Thèse. Mathieu RAMONA - PDF\nDownload "Thèse. Mathieu RAMONA"\n1 Thèse présentée pour obtenir le grade de docteur de l Ecole Télécom ParisTech Spécialité : Signal et Images Mathieu RAMONA Classification automatique de flux radiophoniques par Machines à Vecteurs de Support Soutenue le 21 juin 2010 devant le jury composé de : Cédric Richard Régine André-Obrecht Jean-François Bonastre Geoffroy Peeters Marc Brelot Gaël Richard Bertrand David Président Rapporteurs Examinateurs Directeurs de Thèse\n3 Remerciements Je tiens à remercier tout d abord Alexis Ferrero pour m avoir donné l opportunité de réaliser cette thèse au sein de RTL, ainsi que Yves Grenier, pour m avoir accueilli au département TSI de TELECOM ParisTech. Je remercie également mes directeurs de thèse Gaël Richard et Bertrand David, avec une grande gratitude, pour leur encadrement, leur patience et leurs nombreux conseils. J estime avoir eu beaucoup de chance de pouvoir travailler avec des directeurs de thèse sachant doser à la perfection le subtil équilibre entre encadrement et cordialité. Merci également à Marc Brelot, pour ces trois années passées à RTL à ses côtés, pour sa bonne humeur constante et ses efforts pour suivre d aussi près que le lui permettaient ses obligations, l avancement de mes travaux. Je remercie également mes collègues à RTL, en particulier Benoît Pellan, Pierre Souchay et Jonathan Launay. Merci également à tous les membres de la troupe de l ATQL, qui m ont apporté un cadre d évasion unique. J adresse en particulier une pensée émue et infiniment reconnaissante à M. Claude Coulon, qui m a transmis l amour du théâtre. Merci enfin à tous ceux qui m ont aidé et soutenu durant ces années de thèse : ma famille, mes amis, et surtout Anne, pour son soutien inconditionnel, sa patience et sa simple présence à mes côtés durant ces derniers mois. Merci à toi. 3\n5 Table des matières Remerciements 3 Table des matières 7 Notations 9 1 Introduction Vers une radio numérique Applications de l indexation audio pour la radio «Qu est-ce que la musique?» Classification par Machines à Vecteurs de Support Problématiques Résumé des contributions Structure du document État de l art Applications de la classification audio Taxonomie audio Techniques de classification Caractérisation audio I Classification par Machines à Vecteurs de Support 31 3 Présentation des Machines à Vecteurs de Support Classification supervisée Prélude Machines à Vecteurs de Support linéaires Principe de Minimisation du Risque Structurel Noyaux Machines à Marge souple Méthodes à noyaux Une méthode universelle d apprentissage Sélection du noyau Illustration sur des données artificielles Stratégies d affinage Critères d évaluation basés sur l erreur de généralisation Critères basés sur la séparation de classes Facteur d erreur C Evaluation des critères de sélection de noyau\n6 TABLE DES MATIÈRES 5 Stratégies multi-classes Combinaisons de SVM Reformulation des SVM Discussion et Conclusion II Caractérisation audio 81 6 Application sur un signal audio Architecture du système de classification Analyse du signal en trames Intégration temporelle Normalisation des descripteurs Liste des descripteurs employés Discussion Sélection de descripteurs Introduction Taxonomie des algorithmes de sélection Méthodes filtres classiques Méthodes à noyaux Propositions d algorithmes efficaces de sélection Synthèse Expériences comparatives Commentaires III Approches dynamiques Algorithmes de post-traitement Règles heuristiques Filtrages Modèles de Markov Cachés (HMM) Hidden Semi-Markov Models Approche hybride par segmentation aveugle Principe Détection de rupture Méthodes classiques Mesures probabilistes dans les espaces RKHS SVM à une classe Recherche de maxima pour la détection de rupture IV Évaluation et analyse Évaluations Corpora audio Protocole d évaluation Expérience 1 : comparaison des taxonomies Expérience 2 : post-traitements Résultats à ESTER 2 et sur le corpus de Scheirer Expérience 4 : Détection de voix chantée Implémentation Conclusion 167 6\n7 TABLE DES MATIÈRES Annexes 172 A Estimation du rayon R 173 A.1 Minimisation de Vapnik A.2 Approximation moyenne A.3 Approximation de Joachims B Bases de données pour l évaluation 175 B.1 Spambase & Ionosphere B.2 Lymphoma B.3 Parole / musique C Descripteurs audio pour la classification 177 C.1 Descripteurs spectraux C.2 Descripteurs temporels C.3 Descripteurs cepstraux C.4 Descripteurs perceptifs Publications personnelles 185 Bibliographie 200 7\n9 Notations Symboles, fonctions et opérations mathématiques x x A A = [a ij ] ij A B Σ(A) = a ij Card(E) Scalaire Vecteur Matrice Composantes de la matrice A Produit de Hadamard (terme à terme) sur les matrices A et B Somme des termes de la matrice A Cardinal de l ensemble E c Indice de classe i Indice d exemple d Indice de dimension (ou de composante) S Ensemble des exemples S c Ensemble des exemples de la classe c x i,d Composante d de l exemple i µ c Centre des exemples de la classe c Σ c Matrice de covariance des exemples de la classe c p X (x) ou p(x) Densité de probabilité de la variable aléatoire X pour une réalisation x. p c (x) Probabilité a posteriori de la classe c par rapport à l observation x. α = [α i ] i Multiplicateurs de Lagrange k(x, y) Fonction noyau sur les exemples x et y Φ(x) Fonction de transformation associée au noyau k. k w Noyau pondéré par les facteurs w = [w d ] d. K Matrice de Gram d un noyau k sur l ensemble S f(x) Fonction de décision du classifieur appliquée sur l exemple x. f (x) Fonction de décision probabilisée. x d x, wd x, w d Dérivée partielle de x par rapport à la composante d du vecteur w. d K, wd K, [ d k ij ] ij Matrice des dérivées partielles des composantes de K par rapport à la composante d du vecteur w, F Produit de Frobenius F Norme de Frobenius 9\n10 TABLE DES MATIÈRES Acronymes GMM HMM HSMM knn ANN SVM RKHS SVM1C RBF Gaussian Mixture Model, Modèle de Mélange de Gaussiennes Hidden Markov Model, Modèle de Markov Caché Hidden Semi-Markov Model, Modèle Semi-Markovien Caché k Nearest Neighbors, k Plus Proches Voisins Artificial Neural Networks, Réseaux de Neurones Artificiels Support Vector Machine, Machine à Vecteurs de Support Reproducting Kernel Hilbert Space, Espace de Hilbert à Noyaux Reproduisants Machine à Vecteurs de Support à une Classe Radial Basis Function, Fonction à Base Radiale OVA One-vs-All, «un contre tous» OVO One-vs-One, «un contre un» ECOC Error Correcting Output Codes, Codes Correcteurs d Erreurs DAGSVM Direct Acyclic Graph SVM, SVM multi-classes par Graphe Acyclique Direct DSVM Dendogram SVM, Dendogramme de SVM LOO KTA KCS R2W2 IRMFSP FSV AROM SAS SFS FAS SCSS KFDS GLR BIC LLR KCD ESTER SES Erreur Leave One Out Kernel Target Alignement, ou Alignement du noyau Kernel Class Separability, ou Séparabilité des Classes kernelisée Borne Rayon-Marge Inertia Ratio Maximization using Feature Space Projection Feature Selection concave Approximation of the zero-norm Minimization Scaled Alignement Selection, Sélection pondérée basée sur le critère d Alignement Scaled Frobenius Selection, Sélection pondérée basée sur le critère de Frobenius Forward Alignement Selection, Sélection Forward basée sur le critère d Alignement Scaled Class Separability Selection, Sélection Pondérée sur le critère de Séparabilité des Classes Kernel Fisher Discriminant Analysis, Sélection sur le Discriminant de Fisher Kernelisé Generalized Likelihood Ratio, Rapport de Vraisemblance Généralisé Bayesian Information Criterion, Critère d Information Bayésienne Log-Likelihood Ratio, Rapport de Vraisemblance Logarithmique Kernel Change Detection, Détection de Changement Kernelisée Évaluation des Systèmes de Transcription enrichie d Émissions Radiophoniques Segmentation en Événements Sonores 10\n11 Chapitre 1 Introduction Sommaire 1.1 Vers une radio numérique Applications de l indexation audio pour la radio «Qu est-ce que la musique?» Classification par Machines à Vecteurs de Support Problématiques Résumé des contributions Structure du document Vers une radio numérique Ce document décrit le travail de recherche exécuté durant mon doctorat en convention CIFRE dans l entreprise RTL, en cotutelle académique avec le département TSI 1 du laboratoire de l école TELECOM ParisTech. Ce doctorat est né de la nécessité pour RTL de moderniser ses moyens techniques pour demeurer l un des principaux acteurs du paysage radiophonique français dans le cadre du projet national de numérisation de la radio. Aujourd hui l un des derniers médias encore analogiques, la radio prépare actuellement sa transition vers le numérique, dans le sillage de la Télévision Numérique Terrestre. Pourtant le contexte est très différent. De par sa simplicité technologique et parce qu elle peut être une occupation auxiliaire, la radio est le compagnon de notre quotidien et trouve sa place dans une multiplicité d endroits tels que la cuisine, la salle de bain, le salon, dans un baladeur, ou surtout dans la voiture. Ainsi le pari de la radio numérique implique le renouvellement de 160 millions de postes de radio en France, et, contrairement à l image hertzienne, la qualité de son est suffisamment satisfaisante pour que de nombreux utilisateurs demeurent sceptiques quant à l intérêt de renouveler leurs postes pour une offre dont l avantage n est pas évident. C est ainsi que, sous l impulsion de plusieurs acteurs, parmi lesquels RTL joue un rôle essentiel, la révolution numérique s accompagne d une valeur ajoutée. Le