École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Le processus par lequel les nourrissons acquièrent les compétences en matière de langage reste peu connu. L'un des principaux défis est de comprendre les mécanismes sous-jacents à la normalisation du locuteur dans le cerveau humain. Cette étude vise à aborder cette question en s'attaquant à une tâche de clustering des voyelles. Tout d'abord, nous mettrons en œuvre un classificateur supervisé et comparerons ses performances aux méthodes de normalisation analytiques trouvées dans la littérature. Ensuite, nous examinerons comment la contrastive loss peut être utilisée dans une architecture de reinforcement learning pour clusteriser les voyelles dans un espace de représentation. Ce rapport souligne l'importance d'explorer l'établissement précoce de la relation entre les représentations phonétiques abstraites et l'espace articulatoire, mettant en lumière les mécanismes complexes impliqués dans l'acquisition du langage pendant la petite enfance.