12-month Postdoctoral research position in

machine learning for neural speech decoding

Place: GIPSA-lab (CNRS/UGA/Grenoble-INP) in collaboration with BrainTech laboratory (INSERM). Both

laboratories are located on the same campus in Grenoble, France.

Team: CRISSP team@GIPSA-lab (Cognitive Robotics, Interactive System and Speech processing).

Context:

This position is part of the ANR (French National Research Agency) BrainSpeak project aiming at developing a

Brain-Computer Interface (BCI) for speech rehabilitation, based on large-scale neural recordings. This post-doc

position aims at developing new machine learning algorithms to improve the conversion of neural signals into an

intelligible acoustic speech signal.

Mission:

Investigate deep learning approaches to map intracranial recordings (ECoG) to speech features (spectral,

articulatory, or linguistic features). A particular focus will be put on 1) weakly or self-supervised training in order to

deal with unlabeled, limited and sparse datasets, 2) introducing prior linguistic information for regularization (e.g.

thanks to a neural language model) and 3) online adaptation of the conversion model to cope with potential drift in

time of the neural responses.

Requirement and Profile:

• PhD in machine learning, signal/image/speech processing

• Advanced knowledges in deep learning

• Excellent programming skills (mostly Python)

• Fluent in English

Duration: 12 months

Salary (before tax) / Month €: Depending on the experience

Starting date: Early 2020

How to apply:

Send a cover letter, a resume, and references by email to:

• Dr. Thomas Hueber, thomas.hueber@gipsa-lab.fr

• Dr. Laurent Girin, laurent.girin@grenoble-inp.fr

• Dr. Blaise Yvert, blaise.yvert@inserm.fr

Applications will be processed as they arise.

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Post-doctoral fellow, at Yamagishi-lab, National Institute of Informatics, Japan.
Starting from 2020 April 1st (the starting date is negotiable), 1 year with potential for extension.
Research topic can be speech synthesis, voice conversion, speaker recognition, speaker verification, speech privacy and security, or signal processing.
Further details can be found: https://www.nii.ac.jp/en/about/recruit/2020/0110.html.

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Fondée en septembre 2017, Zaion propose une solution unique et complète de relation client vocale avec sa plateforme de callbot, convaincue que la voix sera demain un axe clé de service auprès des marques.

Zaion est désormais présente dans 4 pays européens et compte une trentaine de clients grands comptes. Les callbots traitent en moyenne, plus de 15 000 appels par jour en production. Basée à Levallois, Zaion compte 35 talents.

Nous rejoindre, c?est prendre part à une aventure passionnante et innovante au sein d?une équipe dynamique, qui a l?ambition de devenir la référence sur le marché des robots conversationnels.

Pour accompagner cette croissance, nous recrutons notre Responsable de IA H/F. Manager de l?équipe R&D, votre rôle est stratégique dans le développement et l?expansion de la société. Vous travaillez sur des solutions IA, qui permettent d?automatiser le traitement des appels téléphoniques en utilisant le traitement automatique de langage naturel et la détection des émotions dans la voix.

Vos missions principales :

- Vous participez à la création du pôle R&D de ZAION et piloterez nos projets de solutions IA et solutions vocales (défections des émotions dans la voix).

- Construisez, adaptez et faites évoluer nos services de détection d?émotion dans la voix 

- Analysez de bases de données conséquentes de conversations pour en extraire les conversations émotionnellement pertinentes

- Construisez une base de données de conversations labelisées avec des étiquettes émotionnelles

- Formez et évaluez des modèles d'apprentissage automatique pour la classification d?émotion

- Déployez vos modèles en production

- Améliorez en continue le système de détection des émotions dans la voix 

Qualifications requises et expérience antérieure :

-Vous avez une expérience de 5 ans minimum comme Data Scientist/Machine Learning appliqué à l?Audio et une expérience de 2 ans en encadrement .

- Diplômé d?une école d?Ingénieur ou Master en informatique ou un doctorat en informatique mathématiques avec des compétences solides en traitements de signal (audio de préférence)

- Solide formation théorique en apprentissage machine et dans les domaines mathématiques pertinents (clustering, classification, factorisation matricielle, inférence bayésienne, deep learning...)

- La mise à disposition de modèles d'apprentissage machine dans un environnement de production serait un plus

- Vous maîtrisez un ou plusieurs des langages suivants : Python, Frameworks de machine Learning/Deep Learning (Pytorch, TensorFlow,Sci-kit learn, Keras) et Javascript

- Vous maîtrisez les techniques du traitement du signal audio

- Une expérience confirmée dans la labélisation de grande BDD (audio de préférence) est indispensable ;

- Votre personnalité : Leader, autonome, passionné par votre métier, vous savez animer une équipe en mode projet

- Vous parlez anglais couramment

Merci d?envoyer votre candidature à : alegentil@zaion.ai

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12-month Postdoctoral research position in

machine learning for neural speech decoding

Place:GIPSA-lab (CNRS/UGA/Grenoble-INP) in collaboration with BrainTech laboratory (INSERM). Both

laboratories are located on the same campus in Grenoble, France.

Team: CRISSP team@GIPSA-lab (Cognitive Robotics, Interactive System and Speech processing).

Context:

This position is part of the ANR (French National Research Agency) BrainSpeak project aiming at developing a

Brain-Computer Interface (BCI) for speech rehabilitation, based on large-scale neural recordings. This post-doc

position aims at developing new machine learning algorithms to improve the conversion of neural signals into an

intelligible acoustic speech signal.

Mission:

Investigate deep learning approaches to map intracranial recordings (ECoG) to speech features (spectral,

articulatory, or linguistic features). A particular focus will be put on 1) weakly or self-supervised training in order to

deal with unlabeled, limited and sparse datasets, 2) introducing prior linguistic information for regularization (e.g.

thanks to a neural language model) and 3) online adaptation of the conversion model to cope with potential drift in

time of the neural responses.

Requirement and Profile:

• PhD in machine learning, signal/image/speech processing

• Advanced knowledges in deep learning

• Excellent programming skills (mostly Python)

• Fluent in English

Duration: 12 months

Salary (before tax) / Month €: Depending on the experience

Starting date: Early 2020

How to apply:

Send a cover letter, a resume, and references by email to:

• Dr. Thomas Hueber, thomas.hueber@gipsa-lab.fr

• Dr. Laurent Girin, laurent.girin@grenoble-inp.fr

• Dr. Blaise Yvert, blaise.yvert@inserm.fr

Applications will be processed as they arise.

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L'IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse) recrute un ingénieur CDD pour le projet collaboratif LinTo (PIA - Programme d?Investissements d'Avenir), projet d?assistant conversationnel destiné à opérer en contexte professionnel pour proposer des services en lien avec le déroulement de réunions.  

Le poste à pourvoir est à l?interface des travaux réalisés par l'équipe SAMoVA (Traitement automatique de la parole et de l'audio ) et l'équipe MELODI (Traitement automatique des langues).

La personne recrutée travaillera en collaboration étroite avec les membres de l?IRIT déjà impliqués dans le projet LinTO. Elle aura un rôle d?ingénieur support que ce soit du point de vue des activités de recherche que des tâches d?intégration qui devront être, à terme, réalisées sur la plateforme LinTO développée dans le cadre du projet par la société LINAGORA porteuse du projet.

Informations pratiques :

Poste à pourvoir : ingénieur
Profil : master 2 informatique ou doctorat en informatique
Domaine : Traitement automatique de la parole ou du langage, apprentissage automatique
Durée: 12 mois à partir de février/mars 2020 
Lieu : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - (IRIT : https://www.irit.fr/) Collaboration entre les équipes SAMoVA/MELODI
Contact : Isabelle Ferrané (isabelle.ferrane@irit.fr), Philippe Muller (philippe.muller@irit.fr)

Dossier de candidature : à envoyer avant le 15 février 2020.