protocole de diffusion T-DMB (Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, soit Diffusion Multimédia Numérique Terrestre) permet d adjoindre au flux audio un flux de services multimédias accessibles à partir d un écran interactif. Afin de ne pas se dénaturer, la radio se doit de demeurer un média n accaparant pas l attention de son auditeur ; aussi le service ajouté n est pas un flux vidéo qui viendrait en outre concurrencer les acteurs très compétitifs du paysage audiovisuel, mais une offre d informations auxiliaires qui viennent agrémenter l expérience radiophonique sans jamais s y substituer. Ainsi on pourra par exemple y trouver, dans le cas d une émission musicale, le titre et l artiste de la chanson diffusée, voire un lien vers un site de vente en ligne ; ou dans le cas d une interview, une courte présentation textuelle ainsi qu une photographie de l invité. De nombreux services non synchronisés peuvent également venir compléter le flux audio, comme des prévisions météorologiques ou la grille des programmes de la station. La figure 1.1 montre un exemple d affichage 1. Traitement du Signal et de l Image 11\n12 CHAPITRE 1. INTRODUCTION Figure 1.1 Exemple d affichage interactif accompagnant la radio numérique. complémentaire pour une soirée électorale, qui permet ainsi à l auditeur de consulter les résultats à tout moment. Le projet idéal pour une radio comme RTL consisterait à pouvoir produire ce contenu automatiquement en temps réel ou en ligne 2, à partir du flux audio, ou au moins à réunir le plus possible d informations pertinentes pour la personne en charge de ce travail. Pourtant, actuellement, la plupart des grandes radio n ont pas de contrôle en aval sur ce qu elles émettent. Les logiciels de diffusion exploités sont des applications propriétaires volumineuses et se contentent de réunir les informations sonores voulues, sans fournir d informations sur ce qu elles diffusent, qui soient exploitables par un ordinateur. De plus, dans de nombreux cas, comme par exemple une interview impliquant une personnalité et plusieurs journalistes dans un même studio, l information qui nous intéresserait, à savoir l identité des locuteurs et la localisation des tours de parole, est totalement inconnue du système de diffusion. C est pourquoi RTL, entamant sa mutation numérique, a choisi de se doter des meilleurs atouts en faisant appel aux technologies d indexation audio, qui substituent à l indexation manuelle classique l extraction automatique d informations (on parle généralement de méta-données) à partir du signal audio. Celles-ci ouvrent une autre perspective prometteuse dans la mise en place d un système d indexation automatique des archives de la station. En effet, la station conserve depuis 1997 la totalité du flux d antenne, mais l annotation manuelle d un tel volume de données dépasse largement les possibilités d une entreprise dont le cœur de métier reste avant tout la production d informations et non l archivage. 1.2 Applications de l indexation audio pour la radio On peut ainsi lister nombre d applications qui profiteraient directement à un média radio comme RTL : 1. Reconnaissance des titres musicaux : l identification des titres musicaux est un atout essentiel pour une radio puisqu elle permet de maintenir l auditeur informé de ce qu il écoute en lui fournissant les informations de titre, artiste et album, en plus de fournir la pige 3 nécessaire pour les organismes de contrôle de droits d auteur (SACEM...). On fait généralement appel pour cela à des techniques d identification audio qui se concentrent sur la construction d une empreinte compacte pour chaque titre musical et sa recherche parmi une très vaste collection d empreintes indexées. 2. Nous faisons la distinction entre le temps réel, qui désigne une réponse quasi instantanée par rapport au contenu d un flux audio, et le traitement en ligne (online) qui correspond à un temps de réponse différé mais régulier et borné par une durée raisonnable (quelques secondes...). 3. Vocable de radio désignant la description détaillée de ce qui est émit par la station. 12\n13 1.3. «QU EST-CE QUE LA MUSIQUE?» 2. Recherche de la voix chantée dans un titre musical : il n est pas rare que le présentateur d une émission musicale ou de variété parle sur le début d une chanson, grapillant ainsi quelques précieuses secondes de parole sur une introduction trop longue, ou assurant simplement la transition entre deux titres. Les présentateurs s interrompent par convention lorsque l artiste commence à chanter. À cette fin, il est actuellement nécessaire d annoter manuellement les chansons afin de permettre au présentateur de savoir précisemment jusqu à quand il peut parler ou à partir de quand, sur la fin d une chanson. La détection automatique de voix chantée dans une chanson permettrait ainsi d automatiser ce processus. 3. Reconnaissance et suivi de locuteurs : la reconnaissance de locuteurs permet de fournir à l auditeur des informations (biographie...) sur le journaliste ou la personne interviewée. Le suivi de locuteur permet de plus d indiquer en temps réel qui a la parole. L application d une telle technique sur les archives permettrait en outre une recherche par locuteur, ce qui se révèlerait un outil très utile pour le travail des journalistes ou pour la constitution des meilleurs moments de certaines émissions (par exemple les fameuses «Grosses têtes»). 4. Transcription de la parole : les bulletins d informations sont généralement fournis aux journalistes à l antenne sous forme écrite. Le texte est par la suite corrigé manuellement afin de prendre en compte les modifications éventuelles apportées par le présentateur en direct. La transcription automatique permettrait de simplifier ce processus et de le généraliser à l ensemble des programmes d antenne. La forme textuelle représente un avantage énorme sur l archive audio puisqu elle permet l application des outils de recherche textuelle beaucoup plus puissants et moins gourmands que l indexation audio. 5. Détection de rires, d applaudissements ou de foule : les rires et les applaudissements du public ou des invités peuvent être interprétés comme des indices de moments forts de certaines émissions. De même, lors d une retransmission sportive, la clameur de la foule est généralement révélatrice d un événement clé du match. La détection de ce type d événement peut ainsi aider à la constitution du résumé ou des meilleurs moments d une émission. 6. Recherche de sons-clés (jingles...) : la recherche de sons-clés caractéristiques et récurrents, comme les jingles, les habillages sonores ou les publicités, permet de structurer les archives et ainsi de faciliter son exploration. On remarque que les quatre premières applications énumérées se basent sur une hypothèse forte sur le contenu acoustique analysé. Ainsi les deux premières concernent des plages de musique tandis que les deux suivantes ne s appliquent que sur des extraits de voix parlée. Le premier outil indispensable à RTL pour l implémentation de ces traitements plus complexes consiste donc en l annotation automatique des plages de parole et de musique dans un flux audio. De plus, une fois la musique détectée, la détection de voix chantée constitue une application dont le principe est très similaire. En effet, chacune de ces tâches implique la reconnaissance d une catégorie acoustique identifiable sans ambiguïté par un être humain. Les tâches de recherche de sons-clés et de reconnaissance de titre se basent par contre sur un formalisme différent et dépassent le cadre de cette thèse. De même la reconnaissance de locuteur et la transcription automatique sont des sujets de recherche à part entière qui impliquent, l un la connaissance d une vaste collection de locuteurs dont la multiplicité a un impact radical sur l approche suivie, l autre des notions sur le langage et la sémantique qui dépassent largement le cadre purement audio de cette étude. Le problème de la classification audio, et particulièrement la classification parole/musique et la détection de chant, constituent donc les sujets couverts par cette thèse, et présentés dans ce document. 1.3 «Qu est-ce que la musique?» Alors que j expliquais, durant une école d été, mes travaux de jeune doctorant sur la classification parole/musique à un chercheur expérimenté, celui-ci me posa avec amusement la question suivante, qui me laissa sans réponse : «Mais qu est-ce que la musique?» 