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| "title": "COSMO, un mod\u00e8le bay\u00e9sien de la communication parl\u00e9e : application \u00e0 la perception des syllabes", | |
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| "abstract": "Le travail pr\u00e9sent\u00e9 ici s'inscrit dans le cadre de la mod\u00e9lisation computationnelle pour comparer les th\u00e9ories motrice, auditive, et sensorimotrice de la communication parl\u00e9e. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous d\u00e9finissons un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communicant et le simulons pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches de perception de syllabes suivant ces diff\u00e9rentes th\u00e9ories. Les r\u00e9sultats de nos simulations s'int\u00e8grent dans un cadre g\u00e9n\u00e9ral selon lequel les th\u00e9ories motrices de la perception sont plus robustes au bruit, et les th\u00e9ories auditives favoris\u00e9es par les non-lin\u00e9arit\u00e9s.", | |
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| "text": "Le travail pr\u00e9sent\u00e9 ici s'inscrit dans le cadre de la mod\u00e9lisation computationnelle pour comparer les th\u00e9ories motrice, auditive, et sensorimotrice de la communication parl\u00e9e. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous d\u00e9finissons un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communicant et le simulons pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches de perception de syllabes suivant ces diff\u00e9rentes th\u00e9ories. Les r\u00e9sultats de nos simulations s'int\u00e8grent dans un cadre g\u00e9n\u00e9ral selon lequel les th\u00e9ories motrices de la perception sont plus robustes au bruit, et les th\u00e9ories auditives favoris\u00e9es par les non-lin\u00e9arit\u00e9s.", | |
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| "section": "Abstract", | |
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| "text": "Une question centrale dans le domaine de la parole concerne la nature des repr\u00e9sentations et des processus cognitifs qui interviennent dans la communication. Trois grands groupes de th\u00e9ories sont au coeur de ce d\u00e9bat classique : les th\u00e9ories motrices, auditives, et sensorimotrices. Parmi les principaux arguments, qui reposent sur des donn\u00e9es exp\u00e9rimentales sur la variabilit\u00e9 et l'invariance, on peut citer le ph\u00e9nom\u00e8ne de coarticulation en faveur des th\u00e9ories motrices (Galantucci et al., 2006) ou le principe d'\u00e9quivalence motrice, en faveur des th\u00e9ories auditives (Guenther et al., 1998; Diehl et al., 2004) . Par ailleurs, des th\u00e9ories sensorimotrices marient ces approches (Guenther, 1995) ; par exemple la th\u00e9orie de la perception pour le contr\u00f4le de l'action, PACT (Schwartz et al., 2010) , d\u00e9fend la co-structuration du syst\u00e8me auditif et du syst\u00e8me moteur.", | |
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| "text": "(Galantucci et al., 2006)", | |
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| "text": "(Guenther et al., 1998;", | |
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| "text": "Diehl et al., 2004)", | |
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| "text": "(Guenther, 1995)", | |
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| "text": "(Schwartz et al., 2010)", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| }, | |
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| "text": "Pourtant, l'observation isol\u00e9e de ces propri\u00e9t\u00e9s ne rend pas les arguments associ\u00e9s suffisamment d\u00e9cisifs pour trancher, et le d\u00e9bat th\u00e9orique stagne. Nous pensons que la mod\u00e9lisation computationelle peut apporter un \u00e9clairage suppl\u00e9mentaire car elle permet la comparaison efficace et syst\u00e9matique de ces th\u00e9ories et de leurs propri\u00e9t\u00e9s.", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| "text": "La Programmation bay\u00e9sienne procure un cadre math\u00e9matique permettant de telles comparaisons, dans lequel le m\u00eame outil, \u00e0 savoir les probabilit\u00e9s, est utilis\u00e9 \u00e0 la fois pour d\u00e9finir les mod\u00e8les et pour les comparer. Forts de cet outil, nous adoptons une approche int\u00e9grative, permettant de regrouper les th\u00e9ories motrice, auditive, et sensorimotrice au sein d'un unique mod\u00e8le bay\u00e9sien unificateur. Cela rend possible des \u00e9tudes syst\u00e9matiques de ces th\u00e9ories, ce que nous faisons avec des tests quantitatifs.", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| }, | |