Détail de l'offre :  https://www.irit.fr/SAMOVA/site/assets/files/engineer/OFFRE_INGENIEUR_IRIT_LINTO.pdf

Salaire : selon la grille en vigueur et selon le profil et l'expérience

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Speech Research Engineer @ Voice AI Startup!

Location: Belmont, MA

Available: Immediately

VocaliD is a voice technology company that creates high-quality synthetic vocal identities for applications that speak. Founded on the mission to bring personalized voices to those who rely on voice prostheses, our ground-breaking innovation is now fueling the development of unique vocal persona for brands and organizations. VocaliD’s unique voices foster social connection, build trust and enhance customer experiences. Grounded in decades of research in speech signal processing and leveraging the latest advances in machine learning and big data, we have attracted ~ $4M in funding and garnered numerous awards including 2015 SXSW Innovation, 2019 Voice AI visionary, and 2020 Best Healthcare Voice User Experience. Learn more about our origins by watching our founder Rupal Patel's TED Talk.

We are seeking a speech research engineer with machine learning expertise to join our dynamic and ambitious team that is passionate about Voice!

Responsibilities:

- Algorithm design and implementation

- Research advances in sequence to sequence models of speech synthesis

- Research advances in generative models of synthesis (autoregression, GAN, etc.)

- Implement machine learning techniques for speech processing and synthesis

- Design and implement natural language processing techniques into synthesis flow

- Conduct systematic experiments to harden research methods for productization

- Work closely with engineers to implement and deliver the final product

- Present research findings in written publications and oral presentations

Required Qualifications:

- MS or PhD in Electrical or Computer Engineering, Computer Science or related field

- Experience programming in C/C++, Python,

- Experience with machine learning frameworks (Tensorflow, Keras, Pytorch, etc.)

- Experience with Windows and Linux

- Familiarity with cloud computing services (AWS, Google Cloud, Azure)

- Must communicate clearly & effectively

- Strong analytical and oral communication skills

- Excellent interpersonal and collaboration skills

Please submit a cover letter and resume to rupal@vocaliD.ai

Visit us at www.vocalid.ai for more information about VocaliD.

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L?entreprise

LumenAI est une start-up fondée il y a 4 ans par des académiciens et spécialisée dans l?apprentissage non-supervisée séquentiel. Forte de son activité R&D, elle propose un accompagnement scientifique et technique complet à ses clients. Les domaines concernés par son activité sont pour l?instant la maintenance prédictive, la cyber-sécurité, l?indexation de documents et l?analyse des réseaux sociaux. En parallèle, LumenAI commercialise ses propres outils de online clustering et de visualisation regroupés dans la plateforme: The lady of the lake.

Vos missions 

Les tâches consistent à participer aux missions clients et à l?évolution de notre librairie de clustering « The lady of the Lake ». Enfin, 20% du temps de travail est consacré à un projet de recherche personnel lié aux activités de LumenAI.

Si le candidat est un profil senior, il lui sera également demandé de participer à la gestion des missions, de suivre nos data-scientists chez leurs client. Par exemple, il y a actuellement le besoin d?un encadrant pour une thèse Cifre (Rennes).

Si le candidat est un profil senior, il lui sera également demandé de participer à la gestion des missions et à l?encadrement d?une thèse Cifre.

 

Votre profil

• Idéalement, 5 ans d?expérience d?ingénierie ou de recherche dans le machine learning, mais de très bons profils juniors sont également encouragés à postuler.

• Les activités de LumenAI sont très consommatrices de Traitement Automatique de la Langue (NLP). Une expertise dans ce domaine serait un grand plus.

• Appétence pour la recherche: la plupart des missions relèvent du domaine de la R&D, et nous souhaitons également développer notre lien avec la recherche académique pour concevoir de nouveaux algorithmes.

• Goût de l?excellence: Il existe de nombreux acteurs se réclamant du machine learning sur le marché. LumenAI s?y différencie par la qualité de ses ingénieurs. Le candidat pourra convaincre de son expérience par ses accomplissements professionnels en tant qu?ingénieur et/ou des publications dans des conférences de machine learning de rang A.

• Initiative et participation: LumenAI privilégie la hiérarchie horizontale et le développement personnel de ses membres, afin que chaque lumen puisse organiser son activité professionnelle vers ce qu?il aime. Dans cette dynamique il est attendu que chaque membre trouve de lui-même comment contribuer à l?entreprise et s?intégrer à l?équipe.

Autres informations et références

Le poste est à pourvoir dans nos locaux parisiens.

Rémunération:  entre 45 et 60k? brut annuel selon expérience.

Le site démonstration de la plateforme ?The lady of the Lake.

https://lakelady.lumenai.fr/#/ 

Les valeurs de LumenAI 

http://www.lumenai.fr/join-us

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** Fully funded PhD position in Explainable deep learning methods for human-human and human-robot interaction**

Department of Information Technology

Uppsala University

Interested candidates should contact Prof. Ginevra Castellano by email (ginevra.castellano@it.uu.se) by Friday 13^th of March at the latest to discuss the research project.

Include the following documents in the email:

-        A CV, including list of publications (if any) and the names of two reference persons

-        Transcript of grades

-        A cover letter of maximum one page describing the scientific issues in the project that interest you and how your past experiences fit into the project

Summary of project’s topic

Human-human interaction (HHI) relies on people’s ability to mutually understand each other, often by making use of multimodal implicit signals that are physiologically embedded in human behaviour and do not require the sender’s awareness. When we are engrossed in a conversation, we align with our partner: we unconsciously mimic each other, coordinate our behaviours and synchronize positive displays of emotion. This tremendously important skill, which spontaneously develops in HHI, is currently lacking in robots.

This project aims at building on advances in deep learning, and in particular on the field of Explainable Artificial Intelligence (XAI), which offers approaches to increase the interpretability of the complex, highly nonlinear deep neural networks, to develop new machine learning-based methods that (1) automatically analyse and predict emotional alignment in HHI, and (2) bootstrap emotional alignment in human-robot interaction.

More information about the project can be found here.

Requirements

The ideal PhD candidate is a student with an MSc in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Robotics or related field with a broad mathematical knowledge as well as technical and programming skills. The components to be studied build on a number of mathematical techniques and the methods development involved in the project will require good command of the related areas; central are mathematical optimization and probability theory. Experience and/or interest in the social sciences are also required. See further eligibility requirements here.

Further information

The project is a collaboration between the Uppsala Social Robotics Lab (Prof. Ginevra Castellano) and the MIDA (Methods for Image Data Analysis) group (Dr. Joakim Lindblad) at the Department of Information Technology, and the Uppsala Child and Baby Lab (Prof. Gustaf Gredebäck) at the Department of Psychology of Uppsala University.

The student will be part of the Uppsala Social Robotics Lab at the Division of Visual Information and Interaction of the Department of Information Technology, and contribute to lab’s projects on the topic of co-adaptation in human-robot interactions. The student will also join the Graduate school of the Centre for Interdisciplinary Mathematics (CIM).

The Uppsala Social Robotics Lab’s focus is on natural interaction with social artefacts such as robots and embodied virtual agents. This domain concerns bringing together multidisciplinary expertise to address new challenges in the area of social robotics, including mutual human-robot co-adaptation, multimodal multiparty natural interaction with social robots, multimodal human affect and social behaviour recognition, multimodal expression generation, robot learning from users, behaviour personalization, effects of embodiment (physical robot versus embodied virtual agent) and other fundamental aspects of human-robot interaction (HRI). State of the art robots are used, including the Pepper, Nao and Furhat robotic platforms.