13\n14 CHAPITRE 1. INTRODUCTION En effet définir la musique de manière formelle est problématique. Même si l on dépasse les querelles sur la musicalité de tel ou tel genre (un éternel débat entre générations), on conviendra que celleci est généralement le produit d un consensus culturel basé sur de nombreuses notions cognitives complexes difficilement formalisables. On trouve les définitions suivantes, respectivement dans le Dictionnaire de l Académie Française et le Robert : Art de composer une mélodie selon une harmonie et un rythme ; théorie, science des sons considérés sous le rapport de la mélodie, de l harmonie, du rythme. Art de combiner des sons d après des règles (variables selon les lieux et les époques), d organiser une durée avec des éléments sonores ; productions de cet art (sons ou œuvres). On remarque que dans les deux cas, la musique est caractérisée par son mode de production, à savoir l acte de composition, qui consiste en un agencement de sons dans le temps. On trouvera pour la parole des définitions qui renvoient au mode de production, ou qui sont même cycliques («Élément(s) de langage parlé» dans le Robert), liant inévitablement le phénomène sonore à sa source. Travaillant sur la reconnaissance de ces sources dans un signal audio, je revenais parfois sur cette question, me disant que ne pas y apporter une piste de réponse constituait une lacune. Pourtant j ai trouvé dans mon incapacité à apporter une réponse formelle la justification de la démarche scientifique employée. Si toute personne est en effet capable d identifier un son de production musicale ou vocale, c est bien parce que cette action, comme la plupart des processus cognitifs, échappe à la nécessité d une définition formelle et repose en réalité sur l apprentissage empirique de très nombreux exemples associés à une ou plusieurs catégories, qui nous permet de reconnaître celles-ci en présence d exemples inconnus. Le cerveau est fondamentalement une machine associative, avant d être une machine logique. L apprentissage statistique, qui constitue l outil prédominant dans le domaine de l indexation audio, repose précisément sur ce principe, et revient à poser la question plus empirique : «Est-ce de la musique?» Cette dernière constitue un problème fondamentalement différent, reposant sur la classification. On peut retrouver dans les deux questions posées la dualité classique entre approches «top-down» et «bottom-up» 4, la première partant d une définition englobant tous les exemples d une catégorie et permettant de les reconnaître, la seconde construisant la définition de la catégorie à partir d une collection d exemples représentatifs. Ce que nous appelons «classification audio» consiste en l application de ce principe de catégorisation d exemples parmi un ensemble prédéfini de classes, sur un signal audio. 1.4 Classification par Machines à Vecteurs de Support Le domaine de l apprentissage statistique est aujourd hui riche et l expérimentateur dispose de nombreuses méthodes de classification, généralement formalisées par les statisticiens. Parmi celles-ci, les Machines à Vecteurs de Support (SVM, Support Vector Machines) sont une approche récente (datant de la décennie passée) qui modernise le cadre classique de la séparation linéaire en introduisant une non-linéarité dans la surface de décision. La régularité de cette surface de décision est contrôlée par un principe de Minimisation du Risque Structurel qui garantit les bonnes propriétés de généralisation du classifieur. Les excellentes propriétés des SVM nous ont conduit à restreindre notre étude de la classification audio à cette méthode. Une étude préliminaire de l état de l art dans le domaine de la classification audio, au chapitre 2, suivie d une présentation détaillée de la théorie des SVM, dans la partie I, nous permettrons d étayer notre propos et de justifier ce choix. L introduction des SVM dans le domaine de la classification audio est relativement récent (le premier article que nous avons trouvé ne remonte qu à 2001), et on compte aujourd hui encore relativement peu d articles tirant parti de cette méthode pour la tâche en question, par rapport aux autres méthodes plus connues de la communauté. De plus, les SVM restent souvent exploités comme une «boîte noire» de classification que l expérimentateur n exploite pas toujours de manière 4. littéralement «du sommet vers le bas» et «du bas vers le haut». 14\n15 1.5. PROBLÉMATIQUES optimale, en partie en raison des nombreuses toolbox publiques lui apportant une interface simple pour employer cette technique sans avoir a en maîtriser les détails théoriques. Nous verrons que le point central dans la mise en place d une machine à vecteurs de support est le choix d une fonction noyau, qui réalise implicitement une transformation sur les données, qui les place dans un espace de dimension supérieure, où la séparation linéaire classique est appliquée. Afin de maximiser la séparabilité des données dans l espace transformé, la transformation doit donc être directement déterminée par la structure des données dans l espace d origine. Un soin particulier doit ainsi être porté à la fois sur le choix de cette transformation et sur la caractérisation des données audio, qui détermine leur répartition dans l espace d origine. Les contraintes propres aux machines à vecteurs de support déterminent donc un certain nombre de problématiques qui constitueront les axes de recherches de cette étude. 1.5 Problématiques Comment employer efficacement les Machines à Vecteurs de Support? Bien qu elles réduisent considérablement le nombre de paramètres de réglages par rapport à certaines méthodes classiques comme les réseaux de neurones, les SVM restent fortement dépendantes de l ajustement de certaines variables, comme le facteur C, fixant le compromis entre régularité et minimisation de l erreur, ou les paramètres propres au noyau. Le réglage de ces derniers est généralement mené par une procédure de validation croisée dont la complexité devient trop lourde lorsque le nombre de paramètres augmente. Nous étudierons donc les critères permettant d évaluer de manière fiable et économique les performances d une SVM par rapport à ses paramètres. Comment appliquer les SVM sur un problème multi-classes? Cette technique, dérivée de la séparation linéaire, est fondamentalement discriminative. Or nous verrons que le problème de la classification parole/musique, s il est correctement posé, implique en réalité plus de deux classes. Il nous faut donc déployer une stratégie efficace permettant d adapter leur usage à ce genre de configuration. Comment caractériser efficacement le signal audio? Comme la plupart des approches en apprentissage statistique, les SVM se basent sur une modélisation vectorielle des données traitées. Il nous faut donc en premier lieu déterminer les descripteurs qui permettront de décrire au mieux le signal audio, dans l optique d une séparabilité maximale entre les classes traitées. En outre, ces données étant groupées et mises en concurrence dans le processus de classification, leur rôle individuel et leurs interactions mutuelles sont difficilement prédictibles pour l expérimentateur. Il nous faudra donc appliquer des techniques permettant de déterminer automatiquement le sous-ensemble des descripteurs disponibles qui optimise les performances d un classifieur donné. La prise en compte du noyau, élément central des SVM, sera dans cette opération l un des enjeux majeurs de cette étude. Comment introduire la donnée temporelle? Comme nous le verrons par la suite, le calcul des descripteurs résulte d un découpage du signal audio en trames successives de courte durée. L approche par «sac de trames» fragmente ainsi le problème en supprimant tout lien ou corrélation entre trames voisines. Nous examinerons donc les techniques de post-traitement qui réintroduisent cette relation temporelle pour augmenter les performances de classification. Le système développé doit en outre répondre aux contraintes pratiques de l entreprise RTL. Ainsi le traitement doit être le plus rapide possible, ce qui réduit le champ des possibilités par rapport à une approche purement académique de recherche, et doit pouvoir fonctionner en temps réel, on du moins «en ligne», c est-à-dire sur un flux audio, avec un retard éventuel mais qui reste contrôlé. 1.6 Résumé des contributions Afin de répondre aux problématiques exposées dans la section précédente, nous avons apporté durant cette thèse les contributions suivantes. 15\n16 CHAPITRE 1. INTRODUCTION Nous avons en premier lieu exploité les critères d alignement du noyau et de séparabilité de classes, que nous présentons dans la section 4.4, pour l évaluation du noyau dans le contexte de la classification audio. Nous montrerons dans la section 4.6 la pertinence de ces critères en terme de performances et de temps de calcul, par rapport aux autres méthodes plus connues de la communauté. De plus, après avoir montré l importance du facteur d erreur C, nous proposerons dans la section 4.5 une procédure d ajustement de la matrice de Gram pour la prise en compte du facteur C, dans le calcul des mesures d alignement du noyau et de séparabilité de classes. Nous montrerons dans la section expérimentale 4.6 que cet ajustement améliore sensiblement les résultats de la sélection, pour un coût additionnel minime. En outre, l inclusion du noyau dans les algorithmes de sélection de descripteurs se révèle équivalente à la sélection de noyau, où la contribution de chaque descripteur constitue un paramètre de ce dernier. Ceci nous conduira donc à proposer, dans la section 7.5, cinq nouvelles méthodes de sélection de descripteurs basées sur les critères sus-mentionnés d alignement et de séparabilité de classes. Une étude comparative, détaillée dans la section 7.7, viendra confirmer l efficacité de ces méthodes dans diverses configurations, synthétiques ou réelles. Après un rapide parcours des paradigmes multi-classes pour les SVM, nous adapterons dans la section le principe des arbres de classification hiérarchique afin d estimer les probabilités a posteriori par classes. Ces dernières nous permettrons de déployer les techniques de post-traitement. L examen de diverses configurations hiérarchiques, incluant des taxonomies hybrides basées sur le paradigme one-vs-one, fera l objet d une étude expérimentale détaillée dans la section Nous proposerons également, dans la section , un nouveau paradigme de post-traitement basé sur l