Scientific Publications of the University of Toulouse II Le Mirail
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ÉTUDE DE LA MESURE D’INTELLIGIBILITÉ DE SIGNAUX AUDIO PAR DES MÉTHODES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
No full textMy internship at IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse) take part in the BLeRIOT project. BLeRIOT is an ANR project (Agence Nationale de la Recherche). Its goal is to improve the analysis of CVR (Cockpit Voice Recorder) recordings. In the event of an accident, recordings from black boxes are extremely valuable to investigators for identifying the causes of the incident. However, these recordings are long (around 25 hours). To improve efficiency, investigators generally use automatic transcription tools. These tools convert the recordings into text, but they only perform well under certain conditions. One of the key prerequisites is the intelligibility of the recordings. The more intelligible they are, the fewer errors occur. Moreover, transcription tools struggle with overlapping speech segments (when multiple people speak at the same time). We contributed to this project by proposing methods for the automatic measurement of intelligibility in such recordings. This would allow transcription tools to be applied only to intelligible segments without overlapping speech. The first proposed approach is based on SAMI, a method originally used in the medical field to measure intelligibility in pathological voices. I named the second approach EEET for Embedding Extraction for Estimator Training. Our study shows that SAMI can also be applied to the black box recordings. However, a trade-off must be made between the analysis precision and the quality of the measurements. On the other hand, the EEET approach provides both accurate and high-quality measurements. The main challenge of EEET method lies in building a suitable dataset to train the estimator. Thus, for any given input recording, we evaluate its intelligibility using both SAMI and EEET. In addition, we identify the segments containing overlapping speech regions (particular interest for investigators). With a pre-analysis (SAMI and EEET), we can achieve transcription up to 67% faster for certain recordings.Mon stage au sein de l’IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse) s'inscrit dans le cadre du projet BLeRIOT. BLeRIOT est un projet ANR (Agence Nationale de la Recherche). L’objectif est d'améliorer l'étude des enregistrements de CVR (Cockpit Voice Recorder). En cas d’accident, les enregistrements phoniques issus des boites noires sont très utiles aux enquêteurs pour trouver les causes de l’accident. Mais ses enregistrements sont de grandes durées (environ 25 heures). Pour gagner en efficacité, les enquêteurs utilisent en général des transcripteurs automatiques. Ses outils se chargent de transformer les enregistrements en texte. Mais ils fonctionnent correctement que dans certaines conditions. Une des conditions préalables est que les enregistrements doivent être intelligibles. Plus ils sont intelligibles, moins il y a d’erreur. De plus, les transcripteurs ont des difficultés à transcrire proprement les zones contenant de la parole superposée (plusieurs personnes parlent simultanément). Nous avons apporté notre contribution à la réalisation de ce projet en proposant des méthodes pour la mesure automatique de l’intelligibilité de ses enregistrements. Ainsi, les transcripteurs pourront être lancés sur des zones intelligibles et ne contenant pas de parole superposée. La première approche proposée est basée sur SAMI. Il s’agit d’une méthode pour la mesure de l’intelligibilité utilisée dans le domaine médical (voix pathologique). J'ai baptisé la seconde approche, EEET (Embedding Extraction for Estimator Training). Notre étude montre que SAMI peut aussi être utilisé pour la mesure de l’intelligibilité d’enregistrement provenant de boite noire. Mais il faut tout de même faire un compromis entre précision de l’analyse et qualité des mesures. Par contre, avec la seconde approche, on possède à la fois des mesures précises et de qualités. La difficulté de cette approche réside dans la construction du dataset pour entrainer le modèle. Ainsi pour un enregistrement que l’on prend en entrée, on évalue son intelligibilité avec SAMI et avec EEET. De plus, nous identifions les zones qui comportent de la parole superposée (zone intéressante pour les enquêteurs). Avec une préanalyse (SAMI et EEET) on peut ainsi transcrire certains enregistrements 67% plus rapidement
Société et environnement : portée, contraintes et limites de l’exploitation des ressources naturelles
No full textInternational audienc
Hafnium oxide-based ferroelectric field effect transistors: From materials and reliability to applications in storage-class memory and in-memory computing
