Analyse en Composantes Indépendantes et Réseaux Bayésiens

De la Séparation de Sources à l’Analyse en Composantes Indépendantes

Les Réseaux Bayésiens versus d’autres modèles probabilistes pour le diagnostic multiple de systèmes complexes

Résumé. Le diagnostic multiple à base de réseaux bayésiens hérite, entre autre, des travaux sur le diagnostic à base de modèles dont certains exploitent les probabilités. D’autre part, de nombreuses applications des réseaux bayésiens portent sur le diagnostic de systèmes peu ou moyennement complexes ou encore sur le diagnostic médical. Cet article présente en détail l’intérêt du modèle graphiqu...

Une stratégie pour l'interprétation en analyse spectrale. Détection et caractérisation des composantes d'un spectre. (A strategy for interpretation in spectral analysis)

Independent component analysis, A new concept?

The independent component analysis (ICA) of a random vector consists of searching for a linear transformation that minimizes the statistical dependence between its components. In order to define suitable search criteria, the expansion of mutual information is utilized as a function of cumulants of increasing orders. An efficient algorithm is proposed, which allows the computation of the ICA of ...

Méthodologie 3-way d'extraction d'un modèle articulatoire de la parole à partir des données d'un locuteur

Résumé. Pour parler, le locuteur met en mouvement un ensemble complexe d’articulateurs : la mâchoire qu’il ouvre plus ou moins, la langue à laquelle il fait prendre de nombreuses formes et positions, les lèvres qui lui permettent de laisser l’air s’échapper plus ou moins brutalement, etc. Le modèle articulatoire le plus connu est celui de Maeda (1990), obtenu à partir d’Analyses en Composantes ...