Doctorant F/H Faciliter le diagnostique acoustique d’une salle grâce au traitement du signal et à l’apprentissage automatique
Contract type : Fixed-term contract
Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent
Fonction : PhD Position
Context
Les nuisances sonores sont citées comme première source de gêne par les populations et constituent un enjeu sanitaire et social important, contribuant notamment au stress, aux déficits d'attention en classe, ou aux acouphènes. La gêne est souvent liée à la mauvaise qualité acoustique de la salle 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 (dimension de la salle, absorption et diffusion de ses différents revêtements). Pour estimer ces paramètres inconnus, les acousticiens de terrain s’appuient sur des mesures du champ sonore combinées à des connaissances géométriques et acoustiques a priori du lieu et du dispositif utilisé (sources et microphones). L’estimation est typiquement effectuée par calage manuel et itératif des paramètres d’entrées de modèles acoustiques analytiques ou numériques sur les mesures. 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 mesures audio seules constituerait une percée majeure pour l’acoustique des salles, ouvrant la voie au développement d’outils plus simples, plus rapides et plus fiables à destination des acousticiens.
Aspects pratiques
Le doctorant sera encadré par Antoine Deleforge (équipe MACARON, Inria Strasbourg), Sylvain Faisan (ICube, Télécom-Physique Strasbourg) et Cédric Foy (UMRAE, Cerema de Strasbourg). Il sera physiquement au Cerema de Strasbourg (11 rue Jean Mentelin) mais pourra être amené à se déplacer ponctuellement pour se rendre aux deux autres laboratoires.
Il s'agit donc d'une thèse interdisciplinaire, à l'interface de l'acoustique, des mathématiques appliquées, et de l'informatique.
Assignment
L’objectif de la thèse est le développement d’un système qui, à partir d’un nombre réduit de mesures acoustiques (ex : des réponses impulsionnelles « RI ») et de caractéristiques de salle connues (ex : ses dimensions approximatives), puisse automatiquement retrouver dans les mesures les caractéristiques inconnues ayant induit le champ sonore (ex : absorption et diffusion des parois, géométrie, caractéristiques de la source …). Cette thèse vise à obtenir des percées méthodologiques sur ces problèmes inverses ouverts et difficiles, en combinant des approches novatrices issues des domaines du traitement du signal et de l’apprentissage automatique (Machine Learning).
Elle débloquera trois verrous clés.
Verrou 1 : Nos premiers travaux ont permis de développer des méthodes inverses d’optimisation permettant, pour des conditions idéalisées, d’estimer l’absorption des parois d’une salle de géométrie supposée connue [1] ou, à l’inverse, d’estimer la géométrie d’une pièce aux parois idéales [2]. Le verrou majeur reste la généralisation à des cas plus réalistes intégrant : une modélisation fine de la réponse des équipements et des propriétés des parois (dépendance de la fréquence et de l'angle d'incidence, diffusion acoustique...), et l'incertitude sur la géométrie.
Verrou 2 : Nos travaux actuels se scindent en deux approches : celles guidées par les données annotées simulées, consistant à apprendre un réseau de neurones (ex : [3]), et celles guidées par la physique, résolvant un problème inverse d’optimisation reposant sur un modèle acoustique idéalisé (ex : [1,2]). Un verrou important consiste à les hybrider. Cela passera par le renforcement du réalisme des simulateurs de RIs et des modèles acoustiques théoriques, l’utilisation possible de techniques auto-supervisées sur données non-annotées [4] et de techniques d’unrolling corrigeant les modèles physiques sous-jacents par apprentissage [5].
Verrou 3 : Le dernier reste celui du passage des RIs simulées au RIs réellement mesurées qui nécessitera d’adapter les méthodes d’apprentissage et d’optimisation issues des deux verrous précédents.
[1] S. Dilungana, A. Deleforge, C. Foy, S. Faisan, Geometry-Informed estimation of surface absorption profiles from impulses responses, Eusipco, 30th European Signal Processing Conference, Belgrade, Serbia, 2022.
