Speechrepair : Restauration de La Parole Pathologique Par Inpainting Audiovisuel / Speechrepair: Audiovisual Inpainting for Pathological Speech Restoration
il y a 6 jours
**SpeechRepair : Restauration de la parole pathologique par inpainting audiovisuel // SpeechRepair: Audiovisual Inpainting for Pathological Speech Restoration**:
- Réf **ABG-132257**
**ADUM-66099**
- Sujet de Thèse
- 28/05/2025
- Contrat doctoral
- Université Grenoble Alpes
- Lieu de travail- Saint Martin d'Hères cedex - Auvergne-Rhône-Alpes - France
- Intitulé du sujet- SpeechRepair : Restauration de la parole pathologique par inpainting audiovisuel // SpeechRepair: Audiovisual Inpainting for Pathological Speech Restoration
- Champs scientifiques- Informatique
- Mots clés- traitement de la parole, vision par ordinateur, intelligence artificielle, traitement automatique des langues, pathologie, apprentissage profond
speech processing, computer vision, artificial intelligence, natural language processing, pathology, deep learning
**Description du sujet**:
- Le projet de thèse proposé porte sur le défi de l'inpainting de la parole, qui consiste à reconstruire automatiquement les portions masquées ou corrompues d'un signal audio de parole (par exemple, en raison d'événements sonores concurrents). Pour aborder cette tâche complexe, nous proposons : (1) d'exploiter les techniques récentes d'apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning, SSL) afin d'extraire des informations contextuelles riches à partir des segments de parole non corrompus, ainsi que des vocodeurs neuronaux pour une synthèse audio de haute qualité ; (2) d'explorer les bénéfices potentiels de l'ajout d'entrées visuelles, telles que les mouvements labiaux du locuteur pendant un dialogue ou une image représentant l'environnement environnant. Après une première phase d'évaluation sur des enregistrements de parole en laboratoire, nous viserons à étendre ce cadre d'inpainting à des voix pathologiques, en particulier les voix hypophoniques, caractérisées par une émission vocale anormalement faible, fréquemment observée chez les personnes atteintes de la maladie de Parkinson ou chez celles ayant subi une laryngectomie.
The proposed PhD project addresses the challenge of speech inpainting, which involves the automatic reconstruction of masked or corrupted portions of a speech audio signal (e.g., due to competing audio events). To tackle this complex task, we propose: (1) leveraging recent self-supervised learning (SSL) techniques to extract rich contextual information from uncorrupted speech segments, and neural vocoder for high-quality audio synthesis - (2) investigating the potential benefits of incorporating visual input, such as the speaker's lip movements during dialogue or an image depicting the surrounding environment. After initial evaluations on clean laboratory speech, we aim to extend the inpainting framework to pathological voices, particularly hypophonic voices, characterized by abnormally weak vocal output, commonly observed in individuals with Parkinson's disease or in people who have undergone a laryngectomy.
Début de la thèse : 01/10/2025
**Nature du financement**:
- Contrat doctoral
**Précisions sur le financement**:
- Concours pour un contrat doctoral
**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- Université Grenoble Alpes
**Etablissement délivrant le doctorat**:
- Université Grenoble Alpes
**Ecole doctorale**:
- 220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal- 30/05/2025
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