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| "text": "Suivant cette approche, nous avons, dans des travaux pr\u00e9c\u00e9dents, con\u00e7u et impl\u00e9ment\u00e9 un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant, bas\u00e9 sur l'internalisation de la situation de communication. Nous pr\u00e9sentons ici une extension de ce mod\u00e8le permettant d'\u00e9tudier les syllabes.", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| }, | |
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| "text": "Dans ce qui suit nous commen\u00e7ons par rappeler le mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communicant que nous proposons, et les premiers r\u00e9sultats qu'il a permis d'obtenir. Ensuite, nous montrons comment ce mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ral peut \u00eatre \u00e9tendu, pour traiter le cas des syllabes. Enfin, nos simulations montrent que les th\u00e9ories motrices disposent d'une meilleure capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation des apprentissages, et confirment \u00e9galement la sup\u00e9riorit\u00e9 du mod\u00e8le moteur dans les cas lin\u00e9aires.", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| }, | |
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| "text": "Dans des travaux pr\u00e9c\u00e9dents (Moulin-Frier et al., 2012) , nous avons con\u00e7u un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant, que nous baptisons COSMO, pour Communicating about Objects using SensoriMotor Operations.", | |
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| "text": "(Moulin-Frier et al., 2012)", | |
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| "section": "COSMO : un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant 1.D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO", | |
| "sec_num": "1" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ce mod\u00e8le provient de la mod\u00e9lisation de la situation de communication ( Fig. 1 ) : deux agents veulent communiquer \u00e0 propos d'un objet de l'environnement. L'agent Speaker (locuteur), pour d\u00e9signer l'objet O S , r\u00e9alise un geste moteur M qui produit un son S permettant au Listener (auditeur) de reconna\u00eetre l'objet O L . Un m\u00e9canisme d'attention partag\u00e9e (par exemple la deixis) permet de valider le succ\u00e8s de la communication (variable C Env ). Le mod\u00e8le COSMO, dont l'acronyme reprend les variables qui viennent d'\u00eatre pr\u00e9sent\u00e9es, est bas\u00e9 sur l'hypoth\u00e8se fondamentale que cette situation de communication peut \u00eatre internalis\u00e9e et \u00e9mul\u00e9e dans le cerveau de chaque agent ( Fig. 1) , qui est alors en mesure d'agir aussi bien en tant que locuteur qu'auditeur. Bien que notre mod\u00e8le soit compatible avec des d\u00e9finitions au sens tr\u00e8s large du terme \"objet\", dans le cadre du travail pr\u00e9sent\u00e9 ici, ce terme d\u00e9signera simplement des unit\u00e9s phonologiques partag\u00e9es par le locuteur et l'auditeur.", | |
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| "text": "Fig. 1", | |
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| "text": "Fig. 1)", | |
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| } | |
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| "section": "COSMO : un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant 1.D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO", | |
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| }, | |
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| "text": "\uf020 \uffa0 O L \uf020 \uffa0 S \uf020 \uffa0 C Env \uf020 \uffa0 M \uf020 \uffa0 O S Listener Speaker Environment \uf020 \uffa0 \uf070 Ag \uf020 \uffa0 O Ag L \uf020 \uffa0 S Ag \uf020 \uffa0 M Ag \uf020 \uffa0 O Ag S \uf020 \uffa0 C Ag Communicating Agent", | |
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| "eq_spans": [], | |
| "section": "COSMO : un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant 1.D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "Notre mod\u00e8le d'agent, not\u00e9 \u03c0 Ag , est enti\u00e8rement d\u00e9crit par la distribution de probabilit\u00e9 conjointe sur l'ensemble de nos variables. Nous choisissons de la d\u00e9composer de la mani\u00e8re suivante.", | |
| "cite_spans": [], | |
| "ref_spans": [], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "COSMO : un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant 1.D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO", | |
