Enseignements

Formation continue - Du machine learning au deep learning - Grenoble-INP (2 jours)

* Pour plus d'information, voir ici


Traitement de la parole - PHELMA (Grenoble-INP)

    • CM 16h + TP 4h, plus d'information ici, (slides disponibles sur Chamilo) 


Introduction à l'apprentissage profond (deep learning) - PHELMA (Grenoble-INP)

* Lectures (2h): ConvNet, RNN (jupiter notebook available on Chamilo)

 

Fundamentals of Probabilistic Graphical Models - Master 2 MOSIG-SIAM (UGA)

* Lecture (2x1h30): Hidden Markov models

* Lab work (1h30): Practical application of an HMM-based acoustic-phonetic decoder (slides disponibles sur Chamilo)

 

Bayesian methods for data image analysis - Master 2 SIGMA (UGA)

  • Lecture (2x2h): Gaussian Mixture models, Hidden-Markov model, application to automatic speech recognition (slides here)

 

Traitement du signal audio en temps-réel - PHELMA (Grenoble-INP)

* Lectures (2x2h) : (slides here)

* Lab work (4*4h) : implementation of a real-time convolution reverb (audio effect) (sujet ici) / (ressources ici)

Grenoble Images Parole Signal Automatique laboratoire

UMR 5216 CNRS - Grenoble INP - Université Joseph Fourier - Université Stendhal