The fully funded PhD position is for four years.

--

Dr. Ginevra Castellano

Professor

Director, Uppsala Social Robotics Lab

https://usr-lab.com

Department of Information Technology

Uppsala University

Box 337, 751 05 Uppsala, Sweden

Webpage: http://user.it.uu.se/~ginca820/

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The European Language resources Distribution Agency (ELDA), a company specialised in Human Language Technologies within an international context is currently seeking to fill an immediate vacancy for a permanent Web Developer position.

Web Developer (m/f)

Under the supervision of the technical department manager, the responsibilities of the Web Developer consist in designing and developing web applications and software tools for linguistic data management.
Some of these software developments are carried out within the framework of European research and development projects and are published as free software.
Depending on the profile, the Web Developer could also participate in the maintenance and upgrading of the current linguistic data processing toolchains, while being hands-on whenever required by the language resource production and management team.

Profile:

-    Master (BAC + 4 / BAC + 5 or higher) in Computer Science or a related field (experience in natural language processing is a strong plus)
-    Proficiency in Python
-    Hands-on experience in Django
-    Hands-on knowledge of a distributed version control system (Git preferred)
-    Knowledge of SQL and of RDBMS (PostgreSQL preferred)
-    Basic knowledge of JavaScript and CSS
-    Basic knowledge of Linux shell scripting
-    Practice of free software
-    Proficiency in French and English
-    Curious, dynamic and communicative, flexible to work on different tasks in parallel
-    Ability to work independently and as part of a multidisciplinary team
-    Citizenship (or residency papers) of a European Union country

The position is based in Paris.

Salary: Commensurate with qualifications and experience.

Applicants should email a cover letter addressing the points listed above together with a curriculum vitae to :

ELDA
9, rue des Cordelières
75013 Paris
FRANCE
Mail: job@elda.org

ELDA is a human-sized company (15 people) acting as the distribution agency of the European Language Resources Association (ELRA). ELRA was established in February 1995, with the support of the European Commission, to promote the development and exploitation of Language Resources (LRs). Language Resources include all data necessary for language engineering, such as monolingual and multilingual lexica, text corpora, speech databases and terminology. The role of this non-profit membership Association is to promote the production of LRs, to collect and to validate them and, foremost, make them available to users. The association also gathers information on market needs and trends.

For further information about ELDA/ELRA, visit:
http://www.elda.org

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15 early-stage researcher positions available within the COBRA Marie Sklodowska-Curie Innovative Training Network

-- 

**********************************************

NOTE MY EMAIL ADRESS: fuchs@zas.gwz-berlin.de WILL EXPIRE SOON.

NEW E-Mail: fuchs@leibniz-zas.de

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The School of Computing Science at the University of Glasgow is looking for an excellent and enthusiastic researcher to join the ESRC-funded international collaborative project 'Using AI-Enhanced Social Robots to Improve Children's Healthcare Experiences.' This is a new 3-year project which aims to investigate how a social robot can help children cope with potentially painful experiences in a healthcare setting. The system developed in the project will be tested through a hospital-based clinical trial at the end of the project.

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Call for PostDoc Position

Università Politecnica delle Marche, Fondazione Bruno Kessler and PerVoice SpA, the

partners of the AGEVOLA project funded by Fondazione Caritro, are seeking for an

enthusiastic Post-doc researcher to work on advanced machine-learning based solutions for

speech enhancement and speaker diarization in call-center communications.

Pre-requisites:

• PhD in Electronics Engineering, Telecommunications Engineering or Information

Engineering or eventually in Mathematics or Physics

• Research experience in the field of Digital Audio Processing and Machine Learning. A

solid background in Speech Processing is appreciated.

• Programming knowledge: Python, C/C++

• Competence in setup and usage of the Unix/Linux SW environment, and experience

with Python libraries for Machine Learning (like Pytorch and Tensorflow)

Duration and starting date: 21 months starting from Summer 2020.

Work Location: Università Politecnica delle Marche, Ancona, Italy. The researcher will tightly

cooperate with the company PerVoice S.p.A. and the Fondazione Bruno Kessler, both

located in Trento, Italy. Therefore, some working time will be spent in Trento. The possibility

to work remotely is foreseen as well.

Gross Salary: 63.000 Euro for the entire contract duration.

Contacts:

• Stefano Squartini - Università Politecnica delle Marche - s.squartini@univpm.it

• Alessio Brutti - Fondazione Bruno Kessler - brutti@fbk.eu

• Leonardo Badino - PerVoice S.p.A - leonardo.badino@pervoice.it

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La faculté des lettres de Sorbonne Université propose au concours plusieurs postes d'ATER
(profil Intelligence Artificielle pour les Sciences Humaines) au sein de l'UFR de
sociologie et d'informatique pour les sciences humaines. 6 permanents et 5 ATER
enseignent l'informatique.

La liste et le profil des postes est disponible sur
http://www.recrutement.sorbonne-universite.fr/fr/personnels-enseignants-chercheurs-enseignants-chercheurs/enseignants-chercheurs/campagne-de-recrutement-ater/postes-ouverts-par-la-faculte-des-lettres.html

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There is a fully funded PhD position open at Idiap Research Institute on Low Level
Mechanisms of Language Evolution.

Recently, Idiap has had some success in incorporating physiological processes into
backpropagation-style neural architectures. This allows the processes to be trained in
the context of the larger network whilst giving the network the capability to recognise
and reproduce physiological functions in a natural manner.

In this project, we will apply this technique to the human cochlea and its interface with
low level neural mechanisms. We are particularly interested in the efferent pathway from
the low level neurological system back to the cochlea. This will allow us to investigate
the resulting non-linear feedback relationship.

For more information, and to apply, please follow this link:
 http://www.idiap.ch/education-and-jobs/job-10284

Idiap is located in Martigny in French speaking Switzerland, but functions in English and
hosts many nationalities.  PhD students are registered at EPFL. All positions offer quite
generous salaries. Martigny has a distillery and a micro-brewery and is close to all
manner of skiing, hiking and mountain life.

There are other open positions on Idiap's main page
 https://www.idiap.ch/en/join-us/job-opportunities

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PROFESSORSHIP (junior/senior) @ KU Leuven: EMBODIED LEARNING MACHINES
Since their beginnings some 50 years ago, computer vision, speech and natural language
processing, and robotics have made progress by various forms and levels of the
integration of so-called 'model-based' (e.g. system identification) and 'model-free'
(e.g. deep learning) approaches.

However, important challenges remain at the system and application level, where sound,
vision, touch, force, motion must be integrated, to reach application-driven and system
level performance goals. It is still a mostly unsolved scientific and technical question
how to integrate synergistically the mentioned progress into the perception and control
of an engineered body that is equipped with all of the mentioned sensory modalities.

The ideal candidate has proven expertise in one or more of the above-mentioned
disciplines and wants to progress the state-of-the-art in their integration.

Further details regarding this position
:https://www.kuleuven.be/personeel/jobsite/jobs/55533021?hl=en&lang=en

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The Interaction Lab at Heriot-Watt University, Edinburgh, seeks to fill 3 research associate positions in Conversational AI and NLP within the following research areas:

For informal enquiries please contact Prof. Verena Rieser <v.t.rieser@hw.ac.uk>.
Untitled Document

Founded in 1821, Heriot-Watt is a leader in ideas and solutions. With campuses and students across the entire globe we span the world, delivering innovation and educational excellence in business, engineering, design and the physical, social and life sciences. This email is generated from the Heriot-Watt University Group, which includes:

1. Heriot-Watt University, a Scottish charity registered under number SC000278
2. Heriot- Watt Services Limited (Oriam), Scotland's national performance centre for sport. Heriot-Watt Services Limited is a private limited company registered is Scotland with registered number SC271030 and registered office at Research & Enterprise Services Heriot-Watt University, Riccarton, Edinburgh, EH14 4AS.

