Note de la rédaction
Le 11 juin, les résultats de la sélection 2025 des Meilleurs mémoires de licence de Shanghai Jiao Tong University ont été dévoilés ! 60 mémoires issus de 29 écoles ont été évalués. Après recommandations départementales et soutenances universitaires, 45 mémoires ont été primés. Parmi eux, le mémoire 《Recherche sur le réveil vocal robuste dans des scénarios complexes réels》 de Wen Wen, diplômée 2025 de SPEIT, a été sélectionné.
Depuis la promotion 2012, l’université décerne le titre de « Meilleur mémoire de licence de SJTU (TOP 1%) ». La distinction de Wen Wen témoigne de l’excellence en recherche des étudiants de SPEIT.
Wen Wen et son directeur de thèse Yu Kai posent pour une photo.
Wen Wen（文雯）
Diplômée 2025 de SPEIT
Lycée : Laizhou No.1 Middle School (Shandong)
Spécialité : Ingénierie informatique
Axe de recherche : Traitement du signal, réveil et reconnaissance vocale
Poursuite d’études : Master à SPEIT ; recherche au Laboratoire de technologie de reconnaissance vocale de SJTU
Directeur de mémoire : Pr. Yu Kai, École d’informatique, SJTU
✦01.Résumé du mémoire
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Cette recherche porte sur les technologies de réveil vocal en environnements complexes. Pour améliorer la précision des assistants vocaux face au bruit, à la réverbération et aux interférences, deux méthodes exploitant l’information environnementale sont proposées :
« Améliorer puis réveiller » : Optimise la simulation d’amélioration audio via l’information environnementale (impact limité).
« Réveil adaptatif » : Intègre directement l’information environnementale à l’entraînement du modèle, augmentant significativement les taux de réveil.
L’étude innove en introduisant des indices d’évaluation audio sans référence et des stratégies de regroupement à fréquence égale pour rapprocher les simulations des distributions réelles. Les résultats confirment que l’information environnementale améliore les performances, ouvrant de vastes perspectives. Les travaux futurs devront perfectionner les métriques sans référence, affiner les méthodes de simulation et élargir les applications de l’information environnementale.
✦ 02. Questions-Réponses clés
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Comment avez-vous choisi votre sujet ? Des difficultés rencontrées ?
Lors d’un stage en traitement du signal, j’ai observé qu’une meilleure qualité audio n’augmentait pas les taux de réveil comme prévu. Cela m’a poussée à étudier les métriques de qualité, puis à explorer des simulations améliorées et des modèles anti-bruit.
Mes défis incluaient des compétences en codage limitées et un axe de recherche flou. Heureusement, mon laboratoire m’a soutenue : mon directeur m’a guidée malgré son emploi du temps chargé, et mes pairs m’ont aidée à déboguer et partagé leur expérience. J’espère transmettre cette bienveillance à mes cadets.
Je remercie aussi les professeurs de SPEIT pour leur aide dans la préparation de ma soutenance.
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SPEIT privilégie les bases scientifiques sur 2,5 ans. Quand avez-vous commencé la recherche ?
En première année, j’ai rejoint le Programme de recherche « Jun Zheng » (10ᵉ édition), travaillant sur la détection de caractéristiques audio. Bien que mes compétences fussent alors limitées, cela a éveillé mon intérêt pour le traitement de la parole.
J’ai intégré mon laboratoire actuel il y a un an. Mes projets antérieurs hors parole n’étaient pas vains : ils m’ont aidée à identifier mes forces et centres d’intérêt. Je me consacre désormais pleinement à la recherche sur la parole.
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Un message pour les étudiants de SPEIT ?
SPEIT offre une grande liberté. Son programme intégré licence-master m’a libérée des pressions d’admission, me permettant d’explorer mes véritables passions. Ici, j’ai pu délaisser les notes pour expérimenter — un environnement propice aux essais et erreurs.
Le mémoire de fin d’études, composante cruciale de la formation, intègre enseignement, recherche et pratique. Puissent les étudiants de SPEIT saisir cette liberté pour explorer audacieusement et s’épanouir. À l’image de Wen Wen, accumulez la profondeur pour briller — en démontrant excellence académique et potentiel illimité.