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Questions / Méthodes / Sources

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29 liens sur cette page. Chaque relation est rédigée et publiée par le Bureau.

  1. PublicationLearnable Fractional Superlets with a Spectro-Temporal Emotion Encoder for Speech Emotion RecognitionSuivre ses liens →
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  2. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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    PublicationLearnable Fractional Superlets with a Spectro-Temporal Emotion Encoder for Speech Emotion RecognitionSuivre ses liens →
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  3. PublicationFrom unaltered raw waveform to emotion: Synergizing convolutional and gated recurrent networks for holistic speech emotion analysisSuivre ses liens →
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  4. ProjetL’émotion à partir du signal brutSuivre ses liens →
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  5. PublicationMultimodal Emotion Recognition with Cross-Attentive Learning and Feature FusionSuivre ses liens →
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  6. ProjetFusion émotionnelle par attention croiséeSuivre ses liens →
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    PublicationMultimodal Emotion Recognition with Cross-Attentive Learning and Feature FusionSuivre ses liens →
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  7. PublicationNeural Wavelet Packet-Based Bidirectional Autoencoder for Multi-Resolution Speech EnhancementSuivre ses liens →
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  8. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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    PublicationNeural Wavelet Packet-Based Bidirectional Autoencoder for Multi-Resolution Speech EnhancementSuivre ses liens →
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  9. PublicationLearnable Deep Wavelet Packet Transform for Speech Emotion Recognition in High-Risk Suicide CallsSuivre ses liens →
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  10. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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  11. PublicationSigWavNet: Learning Multiresolution Signal Wavelet Network for Speech Emotion RecognitionSuivre ses liens →
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  12. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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  13. PublicationDeep Multiresolution Wavelet Transform for Speech Emotion Assessment of High-Risk Suicide CallersSuivre ses liens →
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  14. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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  15. PublicationUnveiling hidden factors: explainable AI for feature boosting in speech emotion recognitionSuivre ses liens →
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  16. ProjetRenforcement explicable des caractéristiquesSuivre ses liens →
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  17. PublicationUnlocking the Emotional States of High-Risk Suicide Callers through Speech AnalysisSuivre ses liens →
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  18. ProjetL’émotion à partir du signal brutSuivre ses liens →
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    PublicationUnlocking the Emotional States of High-Risk Suicide Callers through Speech AnalysisSuivre ses liens →
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  19. PublicationIterative Feature Boosting for Explainable Speech Emotion RecognitionSuivre ses liens →
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  20. ProjetRenforcement explicable des caractéristiquesSuivre ses liens →
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    PublicationIterative Feature Boosting for Explainable Speech Emotion RecognitionSuivre ses liens →
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  21. PublicationCNN-n-GRU: end-to-end speech emotion recognition from raw waveform signal using CNNs and gated recurrent unit networksSuivre ses liens →
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    LogicielCNN-n-GRUSuivre ses liens →
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  22. ProjetL’émotion à partir du signal brutSuivre ses liens →
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    PublicationCNN-n-GRU: end-to-end speech emotion recognition from raw waveform signal using CNNs and gated recurrent unit networksSuivre ses liens →
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  23. Axe de rechercheApprentissage interprétable et multimodalSuivre ses liens →
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    ProjetFusion émotionnelle par attention croiséeSuivre ses liens →
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    Étudier les relations entre audio, texte et vidéo par attention croisée et fusion des caractéristiques.

  24. Axe de rechercheApprentissage interprétable et multimodalSuivre ses liens →
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    ProjetRenforcement explicable des caractéristiquesSuivre ses liens →
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    Utiliser l’attribution des caractéristiques pour affiner les représentations acoustiques et examiner les décisions du modèle.

  25. Axe de rechercheReprésentations apprenables du signalSuivre ses liens →
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    ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
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    Un dossier reliant ondelettes apprenables, paquets d’ondelettes, débruitage et superlettes fractionnaires.

  26. Axe de rechercheParole, émotion et contexte humainSuivre ses liens →
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    ProjetL’émotion à partir du signal brutSuivre ses liens →
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    CNN-n-GRU et les études associées relient les motifs acoustiques locaux aux dépendances temporelles.

  27. ProjetFusion émotionnelle par attention croiséeSuivre ses liens →
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    MéthodeReconnaissance émotionnelle multimodale par attention croiséeSuivre ses liens →
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    Cette fiche explique les étapes méthodologiques des études rassemblées dans le dossier.

  28. ProjetRenforcement explicable des caractéristiquesSuivre ses liens →
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    MéthodeRenforcement itératif des caractéristiques par attributionSuivre ses liens →
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    Cette fiche explique les étapes méthodologiques des études rassemblées dans le dossier.

  29. ProjetApprentissage temps-fréquence adaptatifSuivre ses liens →
    utilise une méthode de
    MéthodeApprendre une représentation multirésolution du signalSuivre ses liens →
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    Cette fiche explique les étapes méthodologiques des études rassemblées dans le dossier.

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