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offer in english:   https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/517917

DAS DUALE HOCHSCHULSTUDIUM MIT ZUKUNFT.

Die Duale Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) zählt mit ihren derzeit rund 34.000 Studierenden (an 12 Standorten) und 9.000 kooperierenden Unternehmen und sozialen Einrichtungen zu den größten Hochschulen des Landes. Karlsruhe, in der Rheinebene zwischen Pfälzer Bergen, Vogesen und Schwarzwald gelegen, ist eine junge Großstadt im Herzen Europas. Die TechnologieRegion Karlsruhe ist eine der leistungsfähigsten Regionen Europas. Sie zählt zu den führenden Wissenschafts- und High-Tech-Standorten. Derzeit sind an der DHBW Karlsruhe rund 3.200 Studierende in den Fakultäten Wirtschaft und Technik immatrikuliert.

AN DER DHBW KARLSRUHE IST IN DER FAKULTÄT FÜR TECHNIK FOLGENDE STELLE ZUM 01.04.2021 ZU BESETZEN:

Professur für Informatik (m/w/d)

Besoldungsgruppe W2, Kennziffer: KA-5/111

Neben den Voraussetzungen des § 47 LHG sollte der*die Bewerber*in über folgende Qualifikationen verfügen:

• Abgeschlossenes Informatikstudium und Promotion
• Einschlägige Berufserfahrung im Bereich Informatik
• Sehr gute Fachkenntnisse in einem der Studienschwerpunkte der Informatik: Künstliche Intelligenz, IT-Sicherheit oder Internet of Things sowie deren gesellschaftlicher Anwendung

Zu den Aufgaben gehören die Lehre, die angewandte Forschung und die Weiterbildung im Studiengang Informatik.
Neben der Begeisterung für die Lehre erwarten wir die Bereitschaft, den Studiengang fachlich und organisatorisch weiter zu entwickeln.
Für das vielseitige Tätigkeitsfeld suchen wir eine führungs- und sozialkompetente Persönlichkeit, die ihre Rolle im Umgang mit den Interessenspartnern des Studiengangs kommunikationsstark und verantwortungsvoll wahrnimmt. Es erwartet Sie ein aufgeschlossenes Team, welches wertschätzend kooperiert und den Studiengang gemeinsam weiterentwickelt.

Einstellungsvoraussetzungen
Einstellungsvoraussetzungen Vorausgesetzt werden gemäß § 47 LHG ein abgeschlossenes Hochschulstudium, besondere wissenschaftliche Befähigung (in der Regel Promotion), pädagogische Eignung sowie mindestens fünf Jahre berufspraktische Erfahrung, davon mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs. Der*Die Bewerber*in muss zudem bereit sein, an der wissenschaftlichen Entwicklung, insbesondere durch Forschung und wissenschaftliche Weiterbildung, teilzuhaben. Erwartet wird ein besonderes Maß an Engagement und Kooperationsbereitschaft mit den beteiligten Unternehmen und sozialen Einrichtungen sowie die Bereitschaft zur Gremienarbeit. Eine Mitwirkung in angemessenem Umfang an den übrigen Aufgaben der DHBW Karlsruhe setzen wir voraus.

Die Übernahme in ein Beamtenverhältnis auf Lebenszeit als Professor*in (W2) ist in der Regel nach dreijähriger Bewährung im Beamtenverhältnis auf Probe möglich, falls das Lebensalter bei der Einstellung 47 Jahre, bei Erfüllung besonderer Voraussetzungen 52 Jahre, nicht übersteigt. Die Stellen sind grundsätzlich teilbar. Bei Teilzeit erfolgt die Anstellung im Beschäftigtenverhältnis und wird außertariflich analog der Besoldungsgruppe W2 vergütet.

Bewerbungen von Frauen sind besonders erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher fachlicher Eignung vorrangig berücksichtigt (bitte Nachweis beifügen).

Bei Fragen zum Berufungsverfahren können Sie sich an den Dekan als Vorsitzenden der Berufungskommission oder an die Gleichstellungsbeauftragte, Frau Prof. Dr. Karin Schäfer (karin.schaefer@dhbw-karlsruhe.de), wenden.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung online (idealerweise in einer PDF-Datei) bis zum 13.05.2020 unter Angabe der Kennziffer an:

Duale Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe
Herrn Dekan Prof. Dr. Roland Küstermann
DekanatTechnik@dhbw-karlsruhe.de
www.karlsruhe.dhbw.de

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Nous recherchons des candidat.es motivé.s pour une thèse en
IA/Interaction vocale sur le thème :

Transformer et renforcer pour l?apprentissage des agents conversationnels vocaux

Le challenge principal que nous souhaitons porter dans la thèse est de permettre une
adaptation sur une tâche particulière des capacités d?un modèle neuronal profond de type
Transformer pré-entraîné, notamment pour l?élaboration d?un agent conversationnel. Des
approches par transfert d?apprentissage ont déjà été initiées mais leurs résultats sont
contrastés et doivent être renforcés. Deux axes majeurs sont identifiés pour la thèse :
- élaborer des stratégies efficaces en échantillons pour permettre le recours à des
apprentissages par renforcement, en particulier dans le cadre de l?apprentissage en
continu (continual learning) d?un agent conversationnel ;
- augmenter les capacités de telles machines à faire face à des entrées bruitées, telles
que des échanges vocaux avec un utilisateur, plus naturels et comprenant de nombreux
écarts vis-à-vis de l?écrit ainsi que des erreurs liées à la transcription automatique de
parole.

Les approches envisagées reposent sur les paradigmes les
plus avancés du Machine Learning (incluant deep learning et
reinforcement learning). Le sujet et les conditions de candidature sont
détaillés dans le PDF joint.

L'acceptation du candidat sera validée par un concours au sein de
l'Ecole Doctorale 536 d'Avignon Université. Les réponses
doivent nous parvenir de préférence **avant le 15 mai**.

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*1 year post-doc/engineer position at LIA, Avignon France, in the Vocal
Interaction Group*
==================================================================
        Multimodal man-robot interface for social spaces

keywords: AI, ML, DNN, RL, NLP, dialogue (vision, robotics)

Starting job date (desired): Sept. 2020.
==================================================================
## Work description

###Project Summary

Automation and optimisation of *verbal interactions of a
socially-competent robot*, guided by its *multimodal perceptions*

Facing a steady increase in the ageing population and the prevalence of
chronic diseases, social robots are promising tools to include in the
healthcare system. Yet extant assistive robots are not well suited to
such context as their communication abilities cannot handle social
spaces (several meters and group of persons) but rather face-to-face
individual interactions in quiet environments. In order to overcome
these limitations and eventually aiming at natural man-robot
interaction, the objectives of the work will be multifold.

First and foremost we intend to leverage the rich information available
with audio and visual flows of data coming from humans to extract verbal
and non-verbal features. These features will be used to enhance the
robot's decision-making ability such that it can smoothly take speech
turns and switch from interaction with a group of people to face-to-face
dialogue, and back. Secondly online and continual learning of the
advanced system will be investigated.

Outcomes of the project will be implemented onto a commercially
available social robot (most likely Pepper or ARI) and validated with several in-situ use
cases. A large-scale data collection will complement in-situ tests to fuel further
researches. To address our overall objectives the candidates should have a good command
of deep learning techniques and tools (including reinforcement/imitation learning) and
any combination of competencies in NLP / dialogue systems, vision and robotics.

