Stage de recherche — Génération et augmentation de réponses impulsionnelles spatiales F/H

Publication date : Oct 21, 2026, 8:37AM

Contract duration : 6 months

Contexte scientifique et technique

L’équipe travaille notamment sur le codage audio neuronal spatial et la séparation de sources par approches génératives. Ces sujets ont en commun le traitement de sons multicanaux ambisoniques (FOA ou HOA, pour First-Order ou Higher-Order Ambisonics), domaine dans lequel l’équipe possède une expertise de longue date (Daniel, 2001).

Pour tester les algorithmes et entraîner des modèles de Deep Learning, un point crucial est de disposer de jeux de données variés, réalistes et suffisamment volumineux. L'un des moyens de générer ces contenus repose sur des réponses impulsionnelles de salle spatiales (SRIR, Spatial Room Impulse Responses) que l'on va appliquer – par convolution – à des sons anéchoïques. On peut alors obtenir un grand nombre de séquences par croisement de bases de SRIR et de bases de sons, notamment de la parole. C'est un premier niveau de data augmentation.

Les modes d’obtention des SRIR nous placent cependant devant un dilemme. Les mesures acoustiques produisent des résultats réalistes, mais sont coûteuses et empreintes de la directivité de l’enceinte utilisée. La simulation numérique permet de représenter davantage de situations, mais avec une modélisation simplifiée qui risque de ne pas préparer les modèles neuronaux à la complexité des acoustiques réelles. La transformation de SRIR déjà mesurées peut enrichir les données disponibles, mais avec des degrés de liberté limités par la directivité de la source.

Une approche séduisante consiste à mesurer et manipuler des SRIR avec contrôle du rayonnement de la source. Ces réponses sont notamment désignées dans la littérature sous les noms Source-and-Receiver Directivity Room Impulse Response (SRD-RIR) ou Directional Room Impulse Response. L’équipe ICAE a conçu un dispositif robotisé permettant de déplacer et d’orienter une enceinte pour réaliser ces mesures. Elle dispose également d’une diversité de microphones 3D FOA et HOA, de 4 à 64 capsules ou davantage.

Votre mission

Vous contribuerez à :

• une revue de littérature sur les SRIR, SRD-RIR, et méthodes de traitement associées ;

• réaliser et analyser des mesures acoustiques ;

• produire des scènes HOA simulées avec un contrôle dynamique et réaliste de la directivité ;

• appliquer, adapter ou développer des méthodes de décomposition des SRIR et SRD-RIR ;

• explorer les possibilités d’extrapolation, d’interpolation et de modification spatiales ;

• développer des fonctionnalités de data augmentation destinées aux travaux de l’équipe.

Bibliographie indicative

• Daniel, J. (2000). Représentation de champs acoustiques, application à la transmission et à la reproduction de scènes sonores complexes dans un contexte multimédia [thèse de doctorat].

• Massé, P. (2022). Analysis, Treatment, and Manipulation Methods for Spatial Room Impulse Responses Measured with Spherical Microphone Arrays [thèse de doctorat].

• Zaunschirm, M., et al. (2017). An Efficient Source-and-Receiver-Directional RIR Measurement Method.

Formation

Vous préparez un Master 2 ou un diplôme d’école d’ingénieurs, avec une orientation recherche en traitement du signal, notamment audio, et/ou en acoustique.

Compétences techniques

• Maîtrise du traitement du signal audio et de Python ;

• connaissances en acoustique, notamment en acoustique des salles, et en traitement d’antenne ;

• des connaissances en apprentissage automatique, idéalement en réseaux de neurones, sont appréciées.

Qualités personnelles

• Forte appétence pour le traitement du signal et l’audio ;

• maîtrise de l’anglais.

Vous travaillerez au sein de l’équipe de traitement de la parole et du son. Vous serez amené(e) à échanger avec les différents membres de l’équipe, experts sur les domaines du traitement audio multicanal, le développement informatique et l’intelligence artificielle liés à l’audio. Ce stage s’inscrit également dans le cadre des tâche 2 et 3 du projet ANR DEESSE, auquel participe des laboratoires académiques de TélécomParis, CentraleSupelec et Grenoble Université. Ainsi, vous serez amené à échanger régulièrement avec les doctorants impliqués sur ce projet.

Vous contribuerez sur des domaines en plein essor, le traitement du signal et les dernières technologies de deep learning. Vous travaillerez ainsi sur des technologies qui seront de plus en plus utilisées dans le futur. Vous pourrez être amené(e) à participer à la publication d’articles et à des dépôts de brevets.

Ce stage est proposé àRennes (Bretagne).

Au sein d’Orange Innovation (INNOV) et de la direction « Customer Experience & Services Ecosystem » (CESE), le département « Business Communications and Collaboration » (BCC), conçoit et développe les services voix et collaboration sur l’ensemble des marchés : grand-public, professionnels et entreprises. Son périmètre couvre notamment les solutions de cloud téléphonie, de trunking IPBX qui utilisent nos réseaux fixes et mobiles en s’appuyant sur les solutions de grands fournisseurs (ex: Cisco) et plus récemment d’une plateforme de Voix sur IP basée sur de l’Open Source progressivement déployé sur l'ensemble des marchés et permettra demain de construire les 1ers services de Voice-AI.

Le département couvre également les services de protection de nos clients avec le développement d’applications mobiles et enablers techniques dans le réseau : anti-spam, branded calling. Une équipe est experte en QoS audio des terminaux et anime des travaux de recherche et de normalisation sur les futurs codecs.

Vous intégrerez l'équipe Immersive Communications and Audio Expertise, spécialisée dans le traitement du signal appliqué aux contenus audio et aux services de communication. L'équipe est constituée de chercheurs, doctorants et post-doctorants travaillant sur différents sujets appliqués à l'audio tels que les formats d'audio immersifs, le rehaussement de la parole, la séparation de sources ainsi que le codage.

Desired start date : Feb 08, 2027, 12:00AM

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