| "sec_num": "1" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "P(O S Ag M Ag S Ag O L Ag C Ag | \u03c0 Ag ) = P(O S Ag | \u03c0 Ag ) \u00d7 P(M Ag | O S Ag \u03c0 Ag ) \u00d7 P(S Ag | M Ag \u03c0 Ag ) \u00d7 P(O L Ag | S Ag \u03c0 Ag ) \u00d7 P(C Ag | O S Ag O L Ag \u03c0 Ag ) .", | |
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| "section": "COSMO : un mod\u00e8le bay\u00e9sien d'agent communiquant 1.D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO", | |
| "sec_num": "1" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ag \u03c0 Ag ) d\u00e9crit la connaissance qu'a l'agent sur les gestes moteurs associ\u00e9s aux objets.", | |
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| "section": "Le syst\u00e8me moteur P(M Ag | O S", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "Le syst\u00e8me sensorimoteur P(S Ag | M Ag \u03c0 Ag ) d\u00e9crit la connaissance qu'\u00e0 l'agent sur la relation entre le geste articulatoire et sa cons\u00e9quence sensorielle.", | |
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| "section": "Le syst\u00e8me moteur P(M Ag | O S", | |
| "sec_num": null | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ag | S Ag \u03c0 Ag ) d\u00e9crit la connaissance qu'a l'agent sur la relation entre les stimuli et les objets. ", | |
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| "section": "Le syst\u00e8me auditif P(O L", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "P(C Ag |O S Ag O L Ag \u03c0 Ag ) d\u00e9crit", | |
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| "section": "Le syst\u00e8me de validation de la communication", | |
| "sec_num": null | |
| }, | |
| { | |
| "text": "O S Ag = O L Ag ).", | |
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| "eq_spans": [], | |
| "section": "Le syst\u00e8me de validation de la communication", | |
| "sec_num": null | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ag | \u03c0 Ag ) d\u00e9crit la connaissance a priori qu'a l'agent sur la r\u00e9partition des objets dans l'environnement.", | |
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| "section": "Le prior sur les objets P(O S", | |
| "sec_num": null | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ce travail de mod\u00e9lisation nous a conduit \u00e0 trois r\u00e9sultats principaux (Moulin-Frier et al., 2012) .", | |
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| { | |
| "start": 71, | |
| "end": 98, | |
| "text": "(Moulin-Frier et al., 2012)", | |
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| } | |
| ], | |
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| "eq_spans": [], | |
| "section": "R\u00e9sultats th\u00e9oriques et exp\u00e9rimentaux", | |
| "sec_num": "1.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Premi\u00e8rement, notre mod\u00e8le d'agent sensorimoteur, qui est capable de mener \u00e0 bien les t\u00e2ches de production ainsi que de perception dans le cadre de chacune de nos trois grandes th\u00e9ories motrice, auditive, et sensorimotrice, permet de les comparer de mani\u00e8re syst\u00e9matique.", | |
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| "eq_spans": [], | |
| "section": "R\u00e9sultats th\u00e9oriques et exp\u00e9rimentaux", | |
| "sec_num": "1.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Deuxi\u00e8mement, nous avons d\u00e9montr\u00e9 th\u00e9oriquement que, sous deux hypoth\u00e8ses principales, les th\u00e9ories auditive et motrice de la perception sont indistingables. La premi\u00e8re hypoth\u00e8se est que le syst\u00e8me auditif est appris sous la supervision d'un agent ma\u00eetre ayant les m\u00eames prototypes moteurs que l'agent apprenant. La seconde hypoth\u00e8se est que l'agent apprenant a parfaitement identifi\u00e9 les propri\u00e9t\u00e9s de l'environnement. Sous ces hypoth\u00e8ses, nous avons montr\u00e9 que les r\u00e9ponses auditive et motrice aux t\u00e2ches de perception sont rigoureusement identiques.", | |
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| "eq_spans": [], | |
| "section": "R\u00e9sultats th\u00e9oriques et exp\u00e9rimentaux", | |
| "sec_num": "1.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Troisi\u00e8mement, en simulant des t\u00e2ches de reconnaissance de voyelles, nous avons montr\u00e9 que les th\u00e9ories motrices sont plus robustes aux perturbations test\u00e9es (bruit d'environnement, diff\u00e9rences entre locuteurs) mais que les th\u00e9ories auditives sont favoris\u00e9es par la pr\u00e9sence de non-lin\u00e9arit\u00e9s dans la relation articulatori-acoustique (Stevens, 1972) .", | |
