Contribution à la réalisation d'un système de reconnaissance des émotions : cas multilingue

Contribution to the realization of an Emotion Recognition System : multilingual case

• Auteur / Autrice : Anwer Slimi
• Direction : Henri Nicolas, Mounir Zrigui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/08/2022
• Etablissement(s) : Bordeaux en cotutelle avec Faculté des sciences, université de Monastir, Tunisie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
• Jury : Président / Présidente : Jenny Benois Pineau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Bimbot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Kais Haddar, Mohamed Ali Mahjoub

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique de la parole

Reconnaissance automatique des émotions

Apprentissage profond

Mots clés libres

Reconnaissance des émotions

Analyse de la parole

Apprentissage en profondeur

Emotion Recognition

Speech analysis

Deep Learning

Résumé

L'émotion est un phénomène complexe qui apporte une contribution significative à la communication humaine. Les émotions donnent du sens à la conversation entre les individus et nous permettent de mieux nous comprendre. En outre, l'interaction homme-machine a produit des changements importants ces dernières années pour satisfaire les exigences et les responsabilités des clients. La communication entre les individus et les machines est devenue possible grâce aux multiples avancées technologiques. Sous cet angle, il serait parfait que les machines reconnaissent automatiquement les émotions humaines afin d'améliorer la communication et l'interaction entre les deux parties. Dans cette thèse, nous proposons un certain nombre d'innovations pour améliorer l'efficacité des systèmes actuels. Nous proposons également le premier modèle de détection du changement de catégories d'émotions dans les discours.

Emotion is a complicated phenomenon that makes a significant contribution to human communication. Emotions add meaning to the conversation between individuals and allow us to better understand each other. Besides, Human-Computer interaction has produced significant changes in recent years to satisfy the requirements and responsibilities of clients. Communication between individuals and machines has become feasible through multiple advances in technology. From this angle, it would be perfect for machines to automatically recognize human feelings in order to improve communication and interaction between both parts. In this thesis, we propose a number of innovations to enhance the efficiency of current systems. We propose as well the first model for the detection of emotion categories’ change in Speeches