Stage : Réseaux de neurones interprétables appliqués à la localisation de sources sonores F/H

Ref : 0025661 | 10 déc. 2019

Date limite de candidature : 07 janv. 2020

2 avenue Pierre Marzin 22300 LANNION – France

Leaflet

Life At Orange : la campagne

Votre rôle

Les antennes microphoniques suppriment les interférences gênantes en opérant un filtrage spatial et en favorisant par cela le signal venant d’une direction prédéfinie.

Cela soulève le problème d’une localisation précise des sources sonores, laquelle est un préalable indispensable. Alors qu’il existe pour accomplir cette tâche pléthore de méthodes se basant sur diverses propriétés de propagation, nous sommes particulièrement intéressés par celles exploitant les caractéristiques du vecteur intensité acoustique.

Le stage proposé implique l’implémentation de réseaux de neurones profonds basés sur ces nouvelles caractéristiques de l’intensité

Votre rôle

Dans un premier temps,  vous ré-entrainerez l’architecture existante  avec ces nouvelles caractéristiques de façon à apprécier le gain de performance comparé à la version originale.

En second lieu, il s’agit de proposer une architecture adaptée qui prenne en compte explicitement les propriétés acoustiques reflétées par la nouvelle représentation.

Au cours de ce travail, divers aspects techniques sont susceptibles d’être abordés : la complexité de calculs, le temps d’entraînement, la latence d’estimation, ou une fonction de perte à objectifs multiples .

Les performances de localisation seront évaluées sur des bases de données publiques ou privées, en utilisant notre librairie interne de benchmark écrite en Python.

Votre profil

 Vous êtes en formation  Bac+5 dans le domaine du traitement du signal et/ou de l’audio, ou en Machine Learning et vous vous intéressez fortement à tout ce qui touche à l’audio

– Connaissances en méthodes d’apprentissage statistique, DeepLearning, si possible en réseaux de neurones

– Idéalement : connaissances en programmation de réseaux de neurones sous Python (Keras/Tensorflow/PyTorch)

– Maîtrise du traitement du signal audio.

– Connaissances en traitement d’antenne

– Maîtrise du logiciel Matlab et programmation en Python.

– Maitrise de l’anglais (lu et écrit)

Entité

L’équipe CVA (Content Video Audio), basée à Rennes Cesson Sévigné, travaille sur les algorithmes de traitement audio, tels que les codecs voix/audio, les algorithmes d’amélioration (réduction du bruit, annulation d’écho, séparation de sources), le son 3D (dont le son binaural) et leurs intégration dans les services innovants ainsi que sur les technologies de traitement du signal audio et machine learning : interface homme-machine, compression, spatialisation sonore, conférence audio 3D, VoD, webradio.

Elle participe notamment à la recherche et au développement des technologies audio pour les services d’assistant vocal domestique Djingo.

Elle contribue également à la normalisation des technologies et services avec des participations dans les organismes internationaux (3GPP,SA4, Mpeg Audio) et par son expertise, elle contribue à l’établissement et au suivi des normes internationales du domaine (ITU-T, MPEG,3GPP, IETF).

Contrat

Stage

Durée du stage : 6 mois

Niveau d’études préparées pendant ce stage : Bac+5