exploitation des probabilités a posteriori estimées comme observation d un modèle de Markov caché (HMM) dont on estime le chemin optimal. Nous introduirons en outre le modèle moins connu des HSMM (semi-markovien), pour lequel nous proposerons une méthode simple pour la modélisation probabiliste de la durée passée dans un état donné, qui permet de relacher la contrainte de distribution géométrique induite sur cette dernière par le modèle HMM. L étude sur les post-traitements nous permettra d introduire dans le chapitre 9 une approche hybride combinant l approche SVM par trames à un panel de méthodes de segmentation aveugle dont le principe est de détecter automatiquement les frontières entre segments au contenu acoustique homogène. Nous détaillerons ainsi cinq méthodes de segmentation aveugle, dont les plus récentes tirent parti des apports de la théorie des noyaux. Une étude comparative sur les différentes métriques, en section 10.4, montrera l avantage de l approche hybride proposée sur les méthodes plus traditionnelles. Nous aborderons enfin dans la section 10.5 notre participation durant cette thèse à la campagne d évaluation nationale ESTER 2 qui apporte une comparaison objective aux contributions de l état de l art en France sur la classification parole/musique. Le problème de la détection du chant étant moins couvert par la littérature, il est difficile de trouver des corpus publics suffisamment conséquents pour l évaluation des résultats. Nous avons donc constitué un corpus réunissant des titres libres de droit pour cette tâche, que nous décrirons dans la section , et sur laquelle une expérience comparative est mené pour évaluer notre approche. On trouvera à la fin de ce document, en page 185, la liste de nos publications. 1.7 Structure du document Ce document est structuré en trois parties théoriques, suivies d un quatrième partie expérimentale. La figure 1.2 synthétise la structure en question. Dans la partie I, nous commencerons par traiter les questions relatives à l application des Machines à Vecteurs de Support pour la classification. Après avoir présenté en détail la théorie et ses implications en terme de contrôle du Risque Structurel dans le chapitre 3, nous expliquerons en quoi les SVM constituent une synthèse de nombreuses autres méthodes d apprentissage, et nous montrerons enfin les avantages qu implique le principe de maximisation de la marge. Par la suite nous aborderons, dans le chapitre 4, la question de la sélection ou paramétrisation du noyau, élément central des SVM, en présentant les différents critères existants dans la littérature, pour mettre l accent sur le critère d Alignement, encore très peu utilisé en indexation audio. Nous terminerons cette première partie en comparant dans le chapitre 5 les différentes approches dé- 16\n17 1.7. STRUCTURE DU DOCUMENT Figure 1.2 Résumé de la structure du document. diées à l application des SVM sur un problème multi-classes, c est-à-dire impliquant plus de deux classes. Ceci nous amènera à proposer une stratégie de classification hiérarchique permettant d estimer les probabilités a posteriori, qui nous seront nécessaires par la suite. La caractérisation numérique du signal audio sera traitée dans la partie II. Nous commencerons par détailler dans le chapitre 6 le processus de découpage audio en trame, puis nous présenterons l ensemble de descripteurs retenus pour leurs propriétés discriminatives sur le problème posé. Cette collection sera complétée par un descripteur proposé dans ce document pour le problème particulier de la classe mixte de parole sur fond musical. Le chapitre 7 traitera des techniques de sélection automatique de descripteurs. Après une courte étude sur la notion de pertinence et une proposition de taxonomie des algorithmes, nous présenterons plusieurs approches de la littérature en mettant l accent sur celles liées aux Machines à Vecteurs de Support. Nous terminerons ce chapitre par la proposition de plusieurs algorithmes exploitant entre autres le critère d Alignement introduit précédemment. La dernière partie théorique III examinera les moyens envisagés pour corriger autant que possible les résultats en replaçant les trames dans leur contexte temporel. Ainsi, le chapitre 8 présentera plusieurs techniques de post-traitement sur les probabilités a posteriori, allant du simple filtrage à l application de modèles de Markov, dont nous examinerons une amélioration possible. Cette étude sera complétée dans le chapitre 9 par la proposition d une approche hybride combinant le processus de classification au résultat d une segmentation aveugle, afin de fournir un découpage en segments acoustiquement homogènes. Nous présenterons à cet effet plusieurs algorithmes de segmentation aveugle dont certains sont fortement liés à la théorie des noyaux. Nous conclurons cette étude dans la partie IV, chapitre 10, par une évaluation des différents aspects du système proposé sur plusieurs corpora publics, dont l un fut créé durant cette thèse, ainsi que dans le cadre de notre participation à la campagne d évaluation nationale ESTER 2. Nous présenterons brièvement ensuite, dans le chapitre 11, l implémentation en C++ du système de classification, que nous avons livré à l entreprise RTL à la fin de notre thèse. Enfin, le chapitre 12 de conclusion apportera quelques commentaires sur ce travail ainsi qu un aperçu des perspectives ouvertes par ce dernier. 17\n18 Chapitre 2 État de l art Sommaire 2.1 Applications de la classification audio Taxonomie audio Techniques de classification Méthodes génératives Méthodes discriminatives Approches hybrides Discussion Un mot sur la détection de chant Caractérisation audio Classification parole/musique Détection de chant Discussion Applications de la classification audio Le principe de la classification a de nombreuses applications en indexation audio. On trouve ainsi le découpage automatique de données audio pour le parcours structuré d archives vidéo dans ,  et . La distinction entre parole et musique permet également, dans le domaine du codage audio, d adopter des algorithmes de codage plus adaptés au contenu et ainsi d accroître le taux de compression  ou d opérer une allocation intelligente de la bande passante en temps réel . La classification s applique également sur d autres classes, en se basant généralement sur la même architecture. On peut ainsi exploiter celle-ci dans le domaine de la Recherche d Information Musicale (MIR, Music Information Retrieval) pour la reconnaissance de genres musicaux  ou d instruments de musique , ou encore pour l identification de l artiste ou du chanteur dans un titre musical  (on distingue les deux dans le cas d artistes invités pour des duos). Mandel et al.  étendent également le domaine d application de la classification audio à la recherche de titres musicaux par similarité, généralement basée sur d autres techniques comme le fingerprint audio (empreintes audio). Le signal de parole est également matière à certaines classifications plus approfondies, par exemple pour découper ce dernier en tours de parole successifs  ou pour la détermination du sexe  ou de l âge  du locuteur, qui permettrait d apporter un complément d information pour la tâche de reconnaissance de locuteurs. On peut également considérer la reconnaissance de parole comme un exemple de classification audio, bien que celle-ci en dépasse le cadre puisqu elle fait intervenir des notions linguistiques et sémantiques. Étendant considérablement le champ acoustique considéré, le domaine de le reconnaissance de scènes auditives  (CASR, Computational Auditory Scene Recognition) a pour principe l identification de l environnement capté par un enregistrement audio, par exemple la rue, la 18\n19 2.2. TAXONOMIE AUDIO Référence Sil Par Tel Mus Par+Mus Ch Br Par+Br Aut ,... X X  X X X ,  X X X ,  X X X X  X X X X  X X X  X X X X  X X X X X  X X X X Table 2.1 Taxonomies de classes exploitées dans la littérature pour la classification parole/musique. Par : parole Tel : parole au téléphone Mus : musique Ch : chant Br : bruit Aut : autre A+B : les deux classes superposées. nature, un café, l intérieur d une voiture, une bibliothèque ou encore une église. Le problème posé est beaucoup plus complexe et les classes moins clairement définies, mais sa résolution, au moins partielle, aurait pléthore d applications concrètes. La détection du chant est le plus souvent destinée à mettre en évidence les zones à analyser pour la reconnaissance de chanteurs ou d artistes, mentionnée plus haut. Elle sert également à d autres applications comme la reconnaissance de la langue chantée , la transcription d une mélodie  ou sa requête dans une base de données , ou encore la transcription textuelle ou la synchronisation de paroles (par rapport au texte) . Le lecteur intéressé trouvera dans l étude de Rocamora  une liste assez complète des applications possibles de la détection de chant. 