| "cite_spans": [ | |
| { | |
| "start": 334, | |
| "end": 349, | |
| "text": "(Stevens, 1972)", | |
| "ref_id": "BIBREF12" | |
| } | |
| ], | |
| "ref_spans": [], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "R\u00e9sultats th\u00e9oriques et exp\u00e9rimentaux", | |
| "sec_num": "1.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Le mod\u00e8le COSMO qui vient d'\u00eatre pr\u00e9sent\u00e9 a \u00e9t\u00e9 d\u00e9fini et utilis\u00e9 pour manipuler des objets de type voyelle. Nous pr\u00e9sentons maintenant COSMO-Syllabes, une extension de ce mod\u00e8le dans laquelle les objets (O S et O L ) correspondent aux syllabes /ba/, /bi/, /bu/, /ga/, /gi/, /gu/, /da/, /di/ et /du/, qui sont construites \u00e0 partir des voyelles et des plosives les plus fr\u00e9quentes.", | |
| "cite_spans": [], | |
| "ref_spans": [], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
| "sec_num": "2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Une syllabe se d\u00e9finit dans ce cadre simplifi\u00e9 comme une transition continue entre deux \u00e9tats : un \u00e9tat pour lequel le conduit vocal est presque clos, et un \u00e9tat dans lequel le conduit vocal s'est stabilis\u00e9 dans une position plus ouverte. Dans ce qui suit, une syllabe est d\u00e9crite par la donn\u00e9e de ces deux \u00e9tats : un \u00e9tat consonne, et un \u00e9tat voyelle ; la trajectoire est n\u00e9glig\u00e9e. Certains termes de la distribution de probabilit\u00e9 conjointe (Fig. 2 ) sont \u00e9galement modifi\u00e9s.", | |
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| { | |
| "start": 443, | |
| "end": 450, | |
| "text": "(Fig. 2", | |
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| } | |
| ], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
| "sec_num": "2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "P(O S M V M C S V S C O L C | \u03c0) = P(O S | \u03c0) \u00d7 P(M V | O S \u03c0) \u00d7 P(M C | M V O S \u03c0) \u00d7 P(S V | M V \u03c0) \u00d7 P(S C | M C \u03c0) \u00d7 P(O L | S V S C \u03c0) \u00d7 P(C | O S O L \u03c0) O S O L M V M C S V S C C", | |
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| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
| "sec_num": "2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "FIGURE 2: \u00c0 gauche, la distribution de probabilit\u00e9 conjointe du mod\u00e8le COSMO-Syllabes ; \u00e0 droite, une repr\u00e9sentation graphique de cette structure de d\u00e9pendance probabiliste.", | |
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| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
| "sec_num": "2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Le syst\u00e8me moteur se d\u00e9compose en deux termes :", | |
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| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
| "sec_num": "2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "P(M V | O S \u03c0) et P(M C | M V O S \u03c0)", | |
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| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": ", qui d\u00e9crivent les connaissances sur les gestes moteurs permettant de produire la partie voyelle, respectivement consonne, de la syllabe.", | |
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| "section": "Extension du mod\u00e8le COSMO au cas des syllabes 2.1 D\u00e9finition du mod\u00e8le COSMO-Syllabes", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": ": le geste moteur de la partie consonne d'une syllabe est conditionn\u00e9 par le geste moteur de la partie voyelle de cette syllabe. Il s'agit d'un choix de mod\u00e9lisation : on raisonne suivant un sc\u00e9nario dans lequel la voyelle est anticip\u00e9e au moment de produire la consonne, et influence ainsi cette production. Ce terme P(M C | M V O S \u03c0) traduit donc directement le ph\u00e9nom\u00e8ne de coarticulation en reprenant le classique mod\u00e8le de \"perturbation consonantique\" (\u00d6hman, 1966) .", | |
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| "text": "(\u00d6hman, 1966)", | |
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| "text": "Le syst\u00e8me sensorimoteur se d\u00e9compose \u00e9galement en deux termes : ", | |