### Requirements

- Master or PhD in Computer Science, Machine Learning, Computational
  Linguistics, Mathematics, Engineering or related fields
- Expertise in NLP / Dialog systems. Strong knowledge of current NLP /
  Interactive / Speech techniques is expected. Previous experience with
  dialogue and interaction and/or vision data is a strong plus. Knowledge in vision
and/or robotics are plusses.
? Strong programming skills, Python/C++ programmer of DNN models
  (preferably with pytorch)
- Expertise in Unix environments
- Good spoken and written command of English is required. *French is
  optional.*
- Good writing skills. For post-doc publications at top venues
  (e.g., ACL, EMNLP, SigDial, NeurIPS, ICLR etc) are expected.

## Place

Bordered by the left bank of the Rhône Avignon is one of the most
beautiful city in Provence, for some time capital of Christendom in the
Middle Ages. Its past gives the
city its unique atmosphere: dozens of churches and chapels, the ?Palais
des Papes? (palace of the popes, the most important gothic palace in
Europe), the Saint-Benezet brigde (aka the « pont d?Avignon » of
worldwide fame through its commemoration by the song), and the ramparts
that still encircle the entire city, ten museums from then ancient times
to contemporary art.

Of the nearly 100k inhabitants of the city, about 10 live in the ancient
town centre surrounded by its medieval ramparts. Avignon is not only the
birthplace of the most prestigious festival of contemporary theatre,
European Capital of Culture in 2000, but also the largest city and
capital of the département of Vaucluse. The region offers a high quality
urban life at a reasonable cost. Additionally,
the region of Avignon offers the opportunity to visit numerous
monuments and natural beauty sites easily accessible in a very short
time (Marseille, Aix, Montpellier, Nice...). Avignon is the ideal destination for
discovering Provence.

LIA is the computer science lab of Avignon University:
http://lia.univ-avignon.fr.

## Conditions

Net monthly salary: 1800-2200 ? (depending on the candidate's
experience).  Basic healthcare coverage included
(https://en.wikipedia.org/wiki/Health_care_in_France).

Possibility of part-time and/or teleworking.

The position carries no direct teaching load, but if desired, teaching
BSc or MSc level courses is a possibility (paid extra hours), as is
supervision of student dissertation projects.

Initial employment is 12 months, extension possible. For engineers,
shift to a PhD position is possible.

## Applications

To apply, send the following documents *in a single PDF* to
fabrice.lefevre@univ-avignon.fr:

* Statement of research interests that motivates your application
* CV, including the list of publications if any
* Scans of transcripts and academic degree certificates
* MSc/PhD dissertation and/or any other writing samples
* Coding samples or links to your contributions to public code
  repositories, if any
* Names, affiliations, and contact details of up to three people who can
  provide reference letters for you, if any

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We have an open position for a tenure-track researcher at CWI (https://www.cwi.nl/) within our Distributed & Interactive Systems (DIS) group (https://www.dis.cwi.nl/). 
The focus is on Human-Centered Multimedia Systems (https://www.dis.cwi.nl/research-areas/human-centered-multimedia-systems/) and/or Quality of Experience (QoE) in immersive media (https://www.dis.cwi.nl/research-areas/qoe/).

You can find details about the position and application procedure here: 
https://www.cwi.nl/jobs/vacancies/tenure-track-position-in-multimedia-systems-and-human-computer-interaction (application deadline: July 15, 2020)

If you know of any interested candidates looking for such a position, please share with them. They are welcome to get in touch with me  <p.s.cesar@cwi.nl> concerning any questions prior to any formal application process.

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We are happy to announce a position as a university assistant at the *Institute of
Computational Perception* of the *Johannes Kepler University (JKU) Linz*, Austria:
https://www.jku.at/en/institute-of-computational-perception/.

The position in short: Postdoc level; full-time employment; 2.5 years (start: August
2020, end: January 2023); research and teaching

For more details, please see https://bit.ly/2TrtAAW


At the recently founded *Multimedia Mining and Search Group*, we are searching for a
highly motivated person who holds a *PhD degree in Computer Science or a closely related
discipline* to join our young team. We offer a full-time position, great place to work,
embedding in a great team, flexibility in the choice of research topics, competitive
salary, and social security provisions.

If you are interested and have a strong background in recommender systems, information
retrieval, multimedia, data analytics, machine learning, user modeling, and/or
human-computer interaction, please contact Markus Schedl (markus.schedl@jku.at) and
include the following documents:

* CV (including teaching experience)
* Publication list
* Certificates (including English translations)
* Short statement of your research interests

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** Fully funded PhD position in data-driven socially assistive robotics**

Uppsala Social Robotics Lab

Department of Information Technology

Uppsala University, Sweden

Uppsala University is a comprehensive research-intensive university with a strong international standing. Our mission is to pursue top-quality research and education and to interact constructively with society. Our most important assets are all the individuals whose curiosity and dedication make Uppsala University one of Sweden’s most exciting workplaces. Uppsala University has 46.000 students, 7.300 employees and a turnover of SEK 7.3 billion.

The Department of Information Technology holds a leading position in research as well as teaching at all levels. The department has 280 employees, including 120 faculty, 110 PhD students, and 30 research groups. More than 4000 students are enrolled annually.

The Uppsala Social Robotics Lab (https://usr-lab.com) led by Prof. Ginevra Castellano aims to design and develop robots that learn to interact socially with humans and bring benefits to the society we live in, for example in application areas such as education and assistive technology.

We are collecting expressions of interest for an upcoming PhD position in data-driven socially assistive robotics for medical applications within a project funded by Uppsala University’s WoMHeR (Women’s Mental Health during the Reproductive lifespan) Centre, in collaboration with the Department of Neuroscience.

The PhD project will include the development and evaluation of novel machine learning-based methods for robot-assisted diagnosis of women’s depression around childbirth via automatic analysis of multimodal user behaviour in interactive scenarios.

The student will be part of the Uppsala Social Robotics Lab at the Division of Visual Information and Interaction of the Department of Information Technology.

The Uppsala Social Robotics Lab’s focus is on natural interaction with social artefacts such as robots and embodied virtual agents. This domain concerns bringing together multidisciplinary expertise to address new challenges in the area of social robotics, including mutual human-robot co-adaptation, multimodal multiparty natural interaction with social robots, multimodal human affect and social behavior recognition, multimodal expression generation, robot learning from users, behavior personalization, effects of embodiment (physical robot versus embodied virtual agent) and other fundamental aspects of human-robot interaction (HRI). State of the art robots are used, including the Pepper, Nao and Furhat robotic platforms.

The position is for four years.

Rules governing PhD students are set out in the Higher Education Ordinance chapter 5, §§ 1-7 and in Uppsala University's rules and guidelines http://regler.uu.se/?languageId=1.

How to send expressions of interest:

To express your interest, you should send to Ginevra Castellano (ginevra.castellano@it.uu.se) by the 10^th of June a description of yourself, your research interests, reasons for applying for this particular PhD position and past experience (max. 3 pages), a CV, copies of relevant university degrees and transcripts, links to relevant publications and your MSc thesis (or a summary in case the thesis work is ongoing) and other relevant documents. Candidates are encouraged to provide contact information to up to 3 reference persons. We would also like to know your earliest possible date for starting.

Requirements:

Qualifications: The candidates must have an MSc degree in computer science or related areas relevant to the PhD topics. Good programming skills are required and expertise in machine learning appreciated. The PhD position is highly interdisciplinary and requires an understanding and/or interest in psychology and social sciences and willingness to work in an interdisciplinary team.

