Détail du poste Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal Laboratoire de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique Direction de la thèse : Thomas HUEBER ORCID 0000000282965177 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-16T23:59:59 Ce projet de thèse vise à étudier comment les interactions multimodales et sociales contribuent à l'acquisition du langage humain à travers le développement de modèles de langage oral (SpeechLMs) ancrés dans le monde réel et appris directement à partir de la parole brute. Le premier objectif consiste à étudier comment des environnements audiovisuels réalistes peuvent favoriser la segmentation de la parole, la découverte lexicale et l'émergence de représentations robustes de la parole. Le second objectif est de modéliser l'acquisition du langage comme un processus interactif enfant-parent, dans lequel les retours communicatifs guident l'apprentissage lexical. Enfin, une direction plus exploratoire consistera à intégrer ces modèles dans des plateformes robotiques humanoïdes afin d'étudier la communication ancrée dans des situations d'interaction réelles. Recent progress in self-supervised and generative speech modeling has led to the emergence of textless Speech Language Models (SpeechLMs), capable of learning directly from raw speech without textual supervision [Arora et al., 2025]. These models constitute a promising computational framework for studying language acquisition in a manner closer to how human infants learn language before literacy [Dupoux, 2018], while also offering an opportunity to draw inspiration from human learning mechanisms to design more adaptive and grounded conversational AI systems. Despite recent progress, current textless SpeechLMs still struggle to acquire higher-level linguistic competencies such as robust lexical representations, syntax, or semantics when trained on amounts of speech
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