2.2 Taxonomie audio Les exemples précédents montrent un large éventail de possibilités dans le choix des classes employées. Une attention particulière doit cependant être portée à la définition de classes pour que le problème soit bien posé. Burred et Lerch  distinguent deux défauts courants dans ce qu ils nomment les taxonomies audio : la non-complétude, qui désigne l absence flagrante d une classe implicite importante, par exemple l absence d une classe de musique classique dans un problème de reconnaissance de genres musicaux, et l inconsistance, qui désigne une définition trop ambigüe des classes ou leur mauvaise partition, par exemple en présence d une classe de musique classique et d une autre d opéra. Ce second défaut, plus courant dans la littérature, souligne en général l absence de consensus sur les classes considérées dans certains domaines. Ainsi la reconnaissance de genre se heurte généralement à l impossibilité de trouver un consensus sur une taxonomie cohérente entre les différents sous-genres musicaux , de même pour la reconnaisance de scènes auditives, mentionnée précédemment. Un problème méthodologique consiste par ailleurs à distinguer des classes définies non pas par un phénomène acoustique identifiable, mais par une notion sémantique qui n a pas de sens d un point de vue auditif. Par exemple la distinction de la publicité  ou des jingles (par rapport à la musique)  dépasse le cadre de la classification audio puisque ces deux classes ne sont pas définies par leur contenu acoustique mais par le sens que leur accorde l auditeur. De la même manière, la mise en concurrence de classes définies sur des niveaux incompatibles ou se chevauchant (par exemple la publicité et la violence physique  peuvent décrire un même signal audio) constitue généralement un obstacle pour le système de classification. De manière générale on considérera qu une taxonomie audio est bien définie si elle forme une partition de classes disjointes sur l ensemble des phénomènes audio couverts par la classification. Sur le problème le plus basique de distinction entre parole et musique, on constate déjà de nombreux points de divergences entre les taxonomies employées dans la littérature, que nous comparons dans le tableau 2.1, indiquant les classes exploitées dans quelques article. Les points de suspension sur la première ligne indiquent que l approche à deux classes (parole 19\n20 CHAPITRE 2. ÉTAT DE L ART et musique pures) est de loin la plus généralement suivie dans la littérature (on s en convaincra par le nombre de références : ,,,,,,...). Il est cependant naturel que d autres classes interviennent dans le processus, ces deux seules ne suffisant pas à décrire un signal audio de manière exhaustive. Une solution simple consiste parfois à introduire une classe complémentaire «Autres»  qui permet d y ranger tout ce qui ne correspond pas aux autres classes. Mais une telle classe est généralement très mal définie puisqu elle fait cohabiter des phénomènes acoustiques très différents qu un classifieur peinera à caractériser dans leur ensemble. On évitera donc en pratique cette solution trop simple. Certaines classes sont parfois bien définies mais n apportent pas grand chose au processus de classification, en raison de leur détection très aisée. Ainsi la voix téléphonique, prise en compte dans , est caractérisée par un filtrage passe-bande très net ; de même le silence  est très simple à localiser et est généralement détecté dans une phase préliminaire à la classification. De manière générale, on parle de détection lorsque la classification n implique que la reconnaissance d une classe. On remarque également la présence des classes mixtes parole+musique et parole+bruit dans un grand nombre de publications . Les approches classiques (parole et musique pures) sont en effet parcellaires puisqu elles font l impasse sur l éventualité de la présence simultanée de parole et de musique dans un même extrait sonore. Cette situation est pourtant très courante, à la radio par exemple, où les titres des bulletins d informations sont généralement accompagnés d un fond musical destiné à agrémenter le discours d une certaine tension, ou par exemple dans le cas d émissions de variété où le fond musical apporte au contraire une ambiance à l antenne. Certains auteurs contournent le problème des classes mixtes en traitant chaque classe par un problème de détection indépendant . Ainsi la reconnaissance de parole sur fond musical sera menée implicitement par les détections conjointes de parole et de musique. Si l approche a le mérite d être simple et de limiter le nombre de classes, elle est cependant pénalisée par la constitution de classes fortement hétérogènes d un point de vue acoustique, et donc difficilement caractérisables. Une autre approche couramment exploitée pour prendre en compte la multiplicité des classes mises en jeu consiste à suivre un arbre hiérarchique de classifications successives permettant d affiner itérativement la détermination des classes présentes. La figure 2.1 montre plusieurs exemples de taxonomies hiérarchiques employées dans la littérature. La définition de l arbre est en général empirique et suit une logique intuitive, par exemple détecter dans un premier temps la présence de parole pour affiner par la suite la caractérisation des régions où la parole est absente  (exemples d et e), ou au contraire commencer par détecter la présence de musique  (exemple a). On trouve également des graphes de décision plus complexes ne constituant pas des arbres . Certains auteurs, en présence d un ensemble plus complexe de classes, préfèrent baser la construction de l arbre sur des critères de séparabilité des classes, comme Essid  qui, pour un problème de reconnaissance d instruments de musique, regroupe itérativement les classes par clustering (regroupement) hiérarchique, appliquant ainsi une stratégie bottom-up. Les problèmes de classification étant posés, nous poursuivons cet état de l art par un examen des contributions dans ce domaine. Une énorme majorité des publications concentrent leurs efforts sur l un des deux axes suivants : l exploitation d un algorithme de classification original ou efficace, ou bien la proposition de descripteurs destinés à caractériser au mieux les classes pour la tâche en question. Les sections suivantes détaillent les principales propositions pour chacun de ces deux aspects. 2.3 Techniques de classification Nous avons évoqué dans la section précédente l existence de méthodes dites discriminatives. Les techniques exploitées en apprentissage statistique se distinguent en effet parmi deux modalités 20


MCCI – JCI : Promouvoir le développement des jeunes entrepreneurs - Mauritius Chamber of Commerce and Industry – MCCI\nMCCI – JCI : Promouvoir le développement des jeunes entrepreneurs\nTravailler dans des domaines d'intérêt commun pour promouvoir l’entreprenariat, c’est l’objectif du protocole d’accord signé, ce vendredi, 4 juin 2021, entre la Mauritius Chamber of Commerce et Industry (MCCI) et la Jeune Chambre Internationale de Maurice (JCI Mauritius). La mission des deux parties s'aligne pour créer, aider et défendre les intérêts du secteur privé tout en contribuant au développement économique du pays.\nLa collaboration sera axée sur plusieurs projets à savoir des awards, des projets communautaires, la formation, des conférences et tout autre projet dans des domaines d'intérêt mutuel qui feront avancer l'objectif de ce partenariat. “ Nous sommes impatients de développer et de mettre en œuvre des projets communs. Nous attendons une collaboration fructueuse entre nos organisations. Nous pensons qu'ensemble, nous pouvons faire encore plus.”, dit Guillaume Hugnin, président de la MCCI, dans son discours.\nEnsemble, les deux organisations visent à la contribution de l'avancement du progrès économique et social à travers l'autonomisation et le développement des jeunes entrepreneurs en leur fournissant les outils, les ressources, les compétences et les réseaux nécessaires pour améliorer leurs entreprises. Le président national de JCI, Philip Chang-Ko se dit satisfait de ce renouvellement du protocole d’accord. Il pense que cette synergie entre les deux organisations aboutira sur des projets communs qui vont bénéficier à toute la communauté des affaires.\nCet évènement a été marqué par la présence de Arnaud Godère, président de JCI en 1994. Etaient aussi présents virtuellement M. Marday Venkatasamy, membre du conseil d’Administration de la MCCI et Vice-président JCI en 1988 et Yassine Jaouadi, Vice-président de JCI.\nLégende : M. Guillaume Hugnin, Président de la MCCI et M. Philippe Chang-Ko, Président de JCI Mauritius lors de la cérémonie de signature