Working in Sweden:

Sweden is a fantastic place for living and working. Swedes are friendly and speak excellent English. The quality of life is high, with a strong emphasis on outdoor activities. The Swedish working climate emphasizes an open atmosphere, with active discussions involving both junior and senior staff. PhD students are full employees, with competitive salaries, pension provision and five weeks of paid leave per year. Spouses of employees are entitled to work permits. Healthcare is free after a small co-pay and the university subsidizes athletic costs, such as a gym membership. The parental benefits in Sweden are among the best in the world, including extensive parental leave (for both parents), paid time off to care for sick children, and affordable daycare. Upon completion of the PhD degree, students are entitled to permanent residency to find employment within Sweden.

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L'Université Grenoble Alpes recrute un?e doctorant?e (3 ans) entièrement financé?e à
partir d'octobre 2020 pour contribuer au projet GenderedNews.

** Le projet GenderedNews **

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le
niveau de biais de genre dans les médias en France. Ces biais peuvent être définis comme
le fait que les médias d'information tendent d'une part à surpondérer les hommes par
rapport aux femmes en termes de mentions et de citations, et d'autre part à attribuer aux
femmes un rôle social spécifique impliquant souvent, entre autres, l'anonymat, une
capacité d'action réduite dans la société et la confusion entre cette action et leur état
matrimonial ou familial. De nombreuses études empiriques ont prouvé l'existence de ces
biais et ont permis de mieux les comprendre à l'échelle internationale.

Cependant, la recherche sur cette question est souvent basée sur des données limitées en
volume et produites par des ONG, des administrations ou des organismes de réglementation
des médias. Ces données sont généralement traitées par des analyses de contenu manuelles
qui ne permettent pas de rendre compte systématiquement des évolutions des biais sexistes
dans les médias à long terme et sur un grand nombre de sources, ni d'expliquer ces biais
en termes de variables telles que le financement des médias, la taille des salles de
rédaction ou d'autres variables organisationnelles.

Le projet GenderedNews vise à fournir et à analyser des sources de données importantes et
stables dans le temps ainsi qu'à explorer de nouvelles méthodes pour documenter les
préjugés sexistes dans les médias. Il est basé sur un programme de recherche collaboratif
entre un sociologue des médias et un informaticien ayant des compétences en études des
médias, études de genre, traitement du langage naturel et collecte de données numériques.
Il a également une dimension de partenariat importante dans la mesure où plusieurs médias
importants sont associés et fournissent un accès à leurs données.

** Le doctorat : les biais de citation entre hommes et femmes dans l?information **

GenderedNews se concentre sur deux types de biais et deux mesures différentes de ces
biais. Les biais d'échantillonnage se produisent par la sélection d'un échantillon biaisé
de personnes mentionnées dans les médias. Ils peuvent être étudiés en comptant simplement
combien d'hommes et de femmes ont accès à la visibilité publique d'un côté et en étudiant
les modèles de cadrage des hommes et des femmes représentés de l'autre côté. Les biais de
citation proviennent de la sélection d'un échantillon biaisé de personnes qui, en plus
d'être visibles, sont autorisées à exprimer leurs opinions dans les médias. Ils peuvent
également être étudiés en utilisant les deux approches: compter combien d'un côté et
analyser comment de l'autre.

Dans le cadre du projet, le/la doctorant?e contribuera plus spécifiquement à l'étude des
biais de citation. Cela impliquera les tâches et opérations de recherche suivantes:

- Analyse des données : les grands ensembles de données déjà constitués seront utilisés
pour mesurer les biais d'approvisionnement dans l'actualité. Le/la doctorant?e utilisera
notamment l'exploration de texte et les méthodes de NLP pour a) identifier les entités
nommées dans le corpus, b) identifier les modèles de citation des sources dans les textes
et c) étiqueter les entités nommées en fonction de leur sexe (sur la base des prénoms et
des termes spécifiques au genre). Ces tâches permettront ensuite des analyses
multivariées pour expliquer le niveau de diversité de genre atteint dans les différents
médias analysés en fonction de variables sociologiques (par exemple, il sera possible de
mesurer l'effet d'une augmentation de la proportion de femmes dans les rédactions sur le
biais de genre ou l'effet d'une diminution du nombre de journalistes).
- Entretiens : le/la doctorant?e engagé?e poursuivra également une recherche qualitative
sur l?origine des éventuels biais de genre dans les organisations partenaires. Une
première série d'enquêtes permettra de vérifier que les méthodes utilisées pour accéder
au contenu des médias ne biaisent pas les résultats. Des entretiens seront menés avec les
équipes techniques en charge du fonctionnement des API auprès des médias partenaires afin
de mieux comprendre leur fonctionnement et d'identifier d'éventuels biais. Une deuxième
série d'enquêtes se concentrera sur la compréhension de la hiérarchie de l'information
dans ces médias et son influence possible sur les préjugés sexistes. Des entretiens
seront menés avec des journalistes et des rédacteurs en chef pour comprendre ce qui rend
un article d'actualité digne d'intérêt et comment les médias prennent en compte les
questions de genre. Le but de ces interviews sera de comprendre comment les médias en
tant qu'organisation contrôlent les préjugés sexistes dans leurs opérations quotidiennes.
- Sur le plan théorique, cette thèse répondra à certaines questions qui étaient
auparavant laissées dans l'ombre. Il s'agit notamment de la définition et de la mesure
opérationnelle de la « diversité » dans l'actualité en relation avec les questions de
genre pour la communauté des sciences sociales ainsi que la question du biais et de
l'équité dans les algorithmes d'apprentissage automatique pour la communauté NLP.

En plus de la thèse et des publications scientifiques, le/la doctorant?e sera également
impliqué?e dans le projet GenderedNews à différents niveaux:

- Superviser la collecte et le traitement des données avec les médias partenaires;
- Contribuer à la production de nouveaux outils de mesure et de visualisation de la
diversité des contenus et des sources dans les médias;
- Contribuer à la diffusion des résultats auprès du grand public sur un site Internet
servant de plateforme pour promouvoir une approche plus diversifiée de l'actualité.

** Environnement scientifique **

La thèse sera menée en tant que projet de recherche conjoint de l'équipe Régulations du
laboratoire de recherche Pacte (https://www.pacte-grenoble.fr/page/regulations) et de
l'équipe Getalp du laboratoire LIG
(http://www.liglab.fr/en/research/research-areas-and-teams/getalp). Le/la doctorant?e
recruté?e sera principalement hébergé?e au laboratoire de recherche Pacte pour un soutien
quotidien et en partie au LIG.
Le/la doctorant?e bénéficiera également du soutien du projet du Data Institute sur les
médias sociaux et les sciences sociales
(https://data-institute.univ-grenoble-alpes.fr/research/data-science-social-media-and-social- sciences/) et de la Chaire Algorithmic Society du MIAI qui encourage la recherche basée sur la collaboration des sciences sociales et de l?informatique pour contribuer à une meilleure compréhension du fonctionnement des algorithmes et à une évaluation critique des effets de l'IA dans la société
(https://algorithmicsociety.github.io/).

**Comment postuler ?**

Les candidats doivent être titulaires d'un Master en sciences sociales ou en traitement
du langage naturel (ou être sur le point d'en obtenir un). Ils devraient idéalement avoir
une solide expertise dans les méthodes des sciences sociales et une bonne connaissance
des méthodes d'exploration de texte et de traitement du langage. Ils doivent également
avoir une très bonne connaissance des langues française et anglaise pour pouvoir traiter
les données textuelles dans ces deux langues et mener des entretiens principalement en
français.

Les candidatures sont attendues avant le 1er juillet 2020 et doivent être adressées à
Gilles Bastin à gilles.bastin@iepg.fr et François Portet à Francois.Portet@imag.fr.
Les candidat?es doivent joindre :
- une lettre de candidature expliquant pourquoi ils/elles se considèrent capables de
poursuivre ce projet de thèse,
- leur dernier diplôme,
- un CV.
Ils/elles peuvent également ajouter des lettres de recommandation.
Le comité de sélection informera les candidat?es de sa décision avant le 15 juillet 2020.

