Reconnaissance automatique du Human Beatbox et application à la compréhension d'un langage musical évolutif // Automatic recognition of Human Beatbox and application to the understanding of an evolving musical language

Ce projet de thèse de doctorat explore la parole beatboxée comme un langage musical émergent et en rapide évolution qui repousse les limites physiologiques et phonétiques de la parole humaine. Il s'appuie sur les approches computationnelles récentes et les technologies à la pointe en phonétique expérimentale pour i) développer des outils innovants permettant de reconnaître et d'annoter automatiquement la parole beatboxée ; ii) élaborer un modèle linguistique du Human Beatbox ; iii) accompagner son usage thérapeutique dans la prise en soin orthophonique. Du point de vue informatique, ce projet aborde les questions liées aux modèles auto-supervisés (acoustiques et grands modèles de langue) et au transfert d'apprentissage à partir de grands modèles musicaux généraux vers le Human Beatbox. Au niveau des sciences de la parole, il questionne les aspects linguistiques du beatbox et permet l'étude de la culture beatbox depuis les années 80. Il contribue à son usage comme outil de rééducation en orthophonie. A son terme, ce projet mettra à disposition de la communauté i) de grands modèles de langue et acoustiques auto-supervisés permettant de transcrire automatiquement les sons beatboxés ; ii) des corpus annotés permettant de développer la recherche autour de cet art vocal ; iii) des applications libres autour du beatbox (reconnaissance, exercices, suivi de l'évolution du beatbox).
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This PhD project explores beatboxed speech as an emerging and rapidly evolving musical language that pushes the physiological and phonetic limits of human speech. It draws on recent computational approaches and cutting-edge technologies in experimental phonetics to i) develop innovative tools for automatically recognizing and annotating beatboxed speech; ii) elaborate a linguistic model of Human Beatbox; iii) support its therapeutic use in speech therapy. From a computational point of view, this project addresses issues related to self-supervised models (acoustic and large language models) and to the transfer of learning from large general musical models to Human Beatbox. In terms of speech sciences, it questions the linguistic aspects of beatbox and enables the study of beatbox culture since the 80s. It also contributes to its use as a rehabilitation tool in speech therapy. When completed, this project will make available to the community i) large self-supervised language and acoustic models for the automatic transcription of beatboxed sounds; ii) annotated corpora for the development of research into this vocal art; iii) free beatbox applications (recognition, exercises, monitoring of beatbox evolution).
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://cloud.univ-grenoble-alpes.fr/s/Y7CHNxGDPPFDfqL

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement

connaissance en reconnaissance automatique de la parole; connaissance en phonétique/linguistique
knowledge of automatic speech recognition; knowledge of phonetics/linguistics