Nos partenaires - Nexus-auto\nDepuis plus de 100 ans, TRW crée des pièces de qualité, conduit une politique d’innovation sur le marché et se forge une réputation\nde sécurité et de durabilité.\nEn équilibrant la sagesse de l’expérience avec un esprit pionnier, la compréhension intuitive avec la recherche de pointe, nous sommes désormais en mesure de proposer une gamme extraordinaire de produits et services reconnue mondialement.\nNotre histoire est jalonnée de produits considérés comme des références. En 1908, nous concevions les premières roues en bois pour la légendaire Ford Model T. Vingt ans plus tard, nous concevions les freins de stationnement pour cette société. En 1939, nous concevions des systèmes de freinage hydraulique d’équipement standard et, en 1952, TRW créait la direction assistée pour la Chrysler New Yorker.\nAu 21ème siècle, les créations et innovations de TRW sont le reflet d’un monde automobile de plus en plus sophistiqué, où de nombreuses avancées en termes de sécurité, de performance et d’efficacité tirent profit des derniers matériaux, systèmes électroniques et logiciels. Aujourd’hui, TRW est un leader mondial de la technologie automobile, qui produit l’une des plus vastes gammes de produits de sécurité passive et active, des premiers systèmes d’assistance au maintien de trajectoire aux meilleurs systèmes de freins à tambours. Et les véhicules de demain naîtront toujours de notre philosophie et de notre tradition pionnières.\nTRW Aftermarket est leader mondial pour la fabrication de produits de sécurité automobile d’origine [OE]. Nos pièces destinées aux systèmes de freinage, à la direction et à la suspension, nos composant pour véhicules utilitaires (VUL) et nos outils de service sont connus et reconnus pour leur qualité technique et leur conception innovante. Il est également acquis qu’ils sont attentivement contrôlés, en interne mais aussi par des organismes de contrôle indépendant.\nConcepteur de pièces et services de rang mondial, TRW est un nom connu à l’international. Nous employons 60 000 personnes sur 200 sites dans 26 pays, pour fournir 40 constructeurs majeurs de véhicules pour plus de 250 modèles. En substance, nous fournissons également le marché des pièces de rechange, en développement constant, avec des produits d’origine [OE] mais aussi avec des produits issus directement de nos usines dédiées spécifiquement à l’IAM. Nous approvisionnons ainsi de nombreuses\nentreprises grâce à notre technologie très fiable et économique, et des instructions claires d’installation.\nNos valeurs clès\nCe qui est vraiment fiable, c’est la qualité de nos pièces que nous obtenons des équipementiers de première monte ou que nous faisons fabriquer en qualité OE. Grâce à une\nmise à disposition de 95 pour cent, nous vous offrons une disponibilité fiable de notre programme. Nous livrons sans faute les commandes urgentes que nous recevons avant\n17h30 le matin suivant jusqu’à 08h00. Et enfin, vous pouvez aussi vous fier à notre promesse selon laquelle, nous serons les premiers auprès desquels vous trouverez des pièces de rechange ou des pièces d’usure pour les nouveaux modèles de véhicules.\nL’optimisation de la qualité – tant pour les produits que pour les processus – est la plus grande priorité d’Herth+Buss. C’est pourquoi, une gestion intégrale de la qualité (TQM) jusqu’à la direction de l’entreprise est la base de notre œuvre. C’est pour cela que nous avons été récompensés par la Fondation européenne pour la gestion de la qualité (FEGQ) qui nous a donnés le prix « Reconnu pour son excellence en Europe ».\nNotre gestion de la qualité est certifiée conformément à la norme ISO 9001-2008 et à la norme VDA 6.2 et a été vérifiée conformément à la StVZO (règlementation allemande pour l’homologation de la circulation sur route). De plus, la gestion des risques se fait d’après la norme ISO 9001. Notre gestion de la qualité est complétée par le certificat de « l’acteur économique agréé » de la Communauté européenne. C’est pour cela qu’il est évident que nous sommes sévères dans le choix et l’évaluation de nos fournisseurs\nNos technologies innovantes, nos produits à toute épreuve, notre logistique fiable, nos tarifs compétitifs et nos processus de développement alliant efficacité et rapidité prouvent chaque jour la valeur de notre groupe. Nos sites bénéficient d’impressionnants moyens de production et affichent des capacités d’approvisionnement quasi illimitées. À titre d’exemple, notre usine de Marklkofen, en Allemagne, est l’un des plus grands sites de production de filtres au monde. Sur le secteur des pièces de rechange, notre marque MANN-FILTER propose plus de 4600 filtres et éléments filtrants différents pour près de 150 000 applications, couvrant ainsi plus de 97 % du marché européen.\nDayco est un leader mondial dans le domaine de la recherche, conception, production et distribution de pièces essentielles de moteurs, systèmes de transmission et services pour les automobiles, les camions, les engins de construction, l’agriculture et l’industrie.\nÀ travers ses produits, Dayco intervient sur la manière dont les personnes se déplacent, les marchandises sont transportées, la nourriture est récoltée et les infrastructures sont\nconstruites. La société opère dans le respect des valeurs historiques — tenir ses promesses, toujours effectuer la livraison des produits dans les délais et s’engager entièrement à fournir un service, quels que soient les obstacles. Depuis plus d’un siècle, Dayco a relevé les défis qui l’ont rendue plus forte et meilleure à chaque fois.\nGarage Paofai prince hinoi\nGarage de Bora Bora car Service\nEntreprise Ernest Pugibet


Qui est le menteur ? Marcher sur les mains ou adopter des méduses ? - Le Réveil Chérie\nQui est le menteur ? Marcher sur les mains ou adopter des méduses ?\nTous les matins dans le Réveil Chérie de Vincent Cerutti sur Chérie FM, retrouvez le « Qui est le menteur ? » et découvrez qui dit la vérité entre Vincent et Stéphanie !\nUn homme va chercher son pain en marchant sur les mains depuis 10 ans.\nC’est dans le village de Chalençon, en Ardèche, qu’un homme va chercher son pain chaque vendredi matin, en marchant sur les mains. C’est comme un rituel pour lui et ce, depuis 10 ans. Il a parcouru plus de 200 kilomètres dans cette position !\nLes méduses sont considérées comme des animaux de compagnie.\nDe plus en plus de français en adoptent chaque année. La règle pour les posséder : avoir un aquarium d’eau de mer d’au moins 25 litres. Le coût d’une méduse varie entre 20 et 50 euros. La durée de vie estimée d’une méduse est d’un an.\nStéphanie était la menteuse ! L’affirmation de Vincent est vraie, les méduses sont considérées comme des animaux de compagnie.\nPourquoi les Fugees se sont-ils séparés ?


Pompage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard. Vidange Bac a Graisse Le Plessis Bouchard 95130. Tél : 01.82.83.25.26\nNotre société située à Le Plessis Bouchard est experte en plomberie, Pompage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard 95130. Pompage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard. Vidange Bac a Graisse Le Plessis Bouchard. Nettoyage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard.\nPompage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard 95130. Pompage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard. Vidange Bac a Graisse Le Plessis Bouchard. Nettoyage Bac a Graisse Le Plessis Bouchard.\nPompage bac a graisse Le Plessis Bouchard.\nSociété de vidange, pour le bon fonctionnement de bac à graisse Le Plessis Bouchard.\nPour un bon fonctionnement de votre bac à graisse Le Plessis Bouchard, il est essentiel d'effectuer un pompage Le Plessis Bouchard. Toutefois, vous ne devez effectuer cette intervention seul, mais en contactant un professionnel du domaine. En effet, l'opération est très délicate et peut se présenter comme une source d’inconfort. société de Pompage bac a graisse Le Plessis Bouchard vous garantit des travaux professionnels dans votre secteur.\nComment fonctionne un bac à graisse Le Plessis Bouchard ?\nEn principe, le bac à graisse Le Plessis Bouchard permet d’empêcher les graisses entassées dans les eaux de la cuisine se déboucher dans les tuyaux. Pour une intervention dans une résidence privée, il doit avoir une capacité de 200 à 500 L et plus pour un restaurant. Placé en amont, le bac accueille les eaux de la cuisine qui vont ensuite être renvoyées vers la fosse. Étant donné que les graisses et les huiles sont beaucoup plus légères que l’eau, elles font flotter et seront alors gardées aisément. En ce qui concerne les autres saletés, les restes alimentaires et la boue, ils seront maintenu au fond du bac. Malheureusement, au fil des années, des débris d’ordures et de saletés peuvent se créer au fond du bac. Face à cette situation, et pour éviter les mauvaises surprises, il est indispensable de veiller à sa maintenance et son entretien.\nVotre nouvelle référence en Pompage bac a graisse Le Plessis Bouchard.\nCompagnie professionnelle dans le nettoyage et le Vidange bac a graisse Le Plessis Bouchard vous propose des services sur mesure. Nous mettons à votre disposition toute notre expérience et outils afin de répondre à toutes vos besoins. Que vous soyez un particulier, une collectivité ou encore un professionnel, vous pouvez réellement jouir des nombreux avantages dont nous disposons. Notre équipe de professionnels agit à tout moment, 24 h/24 et 7 j/7, pour donner vie à votre projet de vidange des graisses, et cela, de façon régulière avec une réactivité optimale. Nous opérons également en cas d’urgence pour tous travaux de dernières minutes. Compagnie spécialiste du domaine met tout en œuvre pour éviter les risques de corrosion et d’odeurs nauséabondes.\nNous mettons à votre service des professionnels compétents et expérimentés qui sauront vous garantir une prestation soignée et en toute sécurité. En nous contactant, nous vous envoyons un professionnel Le Plessis Bouchard chez vous ou lieu de travail afin de réaliser un bilan complet de votre bac. Il met ensuite en place le lieu de travail avec tous les dispositifs de sécurité. Il entame ensuite les différentes étapes de Pompage bac a graisse Le Plessis Bouchard comme :\n•\tLe Vidange bac a graisse Le Plessis Bouchard,\n•\tLe remplissage du bac à graisse Le Plessis Bouchard avec de l’eau propre,\nLe Plombier vous apporte également des conseils qui vous permettront d’optimiser la longévité de votre bac à graisse. Pour un bac monté dans une maison, il est conseillé d'établir des entretiens tous les 6 mois et mensuellement pour un bac dans un restaurant.\nnettoyage de colonne de vide ordures Le Plessis Bouchard 95130. Débouchage de canalisation Le Plessis Bouchard 95130.