Si vous avez des questions sur le poste et le projet, veuillez contacter Gilles Bastin et
/ ou François Portet.

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POST-DOCTORAL POSITION #1

Center for Robust Speech Systems: Robust Speech Technologies Lab 

Developing robust speech and language technologies (SLT) for naturalistic audio is the most challenging topic in the broader class of machine learning problems. CRSS-RSTL stands at the forefront of this initiative by making available the largest (150,000 hours) publicly available naturalistic corpus in the world. The FEARLESS STEPS corpus is the collection of multi-speaker time synchronized multi-channel audio from all of NASA’s 12 Apollo Manned Missions. Deployment of such ambitious corpora requires development of state-of-the-art support infrastructure using multiple technologies working synchronously to provide meaningful information to researchers from the science, technology, historical archives, and educational communities. To this end, we are seeking a post-doctoral researcher in the area of speech and language processing and machine learning. The researcher will collaboratively aid in the development of speech, natural language, and spoken dialog systems for noisy multi-channel audio streams. Overseeing digitization of analog tapes, community outreach and engagement, and assisting in cutting edge SLT research are also important tasks for the project.

Those interested should send an email with their resume and areas of interest to John.Hansen@utdallas.edu. More information can be found on our website: CRSS–RSTLab (Robust Speech Technologies Lab) at https://crss.utdallas.edu/

POST-DOCTORAL POSITION #2

Center for Robust Speech Systems: Cochlear Implant Processing Lab 

Cochlear implants are one of the most successful solutions of replacing hearing sensation via an electronic device. However, the search for better sound coding and electrical stimulation strategies could be significantly accelerated by developing a flexible, powerful, portable speech processor for cochlear implants compatible with current smartphones/tablets. We are developing CCi-MOBILE, the next generation of such a research platform, one that will be more flexible and computationally powerful than clinical research devices that will enable implementation and long-term evaluation of advanced signal processing algorithms in naturalistic and diverse acoustic environments. To this end, we are seeking a post-doctoral researcher in the area of cochlear implant signal processing and embedded hardware/systems design. The researcher will collaboratively aid in the development of an embedded (FPGA-based) hardware (PCBs) for speech processing applications. Firmware development in Verilog and Java (Android) for DSP algorithms implementation is also an important task for the project.

Those interested should send an email with their resume and areas of interest to John.Hansen@utdallas.edu. More information can be found on our website: CRSS–CILab (Cochlear Implant Processing Lab) at https://crss.utdallas.edu/CILab/

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Do you want to work with us at CWI in Amsterdam?

We have an open position for a tenure-track researcher at CWI (https://www.cwi.nl/) within our Distributed & Interactive Systems (DIS) group (https://www.dis.cwi.nl/). 
The focus is on Human-Centered Multimedia Systems (https://www.dis.cwi.nl/research-areas/human-centered-multimedia-systems/) and/or Quality of Experience (QoE) in immersive media (https://www.dis.cwi.nl/research-areas/qoe/).

You can find details about the position and application procedure here: 
https://www.cwi.nl/jobs/vacancies/tenure-track-position-in-multimedia-systems-and-human-computer-interaction (application deadline: July 15, 2020)

If you know of any interested candidates looking for such a position, please share with them. They are welcome to get in touch with me  <p.s.cesar@cwi.nl> concerning any questions prior to any formal application process.

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Are you interested to join a vibrant research environment in the center of Europe, as a
Postdoc researcher or PhD student researcher, and work on exciting topics related to
machine learning, recommender systems, or (multimedia) information retrieval?

If so, please have a look at the following two announcements with upcoming deadlines:

* University Assistant/Postdoc level at JKU (40h/week, Aug 2020 - Jan 2023; application
deadline: June 24, 2020):
https://www.jku.at/fileadmin/gruppen/80/Stellenausschreibungen_E/4176_Homepage_E_20.05.2020.pdf

* PhD student researcher at JKU and TU Wien (40h/week, 3 years; application deadline:
July 9, 2020): https://tiss.tuwien.ac.at/mbl/blatt_struktur/anzeigen/10410#p242.3

For more details or informal inquiries, please contact me via markus.schedl@jku.at.

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Subject: Two fully-funded PhD studentships in automatic speech recognition - University of Sheffield 

We are delighted to be able to offer two fully-funded PhD studentships in Automatic Speech Recognition at the Voicebase Centre of the University of Sheffield, to start in October 2020. The Voicebase studentship covers all fees and maintenance for 3 years at standard UK rates.

Topic 1: Semi-supervised Learning for Automatic Speech Recognition

To apply: https://www.jobs.ac.uk/job/CAJ398/phd-studentship-in-semi-supervised-learning-for-automatic-speech-recognition

Deadline: July 24, 2020

Topic 2: Multilingual Speech Recognition

To apply: https://www.jobs.ac.uk/job/CAJ394/phd-studentship-in-multilingual-speech-recognition

Deadline: July 24, 2020

For further information please contact Prof. Thomas Hain (t.hain@sheffield.ac.uk). 

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Subject: “MOTRYLANG – The role of motor rhythm in language development and

language disorders”

Supervisors: Corine Astésano, Jessica Tallet

Host Laboratories:

U.R.I Octogone-Lordat (EA 4156), Université de Toulouse II

Laboratoire ToNIC (UMR 1214), Université Paul Sabatier - Toulouse III

Discipline: Linguistics

Doctoral School: Comportement, Langage, Education, Socialisation, Cognition (CLESCO)

Scientific description of the research project:

The project aims to address a series of scientific and clinical questions regarding the place of

motor activity in child language development and its rehabilitation.

Typical development comes with the implementation of rhythm in speech production

(prosodic accenting) and also in movement production (tapping, walking, sensorimotor

synchronisation…). Interestingly, the tempo of linguistic and motor rhythms is similar in

healthy adults (around 700 ms or 1,4 Hz).

The present project aims to (1) investigate the existence of a link between motor & linguistic

rhythms and associated neural correlates (ElectroEncephaloGraphy) in children with and

without linguistic disorders; (2) evaluate the impact of motor training on linguistic

performances, and (3) create, computerize and test a language rehabilitation program based on

the use of motor rhythm in children with language acquisition disorders.

This project will have scientific repercussions in linguistic and movement sciences as well as

in the field of rehabilitation.

The selected candidate will benefit from a stimulating scientific environment: (s)he will

integrate the Interdisciplinary Research Unit Octogone-Lordat (Toulouse II:

http://octogone.univ-tlse2.fr/) and will be co-supervised by Corine Astésano, linguistphonetician

specializing in prosody, and by Jessica Tallet, specialist in rhythmic motor skills

and learning at ToNIC laboratory, Toulouse NeuroImaging Center (Toulouse III:

https://tonic.inserm.fr/). The research will be integrated in a work group on Language,

Rhythm and Motor skills, which encompasses PhD students, professionals in rehabilitation

and collaborators from other universities.

Required skills:

- Master in linguistics, human movement sciences, cognitive sciences, health sciences

or equivalent

- A speech therapist’s profile would be a plus

- Experience in experimental phonetics and/or linguistics, neuro-psycho-linguistics

(speech disorders)

- Skills in linguistic data processing and analysis

- Skills in evaluating speech neurological disorders and in the running of linguistic

remediation programs

- Autonomy and motivation for learning new skills (for eg. EEG …)

- Good knowledge of the French language; good writing and oral skills in both French

and English

Salary:

- 1768.55 € monthly gross, 3 year contract

Calendar:

- Sending of applications: 6th july 2020

- Audition of selected candidates: 15th july 2020

- Start of contract: 1rst october 2020

Applications must be sent to Corine Astésano (corine.astesano at univ-tlse2.fr) and will

include:

- A detailed CV, with list of publications if applicable

- A copy of the grades for the Master’s degree

- A summary of the Master’s dissertation and a pdf file of the Master’s dissertation

- A cover letter / letter of interest and/or scientific project (1 page max)

- A letter of recommendation from a referent scientific personality/supervisor

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L'Université Grenoble Alpes recrute une doctorante ou un doctorant avec
un contrat de 3 ans entièrement financé à partir d'octobre 2020 dans le
cadre du projet THERADIA.


