Chercheur Junior en Traitement automatique de la parole, détection du locuteur, identification de la langue parlée, IA, Explicabilité (F/H)

Inria Défense&Sécurité (Inria D&S) a été créé en 2020 pour fédérer, de façon la plus lisible et opérationnelle possible, les différentes actions d’Inria pouvant répondre aux besoins numériques des forces armées et forces de l’intérieur. L’ambition affichée par Inria est de produire de la recherche ainsi qu’un ensemble de technologies scientifiquement fondées, susceptibles d’être utilisées pour répondre aux défis imminents de la sphère Sécurité Défense.

Inria D&S souhaite développer ses activités de recherche autour du traitement automatique du langage pour des cas d’usage répondant spécifiquement aux besoins dans le domaine Défense&Sécurité. Ces recherches sont menées à travers des collaborations avec le Ministère des Armées et portent sur différentes facettes du domaine comme la transcription de la parole, la traduction automatique, la détection d’entités nommées, la détection de deepfake et l'anonymisation/certification d'origine de la parole ou, encore, la reconnaissance du locuteur et de la langue parlée.

Inria D&S souhaite développer l’approche BA-LR de modélisation de la voix [1,2].

Basée sur l’identification d’un jeu d’attributs partagés par des groupes de locuteurs, cette approche est intrinsèquement explicable, accepte un apprentissage faiblement supervisé et permet de nombreuses applications.

Avec l’équipe projet et sous la responsabilité de son porteur, Jean-François Bonastre, vous interviendrez principalement sur deux aspects :

• D’une part, vous participerez à la mise en œuvre d’une solution à l’état de l’art pour l’identification de la langue parlée, avec la plateforme d’évaluation associée, pour constituer un système de référence dans le domaine de la détection de la langue parlée.
• D’autre part, vous travaillerez à renforcer la généricité, la précision et le passage à l’échelle de l’approche BA-LR.

Vous participerez également en soutien dans la valorisation des travaux.

Intégré(e) à Inria Défense&Sécurité, vous participerez également à la vie du pôle recherche et pourrez être sollicité(e) sur d’autres projets du pôle.

 Vous serez de préférence situé(e) au centre Inria Paris, mais plusieurs options dans différents centres Inria pourront être évoquées le cas échéant.

Ce poste s’insère dans le cadre d’une convention avec le Ministères des Armées.

Ce poste est également 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.

Compétences et connaissances techniques souhaitées :

• Expérience en ingénierie informatique,
• Maitrise de Python et des environnements de programmation de méthodes de deep-learning,
• Connaissance pratique d’outils comme Pytorch, Keras ou Scikit-learn,
• Intérêt marqué pour la recherche appliquée,
• Maîtrise de l'anglais parlé et écrit,
• Connaissances en apprentissage automatique de manière générale et dans les approches neuronales (deep learning) en particulier,
• Expérience en traitement automatique de la parole souhaitable, dont la connaissance de plateformes open-source comme Kaldi ou Speechbrain,
• Bénéficier d’une expérience de la recherche de type Doctorat sera un atout apprécié,

Compétences comportementales attendues :

• Autonomie et créativité,
• Avoir des capacités d’analyse et de synthèse,
• Savoir travailler en équipe,
• Être force de proposition,
• Avoir une capacité d’anticipation et de conviction,
• Avoir un esprit d’initiative et une curiosité d’esprit,

Références

Ben-Amor, I., & Bonastre, J. F. (2022, April). BA-LR: Binary-Attribute-based Likelihood Ratio estimation for forensic voice comparison. In 2022 International workshop on biometrics and forensics (IWBF) (pp. 1-6). IEEE.

Ben-Amor, I., Bonastre, J. F., O'Brien, B., & Bousquet, P. M. (2023, August). Describing the phonetics in the underlying speech attributes for deep and interpretable speaker recognition. In Interspeech 2023.

• 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 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

Selon le cadrage statutaire Inria Starting Research Position, en fonction de l'expérience professionnelle et des diplômes obtenus.

Poste susceptible d'être vacant.