AÉSIO PRÉVOYANCE PRO | ADRÉA Mutuelle\nDes garanties conçues pour les travailleurs indépendants\nSouscrire à un contrat de prévoyance complémentaire vous permet de renforcer les prestations de votre régime obligatoire, voire même de combler leurs lacunes. En cas de coup dur (accident, maladie, décès ou invalidité) vous conservez ainsi ce que vous avez construit, tout en couvrant tout ou partie de vos frais fixes et en contribuant au maintien de votre niveau de vie.\nAÉSIO PRÉVOYANCE PRO est une solution adaptée à mon statut, qui préserve l’équilibre financier de mon foyer et assure la pérennité de mon entreprise.\nAÉSIO PRÉVOYANCE PRO vous permet de protéger financièrement vos proches en cas de décès ou d’Invalidité Absolue Définitive.\nUne garantie Décès et PTIA (Perte Totale et Irréversible d'Autonomie) qui prévoit le versement d’un capital pouvant aller jusqu’à 1 million d’euros ou\nUne rente décès temporaire et/ou\nUne rente viagère pour vos bénéficiaires et/ou\nUne rente éducation par enfant\nJe préserve tout ou partie de mon salaire en cas d’arrêt de travail ou d’invalidité\nDes indemnités journalières de 7 à 250 €/jour en complément ou en relai de votre régime, avec le choix des franchises\nDes indemnités journalières pour la couverture de vos frais professionnels\nUne rente invalidité pouvant aller jusqu’à 7 500 €/mois, et en option le versement d’un capital d’invalidité pouvant aller jusqu’à 50 000€\nLes plus de la garantie : L'exonération des cotisations en cas de déclenchement des garanties rente invalidité ou indemnités journalières.\nUn service d’assistance en inclusion\n> Je simule mes économies d'impôt\nVous souhaitez en savoir plus sur la Loi MADELIN ? Consultez notre article : Loi Madelin : la défiscalisation pour les TNS\nNos conseillers vous accompagnent pour évaluer vos besoins à chaque moment clé de votre vie : création ou reprise d’activité, changement de régime social, évènements de la vie ou tout simplement pour comparer vos régimes de prévoyance actuels.\nVous bénéficiez d’un accompagnement tout au long de la vie de votre contrat.\nVous souhaitez faire un auto-diagnostic de vos contrats ?\nTéléchargez notre checklist, outil qui vous permet de faire le point sur l’ensemble de vos besoins de protection sociale.\nAvantage reprise à la concurrence : exonération des délais d’attente (sous condition : moins de 50 ans à garantie égale ou supérieure)\nPrise en compte du taux d’incapacité professionnelle lié à l’activité du TNS\nRéduction créateur repreneur 20 % la première année d’adhésion, 10 % la deuxième.\nDouble souscription chef d’entreprise : en cas de souscription d’un contrat AÉSIO PRÉVOYANCE PRO et d’un contrat Prévoyance PAM collectif pour vos salariés, vous bénéficiez de 10 % de réductions sur les cotisations du contrat prévoyance pour le chef d’entreprise TNS.\nVous souhaitez en savoir plus sur le sujet ? Consultez notre article : Comment bien se couvrir en prévoyance quand on est indépendants ? et Tout comprendre sur la protection sociale des indépendants.\nPlaquette Aésio Prévoyance Pro Assurance Prévoyance des professionnels indépendants DIPA\nExonération des délais d'attente\nRéduction créateur repreneur durant 2 ans


Malgré un casting assez exceptionnel, l’idée de voir se film était pour moi très lointaine, la faute à une caractéristique rédhibitoire : le doublage. David Duchovny étant l’un de mes acteurs préférés, et ayant bercé mon enfance dans les X-Files, le fait de le voir sans entendre sa voix (le doubleur officiel n’étant pas l’effectif) me rend malade. Mais bon, il faut savoir passer outre dans la vie, comme pour Inception…\nQu’est-ce qui se passe dans la tête d’un tueur, pour quoi tue t-il ? Cela lui apporte t-il du plaisir ? Brian (David Duchovny) est une sorte de romancier et il travail sur un projet de livre/album photo sur des tueurs en série. Mais il patine et sa copine étouffe (??? quelle ville ?) et ils décident de partir s’installer en Californie. Mais en chemin, ils tombèrent sur Early (Brad Pitt, lui aussi victime d’un doubleur de seconde main) et sa compagne désirant eux aussi changer d’air. Histoire d’avoir de la compagnie et de partager les frais d’essence, ils feront la route à quatre dans la décapotable de Brian. Mais ce qu’ils ne savent pas, c’est que Early sort de prison pour meurtre et qu’il est en cavale pour cause de rupture de liberté conditionnelle. Après en avoir étudiés, Brian va côtoyer un tueur…\nQuand on a deux très grandes stars et qu’on les voient affublées de doubleurs indignes, on ne peut qu’être outrageusement déçu et frustré. Mais au bout de longues minutes, le problème évolue et se déplace. Si l’idée d’un road trip en compagnie d’un sérial killer part sur de bonnes bases, l’histoire s’essouffle rapidement et tout est ultra prévisible et le rythme est particulièrement lent. De plus, le personnage de Early est spécialement insupportable entre son style clochard, ses discours dévalorisants et ses actions psychopathes. A noter aussi l’inutilité des filles dans ce film qui ne savent qu’être connes et se plaindre. Bref, ni les acteurs ni le scénario ne sont à la hauteur et on ne trouvera que peu d’intérêt au film.


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Mais également nous effectuons le remplacement de la consommation humaine, puisqu'utilisable en particulier l'eau utilisée dans les canalisations et, en chaudières, à une température de départ la moins élevée possible et de postes de réchauffage est évalué à 8 h, ordre de grandeur de la certification Qualigaz, nous mettons à disposition des catégories de travaux de chauffage.\nPour maximiser turbulence et temps de chauffage central lent à se répandre dans tout type d'urgence de chauffage. La turbine à gaz, plus rare pour des performances de pointe et qu'il n'y aura pas de fuite au niveau des fluides calorifiques. Intéressant pour le chauffage pour les installations électriques avant d’appeler un chauffagiste. 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Manéglise : Eglise Saint-Germain\nCette belle église des XIe et XIIe siècles, dont le curé dépendait du prieur de Longueville, se compose d'une nef flanquée de bas-côtés, d'une travée surmontée d'une tour et d'un choeur à chevet plat.\nLa nef, construite au XIIe siècle, est couverte d'une charpente apparente et s'élève sur deux niveaux. Des piles monocylindriques, donnant une impression, à la fois de robustesse et d'élégance, rythment les grandes arcades ; elles s'ornent de chapiteaux qui représentent toutes les variétés de godrons. Le second niveau est constitué d'arcatures aveugles au milieu desquelles s'ouvrent de petites fenêtres en plein-cintre.\nLa travée supportant la tour centrale et le choeur sont sans doute antérieurs à la nef. Simplement charpentées à l'origine, ces parties de l'édifice ont reçu assez tôt des voûtes sur croisée d'ogives. Celle qui couvre la travée située au-dessous de la tour coupe, du côté sud, une peinture murale du XIIe siècle, récemment mise au jour, qui représente la dormition de la Vierge, les apôtres et saint Thomas en présence du Christ. Un collatéral, communiquant avec les bas-côtés de la nef, a été ajouté au milieu du XVIe siècle au sud du choeur.\nA l'extérieur, l'attention se concentre sur la tour central, carrée et trapue ; celle-ci s'orne d'un niveau de baies aveugles qui alternent avec des baies géminées s'inscrivant sous un arc de décharge. La façade occidentale est simple mais bien composée : deux contreforts plats situés dans l'axe des colonnes de la nef flanquent le portail dont les voussures sont tracées en arc brisé.


