Production year
2019
© Frédéric MALIGNE / IRIT / CNRS Images
20190024_0012
Analyse du résultat de la mesure de prédiction de l’intelligibilité sur un signal de parole dégradée. Cette mesure est calculée sur les processeurs graphiques (GPU) du serveur OSIRIM. L’objectif est de définir une mesure d’intelligibilité de la parole objective, afin d’aider les audioprothésistes lorsqu’ils effectuent des ajustements et des réglages d'un appareil auditif. Une méthodologie pour la simulation et l’évaluation automatique de l’effet de la presbyacousie (surdité progressive liée à l'âge), sur l’intelligibilité de la parole a été proposée. Les mesures s’appuient sur des techniques d’Intelligence Artificielle, comme de l’apprentissage profond. En effet, un système de reconnaissance automatique de la parole analyse le signal dégradé et prédit sa qualité : son comportement s’est révélé similaire et comparable à la perception humaine. Ce travail se place dans le cadre d’une collaboration entre la Société Archean Technologies et l’Université Paul Sabatier (équipe SAMoVA de l’IRIT).
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2019
Our work is guided by the way scientists question the world around them and we translate their research into images to help people to understand the world better and to awaken their curiosity and wonderment.