Nouveaux Algorithmes

Les nuisances sonores sont citées comme première source de gêne par les populations et constituent un enjeu sanitaire et social important. Dans les bâtiments, la gêne est souvent liée à une mauvaise qualité acoustique des salles due à une réverbération trop importante (cantine, piscine, crèche…). Dans le cadre de la réhabilitation acoustique des salles, la proposition d’une solution nécessite une bonne connaissance des caractéristiques géométriques et acoustiques de l’existant. Pour estimer certains paramètres inconnus (ex : absorption d’un plafond inconnu), les acousticiens de terrain s’appuient sur des mesures in situ du champ sonore et sur des modèles acoustiques numériques (ou analytique) dont ils calent de façon itérative les paramètres de façon à retrouver la valeur du champ sonore mesurée. Le processus complet d’un diagnostic est donc long, coûteux et parfois imprécis selon les modèles utilisés. Face à ce constat, le développement de méthodes dites inverses permettant de remonter automatiquement aux paramètres acoustiques d’intérêt à partir de la mesure constituerait une percée majeure pour l’acoustique du bâtiment, ouvrant la voie au développement d’outils plus simples, plus rapides et plus fiables à destination des acousticiens.

Il s’agit d’un problème inverse non linéaire difficile. Nous envisageons une approche novatrice et transversale, avec une équipe réunissant des chercheurs ayant chacun leur propre compétence en acoustique (Cédric Foy, UMRAE, encadrant du stage), en traitement du signal et apprentissage automatique (Machine Learning) (Antoine Deleforge, Inria, encadrant du stage ; Sylvain Faisan, ICube) et en mathématiques (Yannick Privat, IRMA). Cette approche vient notamment rompre l’herméticité existante entre le monde de l’audio et celui de l’acoustique. Elle consiste à résoudre le problème inverse en s’appuyant sur des mesures et les modèles théoriques acoustiques directs existants puis, suivant les paramètres acoustiques à déterminer, de développer de nouveaux algorithmes adaptés combinant des techniques venant du traitement du signal, de l’optimisation, et de l’apprentissage automatisé profond (deep learning)., * Consolidations de résultats précédement obtenues sur ce sujet lors d’un précédent stage M2 de fin d’études

• Rédaction d’un article à soumettre dans une revue scientifique à partir de ces résultats
• Programmation Python
• Etudes bibliographiques

Est-il possible, en utilisant des mesures ponctuelles du champ sonore d’une salle, ainsi que des connaissances partielles et approximatives sur la salle, les sources et les microphones utilisés, d’estimer précisément les paramètres acoustiques et géométriques de la salle ?, * Méthodes d’optimisation, Traitement du signal, Apprentissage Automatique, Deep Learning

• Excellent niveau en programmation Python (également Matlab serait un plus)
• Des connaissances, expériences ou intérêts particulier pour l’audio ou l’acoustique sont fortement souhaitées. Des connaissances en équations aux dérivées partielles (EDP) sont un plus.
• Niveau Master (informatique, traitement du signal, acoustique, mathématiques appliquées…)

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d’autorisations d’absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail (après 6 mois d’ancienneté) et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d’Inria)
• Accès à la formation professionnelle, Sécurité défense : Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement : Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Stage Recherche M2: Nouveaux Algorithmes pour le Diagnostic Acoustique de Salle Automatisé, Les travaux de recherche s’effectueront à Strasbourg au sein des locaux du Cerema (11 rue Jean Mentelin, 67200 Strasbourg) and are expected to last 1 month.

Encadrants

• Antoine Deleforge, Chargé de Recherche Inria, Equipe MACARON (IRMA, 7 Rue René Descartes, 67000 Strasbourg) deleforge@inria.fr (présence au Cerema 3 jours/semaine).
• Cédric Foy, Chargé de Recherche UMRAE (Cerema, Univ. Gustave Eiffel, 11 rue Jean Mentelin, 67200 Strasbourg). foy@cerema.fr, [1] C. Foy, A. Deleforge, D. Di Carlo, Mean Absorption Estimation from Room Impulse Responses using Virtually-Supervised Learning, Journal of the Acoustical Society of America (JASA), 2021., Inria, l’institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l’État pour les stratégies nationales de recherche et d’innovation du numérique en tant qu’Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d’innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d’appui, en partenariat avec les universités et l’écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l’intelligence artificielle, la cybersécurité, l’informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l’impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.