![]() |
Séminaire du LaBRI 2004-2005Le jeudi, à 14h. |
L'amphithéâtre du LaBRI est en travaux au premier semestre 2005. En attendant la livraison de l'extension du LaBRI, le séminaire est déplacé dans des bâtiments voisins : A29 = bâtiment situé entre le LaBRI et le CREMI.
23 juin 2005, amphi C, bâtiment A29, Geraint Wiggins (Centre for Cognition, Computation and Culture, Goldsmiths' College, University of London). Generative Music Systems.
Generative systems are appearing in phones, games and other devices. Using them raises questions about the value of their outputs, which are context dependent.
In this talk, I present a generative music system called HERMAN, which generates background sound for a ghost story scenario. I present a scientific study of the system and argue that, in general, such scientific approaches are necessary if high quality research is to be done on generative systems.
16 juin 2005, amphi A, bâtiment A29, Roland Badeau (Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications). Méthodes à haute résolution pour l'estimation et le suivi de sinusoïdes modulées. Application aux signaux de musique.
Dans le cadre du traitement de la parole et des signaux de musique, la partie tonale d'une grande variété de sons est souvent représentée comme une somme de sinusoïdes à paramètres lentement variables. Pour estimer les paramètres de ces sinusoïdes, la transformée de Fourier reste un outil privilégié en raison de sa robustesse et de l'existence d'algorithmes rapides. Son principal inconvénient réside dans sa résolution fréquentielle limitée par la longueur de la fenêtre d'analyse. En comparaison, les méthodes d'estimation dites à Haute Résolution (HR) s'affranchissent de cette limite en exploitant la structure particulière du modèle de signal. Elles restent cependant peu utilisées dans le cadre du traitement du signal audio, notamment en raison de leur coût de calcul élevé. La réduction de cette complexité est l'une de nos principales contributions. Afin de suivre les variations temporelles des paramètres, des algorithmes rapides de poursuite de sous-espaces sont développés, ainsi qu'une version adaptative de la méthode ESPRIT. Leur application à des signaux audio n'est pas immédiate, en raison du nombre de composantes sinusoïdales inconnu a priori, et de difficultés inhérentes à la nature et à la variété de ces signaux. Des prétraitements spécifiques sont mis au point afin d'assurer la robustesse de l'analyse HR, et une méthode originale de sélection de l'ordre de modélisation est proposée.
14 avril 2005, amphi C, bâtiment A29, Robin Gras (Swiss Institute of Bioinformatics). Structure des espaces de recherche, complexité des algorithmes d'optimisation combinatoire stochastiques et application à la découverte de motifs biologiques.
The combinatorial optimization is a problem, in which, for a set of integer variables there is to determine which values maximize or minimize a function of those variables, eventually under constraints. The major part of that class of problems has been demonstrated to be NP-complete and thus particularly difficult to solve. Exact methods (branch and bound, dynamic programming…) can be efficient in some instances of those problems, but most of the time no optimal solution can be found in a reasonable time and non exact heuristic approaches must be used to discover good quality sub-optimal solutions. The combinatorial optimization is called 'black box' when the analytic form of the function to analyze is not known but its value in each point of the search space can be assessed. The great number of bioinformatic problems that can be represented under that form or under a similar form give a dominating importance to that field of research.
My work, in the black box combinatorial optimization field, deal with several aspects. First, I study the notion of complexity of a given problem, being given its landscape. Several fundamental components of the complexity are involved, the most significant ones being: the epistasie, which shows the complexity of the dependences in the formulation of the problems and thus is linked to the non linearity of the function to optimize, and the notion of 'deceptive' function, that is, with a structure specifically difficult for hill climbing algorithms. My second contribution in that field is located in the metaheuristic domain. Their goal is to be as generic as possible and they are specifically designed to solve the black box problems. A new branch of the evolutionary algorithms based on the creation of a probabilistic model of the sample (Probabilistic Building Genetic Algorithm, PMBGA) is designed to solve high epistasie 'deceptive' problems.
