Professionnel recherché pour restauration et séparation de sources audio

Un laboratoire de recherche en acoustique recherche un chercheur en IA pour développer un système avancé de restauration et de séparation de sources audio. Le projet vise à créer un outil capable de nettoyer et de séparer les différentes sources sonores dans des enregistrements anciens ou de mauvaise qualité.

Le rôle du chercheur sera de concevoir et d'entraîner des modèles de deep learning capables de débruiter, de désréverbérer et de séparer les différents instruments ou voix dans un mix audio. Le travail impliquera des recherches sur les techniques de séparation aveugle de sources, de déconvolution et d'apprentissage par représentation.

Une solide compréhension des architectures de réseaux de neurones pour le traitement audio est requise. Une connaissance de l'histoire de l'enregistrement musical et des techniques de production sonore serait un atout important.

Ce projet offre l'opportunité de combiner recherche en IA et préservation du patrimoine audio, avec un impact potentiel sur la restauration d'enregistrements historiques et l'amélioration des techniques de post-production audio.

Compétences : Python, PyTorch, Traitement du signal audio, Séparation de sources, Acoustique, Techniques d'enregistrement, Git