Illustration des travaux de CRISSP
Crédit photo © GIPSA-lab
Chiffres-clés
7
permanents
6
doctorants & post-doctorants
Axes de recherche
Les thématiques de recherche de CRISSP se regroupent en 7 axes principaux :
- la synthèse vocale (codage, réhaussement de la parole, synthèse à partir du texte) avec un focus sur l'expressivité, la réactivité, la synthèse audiovisuelle).
- l'interaction homme-robot avec l'analyse, la modélisation et la génération de signaux verbaux et co-verbaux (incluant le regard ou les mouvements de tête).
- la séparation/localisation de sources et le débruitage de la parole.
- la reconnaissance et la génération automatique des langues gestuelles avec un focus sur la Langue Parlée Complétée.
- la modélisation acoustico-articulatoire (inversion, synthèse, silent speech interface, biofeedback)
- l'apprentissage auto-supervisé des représentations de la parole, avec un focus sur l'interprétabilité et le contrôle des représentations
- la modélisation de la prosodie, incluant analyse (acoustique, gestuelle) et génération (automatique, contrôle gestuel)
Keywords
traitement automatique de la parole, production de la parole, interaction homme-robot, prosodie, apprentissage auto-supervisé, séparation de sources sonores, localisation de sources sonores, Langue Parlée Complétée, intelligence artificielle
Plateformes et expérimentation
CRISSP s'appuient sur plusieurs plateformes expérimentales pour l'acquisition de signaux multimodaux impliqués dans la production de la parole et l’interaction (articulation, mouvement de tête, regard, etc.) :
Projets
Theradia
2019-2025
Financement : BPI France
Coordinateur :
SilentPitch
2023-2027
Financement : ANR-23-CE33-0016
Coordinateur :
Serveur gestuel
Financement : BPI France
Coordinateur :
Fluence
Trans3
2017-2024
Financement :
Coordinateur :
Partenaires
Partenaires académiques
- LPNC
- LIG
- INSERM (Grenoble)
- ENS, LISN (Paris)
- LIS (Marseille)
- Centrale Superlec
- Irisa (Rennes)
- LPP (Paris)
- Institut Jean le Rond d'Alembert (Paris)
- University of Edinburgh
- University College London
Partenaires industriels
- Orange
- ATOS
- NaverLabs
- Arturia
- Vogo
- Orange
- Ives
- Dynamic.XYZ
- Humans Matter
Faits marquants
2021
Publication de l'article "Dynamical Variational Autoencoders: A Comprehensive Review" dans Foundations and Trends in Machine Learning (Vol. 15, No. 1-2, pp 1-175). Cet article a été réalisé en collaboration avec INRIA et LPNC dans le cadre de l'institut 3IA MIAI et a déjà cité plus de 250 fois.
Pascal PERRIER et Laurent GIRIN sont membres de la chaire Bayesian Cognition and Machine Learning for Speech communication de l'Institut MIAI Grenoble Alpes.