At the same time, I try to apply that knowledge to solve concrete bioinformatic problems. That second theme of my research is about the adaptation of exploration techniques to those bioinformatic problems as well as the creation of new bioinformatic approaches to solve real biological problems. Among several such works, I will present two studies on automatic motifs discovery. The first one deals with combinatorial optimization for ungapped local multiple alignments thanks to new hybrid evolutionary heuristics and score functions. This project has led to the development of the tool MoDEL. The second study, which is an extension of MoDEL, deals with the discovery of covariate motifs involved in the inter and intra protein structures based on an evolutionary algorithm and a new covariate information score.
7 avril 2005, amphi C, bâtiment A29, Dan Istrate (Laboratoire d'Informatique d'Avignon). Détection et classification de sons de la vie courante. Segmentation en locuteurs.
Depuis quelques années se développe le concept général d'espace perceptif ou salle intelligente qui répond de diverses façons aux besoins, demandes, et attentes des acteurs humains. Les espaces perceptifs traitent les signaux de parole, les signaux vidéo, les données de l'environnement, la localisation des personnes, le suivi et la reconnaissance des gestes, etc.
Dans cette présentation, un système d'analyse sonore en deux étapes est proposé pour éviter d'analyser un flux audio continu. Le rôle de la détection des événements sonores est d'extraire du bruit environnemental les signaux à identifier. Appliquée en même temps sur un ensemble de capteurs sonores répartis dans l'espace perceptif, elle permet également une première localisation de la source sonore. Les algorithmes issus de l'état de l'art se montrant insuffisamment efficaces dans nos conditions, un nouvel algorithme mieux adapté aux signaux impulsionnels utilisant la transformée en ondelettes est proposé.
Pour la classification des sons proprement dite, l'utilisation de techniques issues de la reconnaissance automatique de la parole a été envisagée. Ces techniques sont ensuite enrichies par l'ajout de paramètres acoustiques mieux adaptés, parmi lesquels ceux issus de la transformée en ondelettes et de la détection de signaux musicaux. Les performances de la classification sont aussi évaluées dans le bruit.
Les problématiques liées au couplage entre la détection et la classification, ainsi que le problème de l'évaluation d'un tel système sont aussi abordées dans ce travail.
Une implémentation en temps réel des algorithmes proposés a été réalisée pour une application de télésurveillance médicale. Une démonstration "hors ligne" du système sera présentée. Les résultats expérimentaux présentés proviennent directement de l'appartement de test du projet.
Ce séminaire finira par une courte présentation d'un algorithme de segmentation en locuteurs basé sur des chaînes de Markov cachées évolutives (E-HMM).
17 mars 2005, amphi B, bâtiment A29, Henri Nicolas (IRISA/INRIA, Rennes). Le traitement de la vidéo numérique : techniques et perspectives.
L'utilisation des images et des vidéos numériques connaît un essor rapide et continu depuis deux ou trois décennies et cela dans un nombre croissant de domaines applicatifs. La mise en oeuvre efficace d'applications utilisant l'imagerie numérique pose de nombreuses difficultés techniques liées essentiellement à l'échange, à l'analyse, à l'indexation, à la protection et à la manipulation des données numériques dont le volume augmente très rapidement. Ce séminaire illustrera les techniques clés que sont la segmentation en régions des images, l'estimation du mouvement et des conditions d'éclairement, la création d'images mosaïques ou la décomposition en ondelettes au travers de mes travaux de recherche réalisés à l'IRISA de Rennes ces dernières années. Les solutions apportées par ces techniques mais aussi leurs limitations seront discutées en fonction des perspectives de recherche dans les domaines de la communication, de l'indexation et de la protection des données vidéo.
3 février 2005, amphi D, bâtiment A29, Guillaume Fertin (Lina, Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique). Quelques problèmes (et quelques algorithmes) liés à l'étude des Structures d'ARN.
L'ARN (Acide RiboNucléique) est une molécule présente chez les êtres vivants, servant la plupart du temps au processus de synthèse des protéines. Elle peut se voir comme une séquence (un mot) composé de quatre nucléotides, notés A, C, G et U. Ces nucléotides peuvent être appariés deux à deux par des liens hydrogènes, les plus fréquents étant les liens A-U et C-G. Ces appariements induisent alors un repliement de la molécule dans l'espace. Une molécule d'ARN sera donc modélisée comme une séquence dite "arc-annotée", c'est-à-dire une paire (S, P), où:
Cet exposé traitera de quelques problèmes liés à la recherche et l'extraction de motifs dans les ARN. Ces problèmes seront vus sous l'angle de la complexité algorithmique. On cherche, dans un premier temps, à déterminer dans quelle classe se situe le problème:
Cet exposé présentera des travaux effectués en collaboration avec Guillaume Blin (Lina, Nantes), Danny Hermelin (Haifa), Romeo Rizzi (Trento) et Stéphane Vialette (LRI, Orsay).
