Stage Identification Des Sources Sonores Par

il y a 5 jours

Lyon, France ACOEM Temps plein

Nous recherchons un(e) stagiaire pour participer à un projet innovant de
reconnaissance des sources sonores sur la plateforme Cadence. Ce système
avancé permet de monitorer un flux de capteurs acoustiques et d’identifier divers
événements audios.

Le projet a pour but d’améliorer l’identification des événements audios en utilisant
deux approches complémentaires:
1. Classification Hiérarchique : Test du modèle existant sur les nouvelles données de
Cadence pour évaluer sa performance.
2. Transfert Learning : Application et ajustement d'un modèle open source en
transfert learning pour améliorer la reconnaissance des événements.
L’objectif est de combiner ces deux méthodes pour développer un modèle hybride
performant.

**Missions**:

- Analyse des Données : Prétraitement et analyse des données acoustiques collectées par les capteurs.
- Développement et Test des Modèles:

- Classification Hiérarchique : Tester le modèle de classification hiérarchique existant sur les

nouvelles données et évaluer ses performances.
- Transfert Learning : Adapter et affiner un modèle open source en transfert learning pour améliorer

la reconnaissance.
- Fusion des Méthodes : Explorer les synergies entre les deux approches pour créer un modèle hybride

performant.
- Évaluation et Validation : Tester et valider les modèles développés, ajuster les paramètres pour optimiser

les performances.

**Profil recherché**:

- Issu(e) d’une formation scientifique, vous recherchez un travail de fin d’études Bac+5
- Rigoureux(se) et curieux(se), vous êtes animé(e) par l’esprit d’équipe et faites preuve d’enthousiasme
- Vous disposez d’une bonne connaissance du langage PYTHON / Framework TensorFlow
- Vous avez une première expérience sur les réseaux de neurones (scoring, validation croisée, etc.)
- Des connaissances en traitement du signal et acoustique est un plus
- Bonne pratique de l’anglais exigée

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