No full textInternational audienceHafnium oxide-based ferroelectric field-effect transistors (FeFETs) are redefining non-volatile memory (NVM) by enabling low-power,high-speed, and compatibility with advanced complementary metal–oxide–semiconductor nodes. Exploiting polarization-inducedthreshold voltage shifts in ultra-scaled gate stacks, FeFETs achieve sub-5 V write voltages, <10 ns switching, on/off ratios .103, .106 sdata retention, and endurance up to 108 cycles under optimized stress. This review consolidates recent advances in orthorhombic phasestabilization via dopant engineering, interfacial optimization, and defect dynamics that dictate performance variability. Compared toresistive RAM, phase-change, magnetic, and flash memories, FeFETs demonstrate superior integration potential for storage-classmemory and compute-in-memory applications. Silicon-channel devices already achieve <100 ns read/write speeds and programmingenergy near 100 fJ/bit, with scalability beyond the 28 nm node. Innovations—such as La doping, asymmetric gate stacks, and oxidesemiconductors, such as indium gallium zinc oxide and molybdenum sulfide—have enabled sub-1 V operation and endurance .1010cycles. Reliability concerns including wake-up and fatigue are linked to oxygen vacancy migration, interface trap formation, and phaseboundary evolution, elucidated through cycling endurance, data retention, and low-frequency noise analysis. We also highlight industrialprogress in stacked FeFET arrays and 3D NVM structures, targeting commercialization by 2028–2030. This article charts a completetrajectory from material to system level, establishing FeFETs as a cornerstone for secure, fast, and energy-efficient next-generationmemory
On the Challenges of Integrating Digital Twins
No full textInternational audienceDigital Twins (DTs) are a key technology for smart ecosystems to provide accurate digital representation of their constituents, e.g., smart buildings, farms, transportation, and citizens, as well as synchronization between the digital and the real subject, and the exploration of what-if scenarios and tradeoff reasoning. To cope with emerging complex socio-technical ecosystems, we need to bring DTs together, which is a challenging endeavor. After giving a historical overview of system adaptation, we review the many enabling technologies that can help with DT integration. Using a smart city as an illuminating example to highlight scenarios that require integration of DTs, we discuss a model-based conceptual framework that identifies DT integration strategies and elaborate on nine key integration challenges that still need to be addressed. We call on the DT community to investigate these challenges
Method for training an artificial intelligence model and associated computer program
No full textThe invention relates to a computer-implemented method for training an artificial intelligence model based on a training dataset. The method includes iteratively performing a training loop for training the artificial intelligence model based on a current subset of the training dataset and on a current condition number of the artificial intelligence model, to update the artificial intelligence model
Brumath (67), Angle rue du Général de Gaulle, rue de la Division Leclerc
No full text1 VOLUMELa fouille archéologique préventive effectuée à l’angle des rues du Général-de- Gaulle et de la Division-Leclerc à Brumath visait à répondre à un projet de construction de bâtiments d’habitation. Ces parcelles en friche depuis des décennies se trouvent aujourd’hui non loin du centre de la ville. Toutefois, les informations disponibles en amont de la fouille indiquaient qu’à l’époque antique elles se trouvaient immédiatement à l’extérieur de l’espace urbanisé romain, dans cette zone aujourd’hui qualifiée de périurbaine. La campagne de fouille a permis l’identification d’environs 200 entités archéologiques réparties en une dizaine de radiers de fondation correspondant à un édifice à 6 pièces, 3 fossés, 46 fosses, 3 latrines, 33 fondations de supports isolés (dont 7 modernes), 3 puits, 2 silos, 11 trous de poteaux isolés. Chronologiquement, nous avons pu mettre en avant 3 phases antiques d’occupation : - Ier siècle après J.-C. Quelques trous de poteaux épars témoignent d’une première phase d’occupation dont nous ne savons rien. Ces derniers sont ensuite remplacés par la construction d’un édifice en forme de T sur radier de gravier au nord-ouest de la prescription. Un puits creusé immédiatement à l’est complète le plan de cette première zone d’habitat. Au sud de la prescription, une fosse est implantée de manière incongrue dans la boucle formée par un fossé légèrement antérieur. La faible densité de structures annexes aux bâtiments principaux de cette période plaide pour y voir un édifice à vocation agricole. - Seconde moitié du IIe-fin du IIIe siècle après J.