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E-mail:

Joseph.Razik_at_univ-tln.fr

地址:

Université de Toulon / Laboratoire LSIS

Bureau X 165b

Avenue de l'Université - BP20132

83957 LA GARDE CEDEX, FRANCE

联系电话:

(+33) 4 94 14 28 26

副教授, LSIS 实验室, 土伦大学 UTLN

承但教学:

本科教学 土伦大学计算机科学系 工程科学专业 硕士教学 土伦大学计算机科学系 移动设备发展和应用专业

研究组: Dyni

研究方向:

  • 自动语音识别,说话人识别,
  • 语音处理,
  • 声学信号处理...


代表性的科研文章:

  • <strong>J. Razik</strong>, S. Paris, and H. Glotin. Broadcast news phoneme recognition by sparse coding. In ICPRAM. 2012.
    Bibtex  ] [ PDF  ] [ Slides  ]
  • B. Delezoide, D. Gorisse, F. Precioso, P. Gosselin, M. Redi, B. Mérialdo, L. Granjon, D. Pellerin, M. Rombaut, H. Jégou, R. Vieux, B. Mansencal, J. Benois-Pineau, S. Ayache, B. Safadi, F. Thollard, G. Quénot, H. Bredin, M. Cord, A. Benoît, P. Lambert, T. Strat, <strong>J. Razik</strong>, S. Paris, and H. Glotin. Irim at trecvid 2011: semantic indexing and instance search. In National Institute of Standards and Technology (NIST), TRECVID 2011 workshop participants notebook papers. 2011.
    Bibtex  ] [ PDF  ]
  • H. Glotin, <strong>J. Razik</strong>, P. Giraudet, S. Paris, and F. Bénard. Sparse coding for fast minke whale tracking with hawaiian bottom mounted hydrophones. In International Workshop on Detection, Classification, Localization & Density Estimation of Marine Mammals using Passive Acoustics, 30. 2011.
    Bibtex  ]
  • H. Glotin, <strong>J. Razik</strong>, S. Paris, and JM. Prévot. Real-time entropic unsupervised violent scenes detection in hollywood movies - dyni @ mediaeval ceurs. In MediaEval, volume 807. 2011.
    Bibtex  ] [ PDF  ]
  • <strong>J. Razik</strong>, H. Glotin, S. Paris, and O. Adam. Humpback whale song sparse coding and information theory analysis. In International Workshop on Detection, Classification, Localization & Density Estimation of Marine Mammals using Passive Acoustics, 41. 2011.
    Bibtex  ]
  • <strong>J. Razik</strong>, O. Mella, D. Fohr, and J-P. Haton. Frame-synchronous and local confidence measures for asr. IJPRAI, 25(2):157–182, 2011.
    Bibtex  ] [ PDF  ]



Joseph Razik(儒瑟福) 教授就职于法国University of Toulon系统与信息科学国家重点实验室( UMR-LSIS),从事语音识别的研究和教学工作。

Razik 教授2007年在法国国家信息和自动化研究院所属实验室INRIA-LORIA获得语音识别专业的博士学位。2009年,他加入 UMR-LSIS实验室,主要从事模式识别研究,重点研究音频和视频信息的分类、切分和索引技术研究,精通HMM, GMM, SVM, CNN, RNN等模型。近来,特别关注利用稀疏编码和离散算法深入研究大规模情景下的参数特征的强壮性及深度机器学习理论。已在国际期刊和会议发表了数十篇论文。