*Le projet THERADIA*

Le projet THERADIA consiste à mettre au point un assistant thérapeutique
virtuel qui constitue le relais et l?interface entre le patient et le
thérapeute mais aussi les aidants qui gravitent autour du patient. Par
un usage massif de différentes technologies d?intelligence artificielle,
cet assistant empathique sera chargé d?adapter le traitement aux besoins
du patient sous le contrôle du thérapeute, et de s?assurer de son suivi
en interagissant avec les différents acteurs (thérapeute, patient,
aidants) selon un mode conversationnel. Par rapport à un bot classique,
l?objectif est de doter l?assistant d?une intelligence artificielle
affective basée sur l?analyse des échanges verbaux et non verbaux
(parole, prosodie et expressions du visage). L?assistant devra également
être capable de synthétiser différents styles comportementaux pour
interagir efficacement, et de résumer le fil d?interactions avec le
patient pour restituer au thérapeute ou aux aidants un résumé des
échanges et progrès réalisés. Validé d?un point de vue médico-économique
dans le contexte de THERADIA, ces technologies pourront trouver de
nombreux autres débouchés pour assister des humains amenés à
sous-traiter à une intelligence artificielle les dimensions affectives
de leurs interactions.


*Sujet de thèse* : Apprentissage profond et hybride pour la génération
automatique de résumés multimédia d?observance de remédiation cognitive
pour les aidants et cliniciens.

L?objectif de cette thèse de doctorat est de concevoir des méthodes
permettant de générer un compte rendu pertinent pour les aidants et les
orthophonistes synthétisant la prise en charge de patients souffrants de
troubles cognitifs lors de séances de remédiations cognitives réalisées
à domicile. La tâche de génération est donc de concevoir un système
capable :
- d'identifier, d'agréger, de sélectionner et de structurer les
informations pertinentes à communiquer au destinataire
- de transformer ces informations structurées en un document multimédia
cohérent
- d'adapter la réalisation vis-à-vis des critères de génération (type de
destinataire, période à résumer, taille du texte)

Afin de gérer la grande complexité de la tâche deux approches
complémentaires seront étudiées. Une approche experte (génération guidée
par les experts médicaux) [Portet et al. 2009] et une approche neuronale
de bout-en-bout apprise par renforcement (génération guidée par les
lecteurs) [Brenon et al. 2018]. Une approche hybride sera également
étudiée [Li et al. 2019].  Ces approches sont dépendantes d'un ensemble
d'exemples disponibles pour induire le fonctionnement de ces différents
choix. Malheureusement, ces données ne sont pas disponibles aujourd'hui.
Basé sur nos derniers travaux, nous aborderons ce problème avec un
modèle neuronal dans un cadre d'apprentissage faiblement supervisé qui
est capable de tirer parti d'un faible nombre de données supervisées et
d'un grand nombre de données non-supervisées. Dans notre cas les données
supervisées seront celles acquises dans le projet et les données non
supervisées seront obtenues auprès des partenaires (rapport d?entretien)
et sur le web (textes comportant des émotions). L'état de l'art montre
que des avancées importantes ont été faites en génération automatique de
textes avec des modèles neuronaux. Cependant, ces avancées se sont
appuyées sur des corpus de grande taille et sur des tâches isolées et
bien définies. Dans notre cas, la difficulté porte principalement sur la
sélection des informations en fonction du profil du destinataire, le
manque de corpus adéquat et de mesure de performances. Un des objectifs
de cette thèse sera de mettre en ?uvre des méthodes efficaces
d'apprentissage faiblement supervisé [Qader et al. 2019], de
renforcement et de collecte de données auprès des utilisateurs cibles du
projet.

Enfin, l'évaluation de la génération automatique de textes est une tâche
complexe. En effet, plusieurs dimensions linguistiques, sémantiques et
applicatives doivent être prises en compte (grammaire, cohérence,
émotion, pertinence, utilité). La qualité des sorties textuelles pourra
être évaluée, d'une part, par des mesures automatiques sur corpus lors
du développement de l'approche et, d'autre part, par des évaluations
subjectives humaines (patients, aidants, experts) sur chaque itération
majeure du système de génération.


*Environnement scientifique*
La thèse sera menée au sein de l'équipe Getalp du laboratoire LIG
(https://lig-getalp.imag.fr/). La personne recrutée sera accueillie au
sein de l?équipe qui offre un cadre de travail stimulant, multinational
et agréable. Les moyens pour mener à bien le doctorat seront assurés
tant en ce qui concerne les missions en France et à l?étranger qu?en ce
qui concerne le matériel (ordinateur personnel, accès aux serveurs GPU
du LIG).
La personne sera également amenée à collaborer avec plusieurs équipes
impliquées dans le projet THERADIA, en particulier avec des chercheurs
du GIPSA-lab situé également à Grenoble et les collaborateurs de
l?entreprise SBT HumanMatter(s) basée à Lyon.


*Comment postuler ?*
Les candidats doivent être titulaires d'un Master en informatique ou en
traitement automatique du langage naturel (ou être sur le point d'en
obtenir un). Ils doivent avoir une bonne connaissance des méthodes
d?apprentissage automatique et idéalement une expérience en collecte et
en évaluation impliquant l?humain. Ils doivent également avoir une très
bonne connaissance des langues française et anglaise pour pouvoir
traiter les données textuelles dans ces deux langues et mener des
entretiens principalement en français. Une expérience dans le domaine de
la génération automatique de textes serait un plus.

Les candidatures sont attendues au fil de l?eau et le poste sera ouvert
jusqu?à ce qu?il soit pourvu. Elles doivent contenir : CV + lettre/message
de motivation + notes master + lettre(s) de recommandations; et être
adressées à François Portet (Francois.Portet@imag.fr) et Fabien Ringeval
(Fabien.Ringeval@imag.fr).


*References*
Brenon A., Portet F., Vacher M. (2018) Arcades : A deep model for
adaptive decision making in voice controlled smart-homes. Pervasive and
Mobile Computing, 49, pp.92-110
Li Y., Liang X., Hu Z. et al. (2018) Hybrid retrieval-generation
reinforced agent for medical image report generation. Advances in Neural
Information Processing Systems. p. 1530-1540.
Portet F., Reiter E., Gatt A., Hunter J., Sripada S., Freer Y., Sykes C.
(2009) Automatic generation of textual summaries from neonatal intensive
care data. Artificial Intelligence, 173 (7-8), pp.789-816.
Qader R., Portet F., Labbé C. (2019) Neural Text Generation from
Unannotated Data by Joint Learning of Natural Language Generation and
Natural Language Understanding Models, INLG2019


--
François PORTET
Maître de conférences - Grenoble Institute of Technology
Laboratoire d'Informatique de Grenoble - Équipe GETALP
Bâtiment IMAG - Office 331
700 avenue Centrale
Domaine Universitaire - 38401 St Martin d'Hères
FRANCE

Phone:  +33 (0)4 57 42 15 44
Email:  francois.portet@imag.fr
www:    http://membres-liglab.imag.fr/portet/

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Speech Research Scientist at ETS R&D:

https://etscareers.pereless.com/index.cfm?fuseaction=83080.viewjobdetail&CID=83080&JID=302819

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