-C. C’est à cette période que sont élevés les bâtiments 2 et 3 dans l’angle sud-est de la prescription. Les plans quadrangulaires de ces derniers semblent coïncider avec l’orientation générale supposée de la rue romaine à l’est. Ces derniers se jouxtent et pourraient avoir fait partie du même ensemble. Les enduits peints compris dans la couche de démolition, assez banals pour l’époque, montrent toutefois des traits illustrant la volonté de présenter un certain niveau social. Immédiatement au nord-ouest de ces derniers, un regroupement de 7 structures montrent 6 fosses situées peu ou prou autour de latrines. Un puits situé immédiatement au nord pourrait avoir fonctionné de manière contemporaine, ou appartenir à la phase suivante. Plus au nord, non loin de la limite de la fouille, des latrines voisines aussi avec une fosse, laissant supposer une autre zone d’habitat que nous n’avons pas pu mieux discerner. - Après le IIIe siècle, sur les deux bâtiments de la phase antérieure sont construits deux autres bâtiments, 4 et 5, sur supports isolés, dont nous avons trouvé la trace des fondations composées de graviers. Bien qu’incomplets ils dessinent des plans quadrangulaires dont l’orientation reprend celles de leurs prédécesseurs. Cette zone de Brumath tend à illustrer l’évolution des abords de la ville depuis l’antiquité, d’un espace ouvert sur la campagne à l’intégration à l’espace urbain – même si sans doute sur les marges extérieures – puis à la contraction de l’espace urbain et un retour aux champs. L’architecture et le mobilier archéologique plaident en ce sens
La « transition numérique » des auteur·ices de fanfictions, un révélateur de la valeur des productions de fans ?
No full textInternational audienc
B-Variational Autoencoder based Anomaly Detection in Log Data - Application to radiotherapy systems
No full textDeep Prediction Enhancement in TCN-Based Language Modeling Using Arithmetic Meta-Heuristic Optimization
No full textInternational audienceMachine learning relies heavily on language modeling to understand detailed information in modern applicationsof natural language processing. In addition, Deep learning methodologies have gained traction in various fields.Recurrent neural networks have emerged as powerful tools in this context, excelling at sequence modeling. Notably,Long-Short-Term Memory (LSTM) layers have become fundamental to language modeling. Additionally, TemporalConvolutional Networks (TCNs) are a recent and promising addition to Deep Learning. Meanwhile, meta-heuristicoptimization has been adopted in several research areas due to its effectiveness. This study proposes a TCN-basedlanguage model, optimized by the Arithmetic Optimization Algorithm (AOA). AOA is used in this study to optimizeparameters for LSTM and TCN models. The proposed language model is compared with the Exponential LinearUnit LSTM and the Binary Input Gate Recurrent Unit, two important models in modern language processing. Theperformance of these models is examined and compared using the Penn Treebank (PTB) dataset. The obtainedresults highlight the ability of AOA to accelerate the convergence of parameters during training and highlight thebetter performance of the proposed model. By improving Sparse Categorical Cross Entropy loss and perplexity,the proposed model outperforms other models in the PTB language modeling task
Structure-Exploiting Sequential Quadratic Programming for Model-Predictive Control
No full textInternational audienceThe promise of model-predictive control in robotics has led to extensive development of efficient numerical optimal control solvers in line with differential dynamic programming because it exploits the sparsity induced by time. In this work, we argue that this effervescence has hidden the fact that sparsity can be equally exploited by standard nonlinear optimization. In particular, we show how a tailored implementation of sequential quadratic programming achieves state-of-the-art model-predictive control. Then, we clarify the connections between popular algorithms from the robotics community and well-established optimization techniques. Further, the sequential quadratic program formulation naturally encompasses the constrained case, a notoriously difficult problem in the robotics community. Specifically, we show that it only requires a sparsity-exploiting implementation of a state-of-the-art quadratic programming solver. We illustrate the validity of this approach in a comparative study and experiments on a torque-controlled manipulator. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of closed loop nonlinear model-predictive control with constraints on a real robot