MBA Mathieu Leonel

Docteur (ATER, Sorbonne Université)
Équipe : SYEL
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 24-25, Étage 5, Bureau 513
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05

Tel: 01 44 27 75 07, Mathieu-Leonel.Mba (at) nulllip6.fr
https://lip6.fr/Mathieu-Leonel.Mba

Direction de recherche : Bertrand GRANADO, Paulin MELATAGIA YONTA

Co-encadrement : DENOULET Julien

Génération automatique de plateformes matérielles distribuées pour des applications de traitement du signal

Les langues locales ou langues maternelles propres aux individus jouent un rôle important pour leur épanouissement dans leurs différentes activités socio-économiques. Les langues africaines, et spécifiquement les langues camerounaises sont exposées à la disparition au profit des langues étrangères adoptées comme langues officielles au lendemain des indépendances. C’est la raison pour laquelle il est primordial de les numériser et les intégrer dans la majorité des services dématérialisés pour leur pérennisation. La reconnaissance vocale, largement utilisée comme interface d'interaction homme machine, peut être non seulement un outil d'intégration des langues locales dans les applications, mais aussi un outil de collecte et de numérisation des corpus. Les systèmes embarqués sont l'environnement par excellence de déploiement des applications qui exploitent cette interface d'interaction homme machine. Cela implique qu'il est nécessaire de prendre des mesures (à travers la réduction du temps de réponse) pour satisfaire la contrainte de temps réel très souvent rencontrée dans ce type d'application. Deux approches existent pour la réduction du temps de réponse des applications à savoir la parallélisation et l'usage des architectures matérielles efficaces. Dans cette thèse, nous exploitons une approche hybride pour réduire le temps de réponse d'une application. Nous le faisons par la parallélisation de cette application et sa mise en œuvre sur architecture reconfigurable. Une architecture dont les langages de mise en œuvre sont connus pour être de bas niveau. De plus, au vu de la multitude des problématiques posées par la mise en œuvre des systèmes parallèles sur architecture reconfigurable, il se pose un problème de productivité de l'ingénieur. Dans cette thèse, en vue de mettre en œuvre un système de reconnaissance vocale temps réel sur système embarqué, nous proposons, une approche de mise en œuvre productive d'applications parallèles sur architecture reconfigurable. Notre approche exploite MATIP un outil de conception orienté plateforme, comme FPGA Overlay basé sur la synthèse de haut niveau. Nous exploitons cette approche pour mettre en œuvre un modèle parallèle d'un algorithme d'extraction des caractéristiques pour la reconnaissance des langues à tons (caractéristique de la majorité des langues camerounaises). L'expérimentation de cette solution sur des mots isolés de la langue Kóló, en comparaison à d'autres propositions (version logicielle et IP matérielles), montre que, notre approche est non seulement productive en temps de mise en œuvre, mais aussi l'application parallèle obtenue est efficace en temps de traitement. C’est la raison pour laquelle nous avons mis en œuvre XMATIP une extension de MATIP pour rendre cette approche compatible à la co-conception et co-synthèse matérielle logicielle.

Soutenance : 26/09/2023

Membres du jury :

Loïc LAGADEC, Professeur, ENSTA Bretagne [Rapporteur]
Elie FUTE TAGNE, Professeur, Université de Dschang [Rapporteur]
René NDOUNDAM, Professeur, Université de Yaoundé I
Laure GONNORD - Professeur – GrenobleINP/Esisar
Christian GAMOM-Professeur - ENSET, Université de Douala
Maurice TCHUENTE- Professeur Émérite, Université de Yaoundé I
Bertrand GRANADO - Professeur - Sorbonne Université
Paulin MELATAGIA YONTA - Maître de Conférences - Université de Yaoundé I
Julien DENOULET - Maître de Conférences - Sorbonne Université

Publications 2022-2023

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