Добірка наукової літератури з теми "Auto-encodeur variationnel"

Le Laser Mégajoule (LMJ) est un instrument d’envergure qui simule des conditions de pression et de température similaires à celles des étoiles. Lors d’expérimentations, plusieurs diagnostics sont guidés dans la chambre d’expériences et il est essentiel qu’ils soient positionnés de manière précise. Afin de minimiser les risques liés à l’erreur humaine dans un tel contexte expérimental, la mise en place d'un système anti-collision automatisé est envisagée. Cela passe par la conception d’outils d’apprentissage automatique offrant des niveaux de décision fiables à partir de l’interprétation d’images issues de caméras positionnées dans la chambre. Nos travaux de recherche se concentrent sur des méthodes neuronales génératives probabilistes, en particulier les auto-encodeurs variationnels (VAEs). Le choix de cette classe de modèles est lié au fait qu’elle rende possible l’accès à un espace latent lié directement aux propriétés des objets constituant la scène observée. L’enjeu majeur est d’étudier la conception de modèles de réseaux profonds permettant effectivement d’accéder à une telle représentation pleinement informative et interprétable dans un objectif de fiabilité du système. Le formalisme probabiliste intrinsèque du VAE nous permet, si nous pouvons remonter à une telle représentation, d’accéder à une analyse d’incertitudes des informations encodées
The Laser Megajoule (LMJ) is a large research device that simulates pressure and temperature conditions similar to those found in stars. During experiments, diagnostics are guided into an experimental chamber for precise positioning. To minimize the risks associated with human error in such an experimental context, the automation of an anti-collision system is envisaged. This involves the design of machine learning tools offering reliable decision levels based on the interpretation of images from cameras positioned in the chamber. Our research focuses on probabilistic generative neural methods, in particular variational auto-encoders (VAEs). The choice of this class of models is linked to the fact that it potentially enables access to a latent space directly linked to the properties of the objects making up the observed scene. The major challenge is to study the design of deep network models that effectively enable access to such a fully informative and interpretable representation, with a view to system reliability. The probabilistic formalism intrinsic to VAE allows us, if we can trace back to such a representation, to access an analysis of the uncertainties of the encoded information

L'électricité se stockant difficilement à grande échelle, l'équilibre entre la production et la consommation doit être rigoureusement maintenu. Une gestion par anticipation de la demande se complexifie avec l'intégration au mix de production des énergies renouvelables intermittentes. Parallèlement, le déploiement des compteurs communicants permet d'envisager un pilotage dynamique de la consommation électrique. Plus concrètement, l'envoi de signaux - tels que des changements du prix de l'électricité – permettrait d'inciter les usagers à moduler leur consommation afin qu'elle s'ajuste au mieux à la production d'électricité. Les algorithmes choisissant ces signaux devront apprendre la réaction des consommateurs face aux envois tout en les optimisant (compromis exploration-exploitation). Notre approche, fondée sur la théorie des bandits, a permis de formaliser ce problème d'apprentissage séquentiel et de proposer un premier algorithme pour piloter la demande électrique d'une population homogène de consommateurs. Une borne supérieure d'ordre T⅔ a été obtenue sur le regret de cet algorithme. Des expériences réalisées sur des données de consommation de foyers soumis à des changements dynamiques du prix de l'électricité illustrent ce résultat théorique. Un jeu de données en « information complète » étant nécessaire pour tester un algorithme de bandits, un simulateur de données de consommation fondé sur les auto-encodeurs variationnels a ensuite été construit. Afin de s'affranchir de l'hypothèse d'homogénéité de la population, une approche pour segmenter les foyers en fonction de leurs habitudes de consommation est aussi proposée. Ces différents travaux sont finalement combinés pour proposer et tester des algorithmes de bandits pour un pilotage personnalisé de la consommation électrique
As electricity is hard to store, the balance between production and consumption must be strictly maintained. With the integration of intermittent renewable energies into the production mix, the management of the balance becomes complex. At the same time, the deployment of smart meters suggests demand response. More precisely, sending signals - such as changes in the price of electricity - would encourage users to modulate their consumption according to the production of electricity. The algorithms used to choose these signals have to learn consumer reactions and, in the same time, to optimize them (exploration-exploration trade-off). Our approach is based on bandit theory and formalizes this sequential learning problem. We propose a first algorithm to control the electrical demand of a homogeneous population of consumers and offer T⅔ upper bound on its regret. Experiments on a real data set in which price incentives were offered illustrate these theoretical results. As a “full information” dataset is required to test bandit algorithms, a consumption data generator based on variational autoencoders is built. In order to drop the assumption of the population homogeneity, we propose an approach to cluster households according to their consumption profile. These different works are finally combined to propose and test a bandit algorithm for personalized demand side management

Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’essor des contenus immersifs. Depuis quelques années, les technologies de captation et de restitution sonore immersive se sont développées de manière importante. Ce nouveau contenu a fait naître le besoin de créer de nouvelles méthodes dédiées à la compression audio spatialisée, notamment dans le domaine de la téléphonie et des services conversationnels. Il existe plusieurs manières de représenter l’audio spatialisé, dans cette thèse nous sommes intéressés à l’ambisonie d’ordre 1. Dans un premier temps, nos travaux ont porté sur la recherche d’une solution pour améliorer le codage multimono. Cette solution consiste en un traitement en amont du codec multimono pour décorréler les signaux des composantes ambisoniques. Une attention particulière a été portée à la garantie de continuité du signal entre les trames et à la quantification des métadonnées spatiales. Dans un second temps, nous avons étudié comment utiliser la connaissance de la répartition de l’énergie du signal dans l’espace, aussi appelée image spatiale, pour créer de nouvelles méthodes de codage. L’utilisation de cette image spatiale a permis d’élaborer deux méthodes de compression. La première approche proposée est basée sur la correction spatiale du signal décodé. Cette correction se base sur la différence entre les images spatiales du signal d’origine et du signal décodés pour atténuer les altérations spatiales. Ce principe a été étendu dans une seconde approche à une méthode de codage paramétrique. Dans une dernière partie de cette thèse, plus exploratoire, nous avons étudié une approche de compression par réseaux de neurones en nous inspirant de modèles de compression d’images par auto-encodeur variationnel
This thesis takes place in the context of the spread of immersive content. For the last couple of years, immersive audio recording and playback technologies have gained momentum and have become more and more popular. New codecs are needed to handle those spatial audio formats, especially for communication applications. There are several ways to represent spatial audio scenes. In this thesis, we focused on First Order Ambisonic. The first part of our research focused on improving multi-monocoding by decorrelated each ambisonic signal component before the multi-mono coding. To guarantee signal continuity between frames, efficient quantization new mechanisms are proposed. In the second part of this thesis, we proposed a new coding concept using a power map to recreate the original spatial image. With this concept, we proposed two compressing methods. The first one is a post-processing focused on limiting the spatial distortion of the decoded signal. The spatial correction is based on the difference between the original and the decoded spatial image. This post-processing is later extended to a parametric coding method. The last part of this thesis presents a more exploratory method. This method studied audio signal compression by neural networks inspired by image compression models using variational autoencoders

Les travaux de cette thèse portent sur la modélisation des émotions pour la synthèse audiovisuelle expressive de la parole à partir du texte. Aujourd’hui, les résultats des systèmes de synthèse de la parole à partir du texte sont de bonne qualité, toutefois la synthèse audiovisuelle reste encore une problématique ouverte et la synthèse expressive l’est encore d’avantage. Nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode de modélisation des émotions malléable et flexible, permettant de mélanger les émotions comme on mélange les teintes sur une palette de couleurs. Dans une première partie, nous présentons et étudions deux corpus expressifs que nous avons construits. La stratégie d’acquisition ainsi que le contenu expressif de ces corpus sont analysés pour valider leur utilisation à des fins de synthèse audiovisuelle de la parole. Dans une seconde partie, nous proposons deux architectures neuronales pour la synthèse de la parole. Nous avons utilisé ces deux architectures pour modéliser trois aspects de la parole : 1) les durées des sons, 2) la modalité acoustique et 3) la modalité visuelle. Dans un premier temps, nous avons adopté une architecture entièrement connectée. Cette dernière nous a permis d’étudier le comportement des réseaux de neurones face à différents descripteurs contextuels et linguistiques. Nous avons aussi pu analyser, via des mesures objectives, la capacité du réseau à modéliser les émotions. La deuxième architecture neuronale proposée est celle d’un auto-encodeur variationnel. Cette architecture est capable d’apprendre une représentation latente des émotions sans utiliser les étiquettes des émotions. Après analyse de l’espace latent des émotions, nous avons proposé une procédure de structuration de ce dernier pour pouvoir passer d’une représentation par catégorie vers une représentation continue des émotions. Nous avons pu valider, via des expériences perceptives, la capacité de notre système à générer des émotions, des nuances d’émotions et des mélanges d’émotions, et cela pour la synthèse audiovisuelle expressive de la parole à partir du texte
: The work of this thesis concerns the modeling of emotions for expressive audiovisual textto-speech synthesis. Today, the results of text-to-speech synthesis systems are of good quality, however audiovisual synthesis remains an open issue and expressive synthesis is even less studied. As part of this thesis, we present an emotions modeling method which is malleable and flexible, and allows us to mix emotions as we mix shades on a palette of colors. In the first part, we present and study two expressive corpora that we have built. The recording strategy and the expressive content of these corpora are analyzed to validate their use for the purpose of audiovisual speech synthesis. In the second part, we present two neural architectures for speech synthesis. We used these two architectures to model three aspects of speech : 1) the duration of sounds, 2) the acoustic modality and 3) the visual modality. First, we use a fully connected architecture. This architecture allowed us to study the behavior of neural networks when dealing with different contextual and linguistic descriptors. We were also able to analyze, with objective measures, the network’s ability to model emotions. The second neural architecture proposed is a variational auto-encoder. This architecture is able to learn a latent representation of emotions without using emotion labels. After analyzing the latent space of emotions, we presented a procedure for structuring it in order to move from a discrete representation of emotions to a continuous one. We were able to validate, through perceptual experiments, the ability of our system to generate emotions, nuances of emotions and mixtures of emotions, and this for expressive audiovisual text-to-speech synthesis