7 octobre 2004, Ofer Hadar (Communication Systems Engineering Dept., Ben Gurion University). Optimal video compression for QoS IP Network Transmission (*)
Digital video communication systems exhibit diverse types of distortions that are strongly influenced by actual video content, compression methods and transmission capabilities. Recently, with the beginning of the deployment of commercial visual services over packet switching networks, the motivation to optimize performance and assure a grade of service of digital video communication systems has become a necessity and a key discriminator for networks, equipment, and services.
In this seminar I will begin with a short background on problems with video streaming on the current Internet. Than some common solutions will be presented: FEC, Retransmission, Error resilience and Error concealment. The rest of the seminar will be focus on investigating a computational model for the evaluation of video quality that transmitted over IP networks. In this research we would like to find the best way to compress a video stream under various conditions of channel errors. The three compression parameters that we can control are: frame rate, resolution, and quantization. For any given channel conditions, we intend to find the optimum combination between these three coding parameters, to give us the best video quality. The proposed models and metrics are fitted to human perception using extensive data from subjective experiments. A wide range of scenes and test conditions were applied in the subjective experiments in order to establish the relationship between the perceived qualities and the computational models. The computational results can be use to optimize the performance of digital imaging systems with respect to visual content, compression and transmission.
(*) This presentation is based on a PhD research by Mr. Ron Shmueli under the supervision of Dr. Ofer Hadar.
21 octobre 2004, Laurent Girin (Institut de la Communication Parlée, INPG, Grenoble). Modélisation sinusoïdale de la parole : quoi de vieux ? quoi de neuf ?
Le modèle sinusoïdal de la parole (MSP) consiste à exprimer le signal de parole comme la somme d'un nombre réduit de sinusoïdes évoluant relativement lentement dans le temps. Les paramètres du MSP sont les amplitudes, les phases et les fréquences. Ce modèle est particulièrement efficace pour représenter les portions voisées (quasi-périodiques) de la parole : les paramètres évoluent alors relativement lentement dans le temps au rythme de la faible non-stationnarité du signal. Un système d'analyse-synthèse basé sur un tel modèle consiste à mesurer les paramètres à des intervalles de temps court (de l'ordre de la dizaine de ms, c'est l'analyse à court terme) puis à réaliser l'interpolation de ces paramètres entre deux points de mesure consécutifs pour reconstruire le signal (synthèse à court terme).
Dans cet exposé, on présentera d'abord plus précisément (mais sans trop rentrer dans les détails) les principes de base de l'analyse et de la modélisation des trajectoires des paramètres pour la synthèse à court terme. Puis, on donnera un aperçu des applications classiques dans le domaine de la parole, notamment le codage (compression) et la transformation du signal (par exemple dilatation/compression temporelle, changement de pitch). Enfin, on présentera une série de travaux récents menés en collaboration entre l'ICP et le LaBRI visant à apporter de nouveaux développements et de nouvelles applications autour du MSP et de sa version adaptée aux signaux de musique.
En particulier, le développement d'un algorithme de tatouage (ou watermarking, c'est-à-dire insertion dans le signal des données supplémentaires de façon inaudible et robuste aux attaques) à base de modulation des trajectoires fréquentielles sera décrit. De même, le principe d'une modélisation « à long terme » des trajectoires des paramètres du modèle sera présenté. On cherche ici à modéliser mathématiquement l'évolution des paramètres du MSP sur des sections de parole beaucoup plus longues que la dizaine de ms : on peut aller jusqu'à plusieurs sons de parole enchaînés, voire des phrases complètes. Cette modélisation devrait permettre l'élaboration de codeurs de parole à très bas débit et haut délai dédiés au stockage. On montrera qu'elle doit aussi permettre un support efficace au développement de l'application de tatouage.
Jean Bétréma, bureau 303, LaBRI, tél. (05-40-00) 60-95.
Actes du séminaire :