Au sein de la division innovation marketing et technology d'Orange, la Direction CCMB développe de la recherche au déploiement les solutions de communication, de commerce et de mobile banking.
Dans le cadre du développement d'un assistant personnel domestique de type amazon écho, le stage se propose de développer un système de prise son multicanal par des approches de type machine learning. Plus précisément, il explorera les capacités des réseaux de neurones profonds ou DNN (deep neural networks) à rehausser un signal vocal en combinant apprentissage et filtrage. La programmation se fera sous python et/ou matlab.
Une thèse, actuellement en cours à Orange, traite la problématique de la prise de son en développement des algorithmes de rehaussement du signal de parole en champ lointain. Elle se base sur une prise de son multicanale - donc spatiale - appelée ambisonique, les filtres de rehaussement étant estimés par des approches combinées filtrage spatial et apprentissage statistique, typiquement des réseaux de neurones profonds (ou DNN pour deep neural network). Ces DNN ont récemment montré de réelles aptitudes à effectuer des tâches de traitement du signal audio, comme la suppression d'écho, la déréverbération, voire du traitement d'antenne L'intérêt du format ambisonique, introduit initialement par gerzon dans les années 70 et étendu dans les années 2000 par Daniel [2], est qu'il permet de décomposer le champ acoustique sur une base de fonctions harmoniques sphériques qui codent les informations directionnelles du champ acoustique sous la forme de différences d'amplitude.
Formation souhaitée :
- Vous préparez une formation de niveau Bac +5 dans le domaine du traitement du signal et/ou de l'audio.
Compétences :
Pré-requis techniques :
- Maîtrise du traitement du signal audio.
- Connaissances en traitement d'antenne.
- Connaissances en méthodes d'apprentissage statistique, si possible en réseaux de neurones.
- Maîtrise des logiciels matlab et python. Idéalement : connaissances en programmation de réseaux de neurones sous python (Keras/Tensorflow).
Aptitudes personnelles :
- Forte appétence pour le traitement du signal.
- Vous maîtrisez l'anglais.
Salaire : Non précisé.
24-03-2024
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