Chercheur Audio & Deep Learning F/HLa compression audio (ou codage audio) est un domaine issu du codage de source, marqué par le développement de nombreux codecs, dont certains très connus du grand public comme MP3 ou AAC pour la transmission ou le stockage de musique. Mais le domaine du codage audio est révolutionné par les technologies de l’apprentissage profond (deep learning).
Ainsi, une nouvelle génération de méthodes de compression de signaux multimédia a émergé avec le deep learning. Les architectures de type auto-encodeur s’appuyant sur un apprentissage antagoniste (GAN pour Generative Adversarial Network) donnent de très bons résultats, avec des codecs comme SoundStream, EnCodec, ou Descript Audio Codec (DAC). D’autres approches, telles que les modèles de diffusion, sont aussi proposées. Les codecs audio neuronaux (ou NAC pour Neural Audio Codecs) sont des briques technologiques essentielles dans les applications du traitement du signal audio, la synthèse de parole ou de musique.
Les réseaux de neurones artificiels permettent d’atteindre un excellent taux de compression des débits très faibles. Les codecs audio neuronaux sont étudiés dans le contexte des communications par satellite pour des communications mobiles 5G directes entre smartphone et satellite.
Ainsi, Orange développe des méthodes de codage audio innovantes basées sur le deep learning, pour répondre aux nouveaux besoins des services de communication et ambitionne de renforcer son équipe de chercheurs experts.
Vous aurez l’opportunité de :
Concevoir et développer des nouvelles solutions algorithmiques frugales
Analyser des technologies, étude des algorithmes décrits dans les publications, normes et brevets, veille technique
Valoriser et promouvoir les technologies développées (brevets, publications scientifiques, conférences, …)
Défendre les intérêts d’Orange dans les groupes de normalisation ayant trait au domaine
Participer à des collaborations internationales et nationales
Participer à l’intégration des technologies dans les prototypes et démonstrateurs
Encadrer des travaux d’étudiants (stagiaires, doctorants et post-doctorants)
Vous contribuerez à la Recherche dans un domaine en plein essor, au sein d’une équipe de niveau mondial. Vous valoriserez vos travaux de Recherche dans des publications, contributions aux standards, démonstrateurs, prototypes ou produits à destination du grand public.
Les nombreux domaines de recherche abordés par Orange vous permettront des évolutions riches et variées.
Titulaire d’une thèse dans le domaine de l’Intelligence Artificielle ou du Traitement du Signal, vous possédez les compétences et qualités personnelles suivantes :
Bases solides en mathématiques (probabilités, algèbre…), IA (Apprentissage Automatique, Deep Learning) et traitement numérique du signal
Expérience confirmée dans au moins un des domaines suivants :Apprentissage automatique, notamment réseaux de neurones profonds (deep learning)
Traitement de parole/audio
Compression (Quantification vectorielle, Psychoacoustique, Modèle de type Auto-encodeur)
Connaissances approfondies en Python - la connaissance du langage C (voire de MATLAB) serait un plus
Rigueur et créativité
Autonomie et prise d’initiatives
Capacité de synthèse et vulgarisation
Goût pour le travail en équipe
Très bonne maîtrise de l’anglais
Un accompagnement personnalisé de plusieurs semaines à quelques mois sera proposé en fonction des compétences du candidat sur les sujets de propriété intellectuelle, intelligence artificielle, traitement du signal, acoustique.