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| "text": "Dans le mod\u00e8le COSMO, une t\u00e2che de perception s'exprime sous forme de question probabiliste pos\u00e9e au mod\u00e8le Bay\u00e9sien. Dans le mod\u00e8le COSMO-Syllabes, une t\u00e2che de perception consiste \u00e0, \u00e9tant donn\u00e9 un stimulus (S V , S C ), calculer la distribution de probabilit\u00e9 sur les objets. Nous nous limitons \u00e0 en comparer deux versions, selon que l'on choisit comme pivot les objets consid\u00e9r\u00e9s du point du locuteur (O S ), ou de l'auditeur (O L ). ", | |
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| "section": "Inf\u00e9rences probabilistes pour des t\u00e2ches de perception", | |
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| "text": "P(O S | S V S C \u03c0) = 1 Z M V \uf8ee \uf8f0 P(M V | O S \u03c0)P(S v | M V \u03c0) M C P(M C | M V O S \u03c0)P(S C | M C \u03c0) \uf8f9 \uf8fb ,", | |
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| "text": "o\u00f9 Z est une constante de normalisation.", | |
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| "text": "Notre impl\u00e9mentation d'une th\u00e9orie motrice de perception de la parole revient donc \u00e0 faire de l'analyse par la synth\u00e8se : on parcourt l'ensemble des gestes articulatoires et on consid\u00e8re leur probabilit\u00e9 de correspondre aux stimuli (facteurs P(", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "S V | M V \u03c0) et P(S C | M C \u03c0)) et aux objets consid\u00e9r\u00e9s (facteurs P(M V | O S \u03c0) et P(M C | M V O S \u03c0)).", | |
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| "text": "En particulier, avec cette approche bay\u00e9sienne, le probl\u00e8me de la redondance dans l'inversion motrice ne se pose pas puisque tous les cas possibles sont pris en compte, pond\u00e9r\u00e9s par leur probabilit\u00e9.", | |
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| "section": "Inf\u00e9rences probabilistes pour des t\u00e2ches de perception", | |
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| "text": "Pour pouvoir apprendre les param\u00e8tres de notre mod\u00e8le dans un premier temps, puis l'\u00e9valuer ensuite, nous avons besoin de donn\u00e9es articulatoires et acoustiques de syllabes. Pour g\u00e9n\u00e9rer ces donn\u00e9es, nous utilisons un mod\u00e8le r\u00e9aliste de conduit vocal : VLAM, the Variable Linear Articulatory Model (Maeda, 1990) . Ce mod\u00e8le prend en compte sept param\u00e8tres articulatoires, d\u00e9crivant la position de la m\u00e2choire et du larynx, la forme de la langue et des l\u00e8vres, qui sont interpr\u00e9tables en termes de commandes phon\u00e9tiques, et qui sont tr\u00e8s proches de commandes musculaires (Maeda et Honda, 1994) . L'aire de chacune des 28 sections du conduit vocal est estim\u00e9e comme une combinaison lin\u00e9aire de ces sept param\u00e8tres, ce qui permet ensuite de calculer la fonction de transfert et les formants (Badin et Fant, 1984) . Nous d\u00e9crivons maintenant le processus de g\u00e9n\u00e9ration de dictionnaires de syllabes, qui sont produits \u00e0 partir de tirages gaussiens avec diff\u00e9rentes variances autour de prototypes moteurs. Le dictionnaire de petite variance sera utilis\u00e9 pour apprendre les param\u00e8tres du mod\u00e8le COSMO-Syllabes, et les dictionnaires de plus grande variance seront utilis\u00e9s pour tester ses capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ralisation.", | |
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| "text": "(Badin et Fant, 1984)", | |
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| "section": "G\u00e9n\u00e9ration de syllabes avec un mod\u00e8le articulatoire r\u00e9aliste", | |
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| { | |
| "text": "FIGURE 3: Les syllabes dans l'espace acoustique : projection de la voyelle dans (F 2 , F 1 ) en haut, et de la consonne dans (F 2 , F 3 ) en bas.", | |
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| "section": "G\u00e9n\u00e9ration de syllabes avec un mod\u00e8le articulatoire r\u00e9aliste", | |
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| { | |
| "text": "En prenant comme cibles acoustiques les valeurs moyennes de formants des voyelles /a/, /i/, /u/ (Meunier, 2007) , nous obtenons des valeurs prototypiques de nos param\u00e8tres articulatoires pour ces voyelles. En tirant selon une loi gaussienne de variance pr\u00e9d\u00e9finie autour de chacune de ces valeurs prototypiques, nous produisons trois ensembles de 25000 points dans l'espace vocalique. Nous faisons l'hypoth\u00e8se d'une coarticulation maximale : la consonne est form\u00e9e \u00e0 partir de la voyelle en ne mobilisant que deux articulateurs. D'une part LH, TD ou APEX, permet de produire respectivement un /b/, un /g/ ou un /d/ ; et d'autre part J garantit de la variabilit\u00e9 sur la consonne.", | |
