – ainsi que de connaissances phénoménologiques que seul un ingénieur expert en CFD peut configurer et optimiser. L’objectif de ce travail de thèse est de proposer un assistant IA pour aider les utilisateurs, qu’ils soient experts ou non, à mieux choisir les options de simulation et à garantir la fia
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8

Morère, Olivier André Luc. "Deep learning compact and invariant image representations for instance retrieval." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066406.

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Abstract:
Nous avons précédemment mené une étude comparative entre les descripteurs FV et CNN dans le cadre de la recherche par similarité d’instance. Cette étude montre notamment que les descripteurs issus de CNN manquent d’invariance aux transformations comme les rotations ou changements d’échelle. Nous montrons dans un premier temps comment des réductions de dimension (“pooling”) appliquées sur la base de données d’images permettent de réduire fortement l’impact de ces problèmes. Certaines variantes préservent la dimensionnalité des descripteurs associés à une image, alors que d’autres l’augmentent,
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Elloumi, Zied. "Prédiction de performances des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM005/document.

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Abstract:
Nous abordons dans cette thèse la tâche de prédiction de performances des systèmes de reconnaissance automatique de la parole (SRAP).Il s'agit d'une tâche utile pour mesurer la fiabilité d'hypothèses de transcription issues d'une nouvelle collection de données, lorsque la transcription de référence est indisponible et que le SRAP utilisé est inconnu (boîte noire).Notre contribution porte sur plusieurs axes:d'abord, nous proposons un corpus français hétérogène pour apprendre et évaluer des systèmes de prédiction de performances ainsi que des systèmes de RAP.Nous comparons par la suite deux appr
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10

Foroughmand, Aarabi Hadrien. "Towards global tempo estimation and rhythm-oriented genre classification based on harmonic characteristics of rhythm." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS018.

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Abstract:
La détection automatique de la structure rythmique au sein de la musique est l'un des défis du domaine de recherche "Music Information Retrieval". L'avènement de la technologie dédiées aux arts a permis l'émergence de nouvelles tendances musicales généralement décrites par le terme d'"Electronic/Dance Music" (EDM) qui englobe une pléthore de sous-genres. Ce type de musique souvent dédiée à la danse se caractérise par sa structure rythmique. Nous proposons une analyse rythmique de ce qui définit certains genres musicaux dont ceux de l'EDM. Pour ce faire, nous souhaitons réaliser une tâche d'est
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Books on the topic "Réseau de neurone convolutif"

1

F, Abbott L., ed. Theoretical neuroscience: Computational and mathematical modeling of neural systems. Massachusetts Institute of Technology Press, 2001.

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2

Abbott, L. F., and Peter Dayan. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. The MIT Press, 2005.

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Book chapters on the topic "Réseau de neurone convolutif"

1

MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.

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Abstract:
Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détail
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2

ATTO, Abdourrahmane M., Fatima KARBOU, Sophie GIFFARD-ROISIN, and Lionel BOMBRUN. "Clustering fonctionnel de séries d’images par entropies relatives." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch4.

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Abstract:
Ce chapitre traite l'extraction d'attributs à partir d'ondelettes et de filtres ConvNet (réseaux de neurones à convolution) pour l'analyse non supervisée de séries chronologiques d'images. Nous exploitons les capacités des ondelettes et des filtres neuro-convolutifs à capturer des propriétés d'invariance non-triviales, ainsi que les nouvelles solutions de centroïdes proposées dans ce chapitre, pour l'analyse d'attributs de hauts niveaux par entropie relative. La détection d'anomalies et le clustering fonctionnel d'évolution sont développés à partir de ce cadre.
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3

BYTYN, Andreas, René AHLSDORF, and Gerd ASCHEID. "Systèmes multiprocesseurs basés sur un ASIP pour l’efficacité des CNN." In Systèmes multiprocesseurs sur puce 1. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9021.ch4.

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Abstract:
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) utilisés pour l’analyse des signaux vidéo sont très gourmands en calculs. De telles applications embarquées nécessitent des implémentations efficaces en termes de coût et de puissance. Ce chapitre présente une solution basée sur un processeur de jeu d’instructions spécifique à l’application (ASIP) qui représente un bon compromis entre efficacité et programmabilité.
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4

ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER, and Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.

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Abstract:
Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
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Conference papers on the topic "Réseau de neurone convolutif"

1

Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.

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Abstract:
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une d
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2

ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez, and Oihan Allegret. "Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples." In Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.

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Abstract:
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en c
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Kim, Lila, and Cédric Gendrot. "Classification automatique de voyelles nasales pour une caractérisation de la qualité de voix des locuteurs par des réseaux de neurones convolutifs." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.

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Gendrot, Cedric, Emmanuel Ferragne, and Anaïs Chanclu. "Analyse phonétique de la variation inter-locuteurs au moyen de réseaux de neurones convolutifs : voyelles seules et séquences courtes de parole." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.

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