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Comparaison de deux plateformes pour la capture de la parole à distance : Microsoft Teams et OpenTera
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La possibilité de réaliser des évaluations de la parole à distance revêt un attrait important tant pour les cliniciens que pour les chercheurs. Toutefois, les plateformes de téléconférence populaires comportent des limites au plan de la fidélité sonore qui peuvent altérer de façon significative le signal de la parole tant pour son évaluation subjective qu’objective (Bouvier, Green et al., 2023 ; Weerathunge et al., 2021). Le présent projet vise à comparer l’effet de deux plateformes respectant les critères de sécurité pour la télésanté au Québec, soit Microsoft Teams et OpenTera, sur le signal de la parole.Vingt échantillons de parole de …

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Vers une audition améliorée : la SmartBelt, une ceinture vibrotactile et la localisation sonore
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La localisation de sources sonores joue un rôle essentiel dans la vie quotidienne de l’humain. En effet, cette modalité sensorielle offre la possibilité d’estimer la distance et la direction d’arrivée du son dans l’environnement. Récemment, des outils ont été développés afin d’améliorer les capacités à localiser une source sonore pour une personne avec une perte d’acuité auditive. Entre autres, une ceinture intelligente dotée de microphones et d’actionneurs a été mise au point pour fournir une rétroaction tactile à l’utilisateur. Cette étude démontre qu’une telle ceinture améliore la précision avec laquelle une personne localise la direction d’arrivée d’une source sonore située …

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Audition artificielle en robotique
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La robotique collaborative implique entre autres une interface humain-robot efficace pour permettre une interaction naturelle. Plus particulièrement, la parole humaine représente une méthode de communication omnidirectionnelle qui facilite l’interaction homme-machine dans un environnement dynamique. Cette présentation introduit les défis actuels pour permettre aux robots d’entendre dans des environnements bruités en présence de réverbération. Il sera question des problématiques actuelles (bruits générés par l’environnement et le robot lui-même, calculs en temps réel sur un ordinateur embarqué, adaptation à un environnement dynamique avec peu de données, etc.) et les pistes de solution en cours d’exploration (utilisation de matrices de microphones, apprentissage profond …

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