[2] T. Sprunck, Y. Privat, C. Foy, A. Deleforge, Gridless 3D Recovery if Images Sources from Room Impulse Responses, preprint, 2022.
[3] S. Dilungana, A. Deleforge, C. Foy, and S. Faisan, Learning-based estimation of individual absorption profiles from a single room impulse response with known positions of source, sensor and surfaces. In INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings, vol. 263, No. 1, pp. 5623-5630.
[4] A. Jaiswal, AR. Babu, MZ Zadeh, D. Banerjee, F. Makedon, A survey on contrastive self-supervised learning. Technologies. 2020, 28;9(1):2.
[5] V. Monga, Y. Li and YC. Eldar, Algorithm unrolling: Interpretable, efficient deep learning for signal and image processing. IEEE Signal Processing Magazine. 2021 Feb 25;38(2):18-44.
Main activities
- Recherches et analyses bibliographiques sur le sujet
- Développement d'algorithmes directs (simulation) et inverses (estimation de paramètres) reposant sur les modèles physique sous-jacent du problème (équation des ondes, modèles de source et microphone).
- Hybridation de ces algorithmes avec des méthodes avancées de deep learning
- Implémentations et test de ces algorithmes en Python/Pytorch
- Collectes de données acoustiques réelles dans des salles
- Validation des approches sur données réelles
- Rédaction d'articles scientifiques sur les résultats obtenus
Skills
- Programmation: excellent niveau en Python, connaissance optionelle de Matlab
- Expérience en développpement de méthode de deep learning
- Excellent niveau en mathématiques (algèbre linéaire, analyse, statistiques)
- Connaissances en traitement du signal
- Connaissances en méthodes inverses (optionnel)
- Connaissances en acoustique (optionnel)
- Excellent niveau d'écriture et de lecture technique en anglais
- Savoir effectuer une présentation devant une audience experte ou non-experte
Benefits package
- 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 sociale
Remuneration
2100 € brut/mois la 1ère année
General Information
- Theme/Domain :
Optimization, machine learning and statistical methods
Scientific computing (BAP E) - Town/city : Strasbourg
- Inria Center : Centre Inria de l'Université de Lorraine
- Starting date : 2024-10-01
- Duration of contract : 3 years
- Deadline to apply : 2024-05-12
Warning : you must enter your e-mail address in order to save your application to Inria. Applications must be submitted online on the Inria website. Processing of applications sent from other channels is not guaranteed.
Instruction to apply
Defence Security :
This position is likely to be situated in a restricted area (ZRR), as defined in Decree No. 2011-1425 relating to the protection of national scientific and technical potential (PPST).Authorisation to enter an area is granted by the director of the unit, following a favourable Ministerial decision, as defined in the decree of 3 July 2012 relating to the PPST. An unfavourable Ministerial decision in respect of a position situated in a ZRR would result in the cancellation of the appointment.
Recruitment Policy :
As part of its diversity policy, all Inria positions are accessible to people with disabilities.
Contacts
- Inria Team : TONUS
-
PhD Supervisor :
Deleforge Antoine / antoine.deleforge@inria.fr
The keys to success
- Intérêt et affinité pour la recherche scientifique
- Intérêt et affinité pour les mathématiques appliquées
- Intérêt et affinité pour le développement, le test et l'implémentation d'algorithmes (Language Python)
- Intérêt pour le domaine d'application de l'acoustique des salles
- Curiosité d'apprendre sur un sujet à la croisée de plusieurs domaine (Acoustique, traitement du signal, optimisation, machine learning)
- Initiative et esprit de synthèse
About Inria
Inria is the French national research institute dedicated to digital science and technology. It employs 2,600 people. Its 200 agile project teams, generally run jointly with academic partners, include more than 3,500 scientists and engineers working to meet the challenges of digital technology, often at the interface with other disciplines. The Institute also employs numerous talents in over forty different professions. 900 research support staff contribute to the preparation and development of scientific and entrepreneurial projects that have a worldwide impact.