Solutions - Impact Positif - spécialistes de l'UX Design en Alsace\nDes solutions efficaces pour créer de superbes produits et services. Nos méthodes reconnues permettent de faire vivre à vos clients et utilisateurs des expériences agréables, engageantes, voire mémorables !\nVous accompagner pour créer des expériences uniques. De l'étude de votre projet à sa mise en oeuvre, nous prototypons et testons votre solution auprès des clients finaux.\nFaire vivre une expérience mémorable\nShadowing et immersion\nLe shadowing est une méthode d'observation des usages et des comportements des utilisateurs dans leurs contextes. Il s'agit de se rendre sur le lieu d'activité des utilisateurs et de les suivre dans leur quotidien.\nL'immersion va un cran plus loin, puisqu'elle invite le designer a prendre la place d'un utilisateur.\nCes deux techniques permettent de bien comprendre le contexte et l'environnement dans lequel s'inscrit un projet.\nInterviews et focus group\nLe plus efficace, pour comprendre son public, c'est d'aller à sa rencontre et de lui poser les bonnes questions.\nLes interviews individuels permettent de laisser les utilisateurs exprimers leurs envies, leurs freins et leurs questionnements. De plus, en étant à l'écoute, on comprend mieux les usages.\nLe Focus group consiste à inviter plusieurs utilisateurs pour discuter sur un format table ronde. Cela permet de comparer les différentes pratiques et de confronter des opinions parfois divergeants.\nAller à la rencontre et discuter avec les utilisateurs permet de comprendre leurs comportements, ces enseignements sont précieux pour confirmer ou non, les idées émisent au cours d'un projet.\nPersonas et parcous utilisateurs\nSouvent sous la forme d'une fiches d'identité, les personas représentent les différents types d'utilisateurs ciblés par un projet. Cette description personnifiée des utilisateurs sert de référence durant la phase de conception du projet et permet de ne pa oublier pour qui on fait les choses.\nLe parcours utilisateur permet de visualiser les étapes par lesquelles passent notre persona lors de son expérience. En visualisant le chemin et les interactions de l'utilisateur, on identifie clairement les point de friction éventuels.\nL'architecture d'information est l'organisation de l'ensemble des contenus d'un site ou d'une application. Pour que l'information soit claire et compréhensible, il est nécessaire de :\nMettre en valeur les titres selon une hiérarchie claire\nStructurer les textes pour que les idées soient bien mises en valeur, et que la lecture soit agréable\nSélectionner un language adéquat (cohérent et compréhensible par le public cible)\nQue ce soit au niveau de la navigation ou du contenu d'une page, l'architecture d'information permet de rendre le contenu plus accessible.\nErgonomie et design d'interface (UI Design)\nL'ergonomie est la faculté d'adapter un produit aux besoins des personnes qui en ont l'usage. En design d'interface (IHM Interface Homme Machine), on adapte l'interface pour quelle soit le mieux utilisable (compréhensible, simple) et la plus agréable possible (attractive, sympatique).\nPrototypes (ou MVP)\nParce qu'il n'est pas nécessaire de passer 6 mois à développer un projet avant de se rendre compte qu'il n'est pas adapté, nous construisons le plus rapidement possible votre solution sous sa forme la plus simple (en anglais on parle de Minimal Viable Product : MVP).\nLe prototype permet de valider la pertinence de la solution avant de la réaliser complètement. Qu'il s'agisse d'un prototype en carton ou de maquettes graphiques animées, le fait d'avoir quelque chose de concret permet à vos utilisateur de se projeter dans le produit final et de vous faire des retours directs.\nCette étape est peu coûteuse, et permet d'adapter le projet rapidement. Sans grands risques financiers, sans phase de développement complexe, vous pouvez valider les choix fonctionnels (interactions, enchaînements, ...), graphiques et techniques.\nTests utilisateurs et guerilla testing\nPour tester une idée ou un concept, le plus efficace est de le tester avec des utilisateurs. Que ce soit sur une solution existante ou sur un prototype rapide ou interactif, un test utilisateur vous permet de vérifier une hypothèse dans un cadre bien défini et de vous rendre compte du des éventuels problèmes que rencontrent les utilisateurs.\nSi vous n'avez pas le temps ou l'argent de réaliser des tests utilisateurs, il existe aussi le "guerilla testing" : demander 5 minutes de temps à des inconnus dans un café ou dans la rue pour vous donner leur avis sur votre projet. À peu de frais, vous aurez ainsi pû tester votre projet, voir les réactions des utilisateurs potentiels et les questionner.\nLes réactions et remarques de vos utilisateurs lors des tests sont des éléments crutiaux dans la validation des différentes étapes de votre projet.\nUne refonte d'e-commerce pour Emmaüs Scherwiller Design d’interface d’un ERP (Enterprise Resource Planning)\nFaciliter le travail d’équipe en créant un cadre propice à la résolution de problématiques. Mettre en oeuvre les meilleurs outils tels que le Design Sprint, le Design Thinking ou l'intelligence collective.\nConcevoir de manière agile ou "Lean"\nFacilitation et animation d'atelier\nLa facilitation consiste à permettre, lors d'un atelier, a créer un cadre d'écoute de confiance optimale, afin que les objectifs définis pour la séance de travail soient atteints.\nLe facilitateur d'un atelier donne du dynamisme et crée, par le jeu et des techniques d'animation, une émulsion qui permet à chacun de participer et jouer au mieux son rôle dans le projet, sans se soucier de l'organisation.\nLean UX (Conception agile)\nUn projet est souvent difficile à quantifier, planifier et budgétiser dans sa totalité. Tout comme pour le développement, la phase de conception peut appliquer les méthodes Lean afin d'être plus agile.\nEn 4 phases, nous itérons petit à petit sur votre projet :\ncadrer la problématique\nÊtre agile dans la conception permet de limiter grandement les risques de perdre du temps lors du développement.\nRéunir les experts de différents métiers lors de la phase de conception de votre futur produit ou service est un excellent moyen de s'assurer de créer une solution qui prenne en compte toutes les contraintes de votre entreprise.\nPour une co-conception réussie, il est indispensable de donner la parole à tous les participants afin que chacun puisse exprimer sa vision de la solution. Sur la base de toutes les propositions, il sera ensuite temps de sélectionner et compiler les meilleures idées afin de créer la solution idéale.\nLe Design Thinking est une approche de l’innovation centrée sur l’humain qui s’inspire de la boîte à outils du designer pour prendre en compte les besoins des utilisateurs, les possibilités technologiques ainsi que les exigences du marché.\nPour s'assurer de créer des solutions qui prennent en compte l'ensemble de ces aspects, 5 étapes clés sont à réaliser:\nComprendre vos utilisateur en adoptant une posture emphatique\nSynthétiser les problèmes, besoins et attentes relevés\nImaginer ensemble des solutions répondant aux problématiques identifiées\nPrototyper les solutions afin de valider ou non les hypothèses faites\nTester vos prototypes auprès d'utilisateurs afin d’identifier ce qui fonctionne et ce qui pourra être amélioré\nLe Design Thinking est avant tout un état d’esprit qui peut être diffusé au sein d'un groupe ou d’une organisation. Lorsque vous mettez en place une démarche de Design Thinking au sein de votre entreprise et pour qu'elle soit efficace, veillez surtout à ce qu'une suite soit donnée aux résultats obtenus et que cela donne lieu à des actions concrètes.\nIdéation et découverte de nouvelles opportunités\nUn atelier d'idéation permet d'ouvrir le champ des possibles, afin de générer le maximum d'idées. En mutualisant les compétences et les profils, vous profiterez de l'émulation collective pour trouver des idées nouvelles et créatives.\nIl sera alors temps de trier les idées par complexité de faisabilité et par potentiel de gain par rapport à l'objectif donné. La sélection collaborative permet de prendre tous les aspects en compte sans trop s'attacher à une solution. Les idées priorisées qui émergent vous permettront de construire un plan d'action et d'imaginer la concrétisation du projet.\nGamestorming (utiliser le jeu pour optimiser le travail d’équipe)\nGrâce aux techniques de simulation, de construction et d’exploration employées dans les jeux, nous optimisons les échanges et remplaçons les réunions interminables par des moments de reflexion et de prise de décision efficaces.\nLe Gamestorming est un ensemble d'outils et de méthodes décrites dans le livre de Dave Gray, Sunni Brown, James Macanufo (https://gamestorming.com/).\nFocus sur le Design Sprint\nUne méthode en 5 jours pour\nAtelier d'accélération de projets pour EDF\nInitier vos équipes aux méthodes de Design Thinking, par la pratique, afin de leur permettre d’appréhender et de répondre au mieux aux besoins de vos utilisateurs.\nS’initier aux méthodes\nFormation à l'animation d'atelier pour une soirée "Soyons Food”\nÊtes-vous prêt à donner un impact positif à votre projet?\n1A Avenue Robert Schuman


Haim Musicant, at Ops & Blogs | The Times of Israël\nOct 3, 2019, 1:20\nMes années Chirac : le Président, les Juifs et Israël\nJacques Chirac est mort le jeudi 26 septembre. Haïm Musicant, qui a été le directeur général du CRIF, alors que celui-ci était président de la République, essaie de répondre à la question « Etait-il bon pour les Juifs ? » et évoque...\nSep 8, 2019, 1:28\nLes leçons d’un triste anniversaire\nOn n’en n’a pas ou peu parlé dans les médias. Il n’y a pas eu vraiment de rappel de cette date par les autorités. Cette date, c’est celle d’un triste anniversaire. Le 1er septembre 1939, les troupes nazies attaquaient la Pologne,...\nAoût 9, 2018, 7:12\nCe dimanche 27 juin 1976, les 246 passagers qui embarquent à l’aéroport Ben-Gourion dans l’Airbus du vol 139 d’Air France, ont des sentiments partagés. Il y a des Juifs de France qui viennent de passer des vacances en Israël, et...\nJuin 14, 2017, 2:25\nAnne Frank : “Je veux continuer à vivre, même après ma mort !”\nLe 12 juin 1929, Anne Frank nait à Francfort. En 1933, les nazis gagnent les élections, et Adolf Hitler devient légalement chancelier. Otto Frank n’est pas dupe. Cet ancien officier, décoré pour faits d’armes pendant la guerre de 1914-18, part en...\nJuin 5, 2017, 1:06\n5 juin 1967 : 6 jours pour sauver Israël\nHaim retrace la victoire cinglante de l'état juif\nAvr 18, 2017, 2:45\nLéon Blum, l’homme qui conjuguait courage politique et engagement sioniste au quotidien\nHaim revient sur le parcours, en France et pour la naissance d'Israël, du premier dirigeant juif de l'Hexagone\nAvr 10, 2017, 10:28\nL’angoisse de Cohn-Bendit : « Les juifs sont ils des hommes en trop ? »\nEn mai 1968, la foule des étudiants criait dans les rues du Quartier latin : « Nous sommes tous des Juifs allemands ».Le principal meneur du mouvement, Dany Cohn-Bendit venait d’être expulsé de France pour trouble à l'ordre public. Depuis...\nFév 18, 2017, 10:56\nCes Juifs qui ont sauvé d’autres juifs durant la Shoah et qu’on a omis d’honorer\nHaim raconte l'histoire de ces Juifs, à qui Israël oublie de rendre hommage\nNov 11, 2016, 4:23\nQuelques mois après Marianne, le chanteur juif canadien vient de mourir à l’age de 82 ans. Au moment du décès de sa muse et amie de longue date, Marianne Ihlen, en juillet dernier, Leonard Cohen avait écrit une lettre...\nHaïm Musicant est journaliste et écrivain. Vice-président du B'nai B'rith France, il a été directeur général du CRIF.


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