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| "text": "(Meunier, 2007)", | |
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| { | |
| "text": "Nous montrons (Fig. 3) les syllabes du corpus de petite variance obtenu en suivant ce processus. Sans surprise, les similitudes classiques entre /bu/ et /gu/, et entre /di/ et /gi/ y sont pr\u00e9sentes. Par ailleurs, les /da/ y sont assez proches des /ba/, ce qui s'explique par notre choix de produire des /d/ plus proches des dentales que des alv\u00e9olaires, comme c'est le cas en fran\u00e7ais (Schwartz et al., 2012) .", | |
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| "text": "(Schwartz et al., 2012)", | |
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| "text": "Les facteurs P(M V | O S \u03c0) et P(O L | S V S C \u03c0)", | |
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| "section": "Apprentissage des param\u00e8tres du mod\u00e8le bay\u00e9sien", | |
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| "text": "sont appris \u00e0 partir des connaissances locales issues du corpus de syllabes de faible variance, le premier sous forme de lois de probabilit\u00e9 gaussiennes, et le second sous forme d'inversion de gaussiennes. En revanche, les facteurs P(", | |
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| "section": "Apprentissage des param\u00e8tres du mod\u00e8le bay\u00e9sien", | |
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| "text": "S V | M V \u03c0), P(S C | M C \u03c0) et P(M C | M V O S \u03c0)", | |
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| { | |
| "text": "font intervenir des connaissances globales, qui sont apprises sous forme de tables de probabilit\u00e9s discr\u00e8tes. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous faisons l'hypoth\u00e8se que la transformation articulatori-acoustique est connue sur tout l'espace articulatoire (voyelle et consonne). Nous faisons de plus l'hypoth\u00e8se que le lien entre la consonne (/b/ /d/ ou /g/) et l'articulateur \u00e0 actionner (l\u00e8vres, pointe ou dos de la langue) est parfaitement identifi\u00e9 : le mod\u00e8le sait produire ces consonnes \u00e0 partir de toutes les configurations articulatoires de voyelle.", | |
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| "section": "Apprentissage des param\u00e8tres du mod\u00e8le bay\u00e9sien", | |
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| { | |
| "text": "Dans des travaux pr\u00e9c\u00e9dents, nous avons \u00e9tudi\u00e9 l'effet de perturbations (bruit de l'environnement, diff\u00e9rences entre locuteurs) sur les taux de reconnaissance pr\u00e9dits par les diff\u00e9rentes th\u00e9ories. Ici, nous voulons tester la capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation de nos mod\u00e8les. Pour cela, nous utilisons des corpus de donn\u00e9es syllabes avec des variances diff\u00e9rentes : le corpus ayant la variance la plus petite sert \u00e0 l'apprentissage, et les corpus de variances sup\u00e9rieures \u00e0 l'\u00e9valuation.", | |
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| "section": "Simulations et r\u00e9sultats", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "Nous calculons les distributions de probabilit\u00e9 P(O | S V S C \u03c0) \u00e0 partir des stimuli des corpus de test, et comparons les syllabes reconnues avec les syllabes auxquelles ces stimuli correspondent. En calculant la moyenne de ces distributions sur l'ensemble des stimuli de chaque cat\u00e9gorie de syllabe, nous obtenons des matrices de confusion. Nous en montrons un exemple (Fig. 4) ", | |
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| { | |
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| "text": "(Fig. 4)", | |
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| "section": "Simulations et r\u00e9sultats", | |
| "sec_num": "2.5" | |
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| { | |
| "text": "Nos r\u00e9sultats montrent un net avantage du mod\u00e8le moteur qui, pensons-nous, doit \u00eatre relativis\u00e9. En ce qui concerne les capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ralisation du mod\u00e8le moteur, elles viennent sans doute du fait qu'il dispose de beaucoup de connaissances globales. Par exemple, notre mod\u00e8le est capable de produire pr\u00e9cis\u00e9ment les gestes articulatoires correspondant \u00e0 n'importe quelle cible acoustique. Ce n'est pas le cas du locuteur naturel, d\u00e8s que l'on s'\u00e9loigne des sons des langues qu'il ma\u00eetrise. Nous \u00e9tudions dans des travaux en cours des sc\u00e9narii d'apprentissage plus r\u00e9alistes.", | |
