Thèse codage Audio Multicanal Par Réseau de

Il y a 7 mois

Nantes, France Orange Temps plein

**votre rôle**:
Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur le codage audio multicanal par réseaux de neurones.

**Contexte global et problématique du sujet**

Après MPEG-H pour le streaming, le standard 3GPP IVAS (Immersive Voice and Audio Services) auquel Orange a contribué inaugure la capacité d’un codec conversationnel à adresser des services immersifs avec même une part d’ interaction utilisateur sur le plan spatial. Il y a une convergence avec les téléréunions (en y apportant le naturel des réunions physiques et même plus d’interactivité) et le concept de collaborateur augmenté (incl. réalité augmenté). Les approches de type « spatial paramétrique » semblent appropriées aux besoins d’interaction, ainsi que le format High Order Ambisonics (HOA).

Ces dernières années et encore tout récemment, les approches neuronales appliquées au codage audio monocanal ont fait des progrès énormes en termes de rapport qualité-débit. Ce sont en particulier les réseaux antagonistes génératifs (GAN) qui ont permis un tel gain de performances. Ces derniers ont parfois une complexité algorithmique trop importante pour être utilisés en pratique.

En revanche, les travaux sur le codage audio spatial (multicanal) en neuronal de bout-en-bout sont encore balbutiant.

Le codage de la voix et de l’audio est dans l’ADN d’Orange, la qualité de ses services en dépend.

**Objectif scientifique - résultats et verrous à lever**

L’objectif de la thèse est de concevoir un codeur audio spatialisé basé sur un réseau de neurones offrant des possibilités de restitution interactive.

Pour obtenir de l’interactivité au décodage, il est nécessaire de progresser dans la conception de réseaux de neurones interprétables. Pour cela, il est envisagé de croiser des tâches généralement séparées jusqu’à présent : codage, séparation de sources, rehaussement, analyse spatiale, déréverbération. C’est une pratique courante en neuronal mais encore trop partiellement appliquée sur ces tâches.

Il faudra exploiter ou concurrencer des modèles représentatifs de l’état de l’art, tout en visant une complexité / consommation réduite.

Un aspect critique de la thèse est l’exploitation (voire la constitution) des bases de données audio 3D pour l’apprentissage et l’évaluation des algorithmes développés.

**votre profil**:

- **Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste**
- Maitrise des techniques d’apprentissage automatique, réseaux de neurones profonds
- Maitrise des techniques de traitement du signal, audio. Compréhension des propriétés spatiales de l’acoustique
- Connaissance des principes du codage
- Autonomie et prise d’initiatives
- Capacité de synthèse et vulgarisation
- **Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique)**
- Diplôme niveau bac+5 (master, diplôme d’ingénieur, etc.) dans le domaine du traitement du signal ou de l’apprentissage automatique ou de l’acoustique.
- Une connaissance du domaine de l’audio est un plus
- Connaissance du langage Python (bibliothèque Pytorch)
- **Expériences souhaitées (stages,)**

**le plus de l'offre**:
**Qu’est ce qui fait la valeur ajoutée de cette offre ?**

Le travail de la thèse doit prendre en compte de manière cardinale les notions d’interprétabilité et d’efficacité algorithmique. Ces deux notions sont critiques pour le développement de techniques basées sur les réseaux de neurones. En effet, le manque d’interprétabilité des algorithmes entraine des problèmes de sécurité et robustesse. L’efficacité algorithmique, tant à l’apprentissage qu’au déploiement, est cruciale dans un environnement aux ressources finies.

Les performances des réseaux de neurones profonds reposent sur la pertinence des jeux de données utilisés lors de l’apprentissage ainsi que d’une expertise importante des phénomènes en jeu pour conditionner efficacement l’architecture. Vous prendrez place dans une équipe qui dispose à la fois de bases de données uniques adaptées au codage multicanal et de l’expertise en acoustique, traitement du signal et psychoacoustique. Vous traiterez aussi des questions autour d'enjeux critiques aujourd'hui dans le développement d'algorithmes basés données.

**entité**:
L’ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l’innovation d’Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l’humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l’écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d’aujourd’hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassembl

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    Nantes, France Dynamixyz Temps plein

    Permanent contract Cesson-sévigné (35) Position Duties Dynamixyz, A Take-Two Interactive Technology Studio, is looking for an Embedded Systems Engineer specializing in camera interface and video encoding on Linux systems. The position You will join Dynamixyz's Hardware Operating Software (HOS) department (5 people), which is responsible for exploring,...

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    Nantes, France ALGAM Temps plein

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