Contexte
La séparation de voix dans un mélange est un problème complexe. Dans cette configuration et pour des mélanges réels (voix + bruit non-stationnaire, voix chantée + musique), les méthodes de séparation de source dites “aveugles” fournissent des résultats limités. Un moyen de dépasser ces limitations est d’élaborer des modèles de sources plus ou moins complexes, qui permettent de tenir compte de propriétés “signal” ou physiques caractéristiques de ces sources, qu’on peut éventuellement informer à l’aide de techniques d’apprentissage effectuées sur des données annexes.
Mission
Le candidat devra étudier, proposer et évaluer des sophistications de modèles développés en interne chez Audionamix pour la séparation de la voix. Il devra évaluer différentes techniques d’adaptation, d’introduction d’information a priori et de modélisation physique des sources sur des tâches de séparation. L’évaluation des modèles proposés se fera sur des cas réalistes, à l’aide de mesures classiques de performances de séparation, et, si possible, par des tests subjectifs.
Profil
Ecole d’ingénieur (3 eme année) avec spécialisation en traitement du signal, Master Recherche en traitement du signal.
Prérequis et apports
prérequis
- maîtrise de Matlab
- maîtrise du traitement du signal, si possible traitement statistique du signal
- connaissance de modèles de production de la voix
- bon niveau en mathématiques appliquées (optimisation)
- autonomie et bonnes capacités de communication
- compréhension d’articles scientifiques et techniques en anglais
apports
- apporte des connaissances en séparation de sources, techniques avancées de traitement du signal.
- environnement de travail: équipe de recherche (4 personnes) dans une start-up
Lieu: Paris 19
Durée: 5-6 mois
Date début: dès que possible
Rémunération: nous contacter