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| "section": "Discussion", | |
| "sec_num": "2.6" | |
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| { | |
| "text": "Par ailleurs, une partie des performances du mod\u00e8le moteur s'explique par la lin\u00e9arit\u00e9. Les consonnes /b/ /d/ /g/ ne diff\u00e8rent que par le lieu d'articulation ; ajouter une distinction sur le mode d'articulation (entre plosives et fricatives) introduirait une non-lin\u00e9arit\u00e9 qui ferait baisser les performances du mod\u00e8le moteur, redonnant le dessus au mod\u00e8le auditif.", | |
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| "section": "Discussion", | |
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| "text": "Les r\u00e9sultats de simulations pr\u00e9sent\u00e9s dans cet article restent pr\u00e9liminaires, et la principale contribution est th\u00e9orique : nous disposons maintenant d'un mod\u00e8le unique qui rend abordable la simulation des t\u00e2ches de production et de perception de syllabes, et qui permet d'\u00e9tudier au m\u00eame niveau les th\u00e9ories motrice, auditive, et sensorimotrice.", | |
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| "section": "Discussion", | |
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| { | |
| "text": "Pour le moment, nous nous int\u00e9ressons surtout \u00e0 la comparaison des th\u00e9ories auditive et motrice. Si, comme nous le pensons, les connaissances motrices et auditives apportent des informations compl\u00e9mentaires selon les contextes, une th\u00e9orie sensorimotrice doit se donner les moyens d'extraire l'information utile et d'en tirer parti. Dans le cadre de notre mod\u00e8le bay\u00e9sien, cela prend la forme d'une fusion de capteurs, un probl\u00e8me \u00e0 part enti\u00e8re \u00e0 \u00e9tudier en tant que tel.", | |
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| "section": "Discussion", | |
| "sec_num": "2.6" | |
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| "text": "Nous avons pr\u00e9sent\u00e9 le mod\u00e8le COSMO d'agent bay\u00e9sien communicant, et les premiers r\u00e9sultats qu'il a permis d'obtenir sur les conditions d'indistingabilit\u00e9 des th\u00e9ories motrice et auditive, sur la robustesse du mod\u00e8le moteur aux bruits, et sur la sup\u00e9riorit\u00e9 du mod\u00e8le auditif en pr\u00e9sence de non-lin\u00e9arit\u00e9s. Nous avons montr\u00e9 comment ce mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ral peut \u00eatre \u00e9tendu en un mod\u00e8le COSMO-S permettant d'\u00e9tudier les syllabes. Enfin, nos simulations sugg\u00e8rent que les th\u00e9ories motrices pourraient disposer d'une meilleure capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation des apprentissages. Dans une optique de compl\u00e9mentarit\u00e9 entre syst\u00e8me moteur et syst\u00e8me auditif, nous essayons de montrer dans des travaux en cours comment, dans un mod\u00e8le disposant d'un classifieur audio, l'apprentissage de connaissances motrices par imitation peut faire \u00e9merger la notion de consonne.", | |
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| "raw_text": "STEVENS, K. (1972). The quantal nature of speech : Evidence from articulatory-acoustic data. In DAVID, E. et DENES, P., \u00e9diteurs : Human communication : A unified view, pages 51-66. McGraw-Hill.", | |
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| "FIGREF0": { | |
| "text": "\u00c0 gauche, le mod\u00e8le de la situation de communication ; \u00e0 droite, le mod\u00e8le COSMO d'agent communicant bas\u00e9 sur l'internalisation de la situation de communication.", | |
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| "TABREF1": { | |
| "text": "Dans le mod\u00e8le COSMO-Syllabes, que nous notons \u03c0, la variable M du mod\u00e8le COSMO se d\u00e9double en M V et M C , les gestes moteurs respectivement de la voyelle et de la consonne. De m\u00eame, la variable S se d\u00e9double en S V et S C , les repr\u00e9sentations sensorielles, respectivement de la voyelle et de la consonne. Les autres variables ne changent pas.", | |
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| "TABREF2": { | |
| "text": "d\u00e9crivent les connaissances de la relation entre gestes articulatoires et cons\u00e9quences sensorielles pour la voyelle, et respectivement pour la consonne.", | |
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| "TABREF3": { | |
| "text": "Dans le cadre d'une th\u00e9orie auditive, la question de perception s'\u00e9crit P(O L | S V S C \u03c0). \u00c9tant donn\u00e9 un stimulus syllabe, quelle est la distribution de probabilit\u00e9 sur les objets syllabes, envisag\u00e9s d'un point de vue auditif ? Ce terme est pr\u00e9sent directement sous cette forme dans la distribution de probabilit\u00e9 conjointe, il s'agit juste de le consulter.", | |
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| "content": "<table><tr><td>Perception dans le cadre d'une th\u00e9orie motrice :</td></tr><tr><td>Dans le cadre d'une th\u00e9orie motrice, la question de perception s'\u00e9crit P(O S | S V S C \u03c0). \u00c9tant donn\u00e9 un stimulus syllabe, quelle est la distribution de probabilit\u00e9 sur les objets syllabes envisag\u00e9s</td></tr><tr><td>d'un point de vue moteur ? L'inf\u00e9rence bay\u00e9sienne donne :</td></tr></table>" | |
| }, | |
| "TABREF4": { | |
| "text": "Pour rendre les calculs d'inf\u00e9rence abordables, nous limitons le nombre de param\u00e8tres utilis\u00e9s. Dans l'espace acoustique, on d\u00e9crit les voyelles par les formants F 1 et F 2 , et les consonnes par F 2 et F 3 . Dans l'espace articulatoire, on d\u00e9crit les voyelles par les trois param\u00e8tres TB (corps de la langue) TD (dos de la langue) et LH (\u00e9cart entre les l\u00e8vres), et pour les consonnes on ajoute J (m\u00e2choire) et APEX (pointe de la langue).", | |
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| "TABREF5": { | |
| "text": "tir\u00e9 de la simulation du mod\u00e8le moteur sur les syllabes du corpus de faible variance. Scores de reconnaissance des mod\u00e8les issus des th\u00e9ories auditive et motrice.Pour une faible variance des donn\u00e9es du corpus d'\u00e9valuation, les deux mod\u00e8les pr\u00e9disent des scores de classification similaires, mais lorsque cette variance augmente, le mod\u00e8le auditif voit ses performances baisser significativement, alors que le mod\u00e8le moteur reste stable. Ces r\u00e9sultats confortent l'observation selon laquelle le mod\u00e8le moteur est plus robuste en conditions d\u00e9grad\u00e9es.", | |
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| "content": "<table><tr><td/><td>/ba/ /bi/ /bu/ /ga/ /gi/ /gu/ /da/ /di/ /du/</td><td>/ba/ 0.817 0 0 0.0053 0 0 0.1354 0 0</td><td colspan=\"2\">/bi/ 0 0.9995 0 0 0.0027 0 0 0.0009 0</td><td>/bu/ 0 0 0.654 0 0 0.4469 0 0 0.0002</td><td>/ga/ 0.005 0 0 0.9945 0 0 0.0002 0 0</td><td colspan=\"2\">/gi/ 0 0.0005 0 0 0.9528 0 0 0.1319 0</td><td>/gu/ 0 0 0.346 0 0 0.5523 0 0 0.0055</td><td>/da/ 0.178 0 0 0.0002 0 0 0.8644 0 0</td><td colspan=\"2\">/di/ 0 0 0 0 0.0445 0 0 0.8672 0</td><td>/du/ 0 0 0 0 0 0.0008 0 0 0.9943</td><td/><td/></tr><tr><td colspan=\"16\">FIGURE 4: Confusions du mod\u00e8le moteur de perception sur le corpus syllabes de faible variance.</td></tr><tr><td colspan=\"16\">Chaque ligne, qui correspond \u00e0 un type de stimuli, donne la probabilit\u00e9 des syllabes reconnues.</td></tr><tr><td colspan=\"16\">\u00c0 partir de telles matrices de confusion, nous d\u00e9finissons trois scores globaux : les taux de</td></tr><tr><td colspan=\"16\">reconnaissance de la voyelle de la syllabe (RV ), de la consonne de la syllabe (RC), et de la syllabe</td></tr><tr><td colspan=\"16\">en entier (RS). Nous montrons (Fig. 5) l'\u00e9volution de ces scores lorsque la variance du corpus</td></tr><tr><td colspan=\"15\">d'\u00e9valuation (exprim\u00e9e en pourcentage de la variance du corpus d'apprentissage) augmente.</td><td/></tr><tr><td>variance</td><td/><td>100%</td><td/><td/><td>175%</td><td/><td/><td>250%</td><td/><td colspan=\"2\">325%</td><td/><td/><td>400%</td><td/></tr><tr><td>score</td><td>RV</td><td>RC</td><td>RS</td><td>RV</td><td>RC</td><td>RS</td><td>RV</td><td>RC</td><td>RS</td><td>RV</td><td>RC</td><td>RS</td><td>RV</td><td>RC</td><td>RS</td></tr><tr><td>mod\u00e8le moteur</td><td>1</td><td>0.88</td><td>0.88</td><td>0.99</td><td>0.89</td><td>0.89</td><td>0.99</td><td>0.90</td><td>0.90</td><td>0.99</td><td>0.90</td><td>0.90</td><td>0.99</td><td>0.90</td><td>0.90</td></tr><tr><td>mod\u00e8le auditif</td><td>0.99</td><td>0.90</td><td>0.90</td><td>0.98</td><td>0.89</td><td>0.89</td><td>0.95</td><td>0.87</td><td>0.85</td><td>0.91</td><td>0.84</td><td>0.82</td><td>0.88</td><td>0.81</td><td>0.78</td></tr><tr><td colspan=\"2\">FIGURE 5:</td><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/><td/></tr></table>" | |
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