Description :
Stage Master2 / Ingénieur
Contrairement à la vision par ordinateur, exploitée depuis plusieurs décennies, l’introduction de la perception auditive en robotique est relativement récente.
Cette modalité ouvre de nombreuses perspectives (interaction humain-robot, tâches de search and rescue , ...) et suscite l’engouement d’un nombre croissant de chercheurs en provenance d’horizons variés : signal, parole, apprentissage automatique, psychologie.
leur interprétation (détection d’activité vocale, reconnaissance de locuteur, reconnaissance de parole, etc.).
Les approches binaurales basées sur une tête (sphérique, anthropomorphe...) munie de deux microphones sont particulièrement séduisantes car elles simplifient l'ingénierie associée et permettent des connexions avec l'audition humaine : traitements bio-inspirés, dialogue avec des théories de la perception humaine, etc.
Ainsi, les capacités de mouvement des robots ont donné lieu à des approches actives , en phase avec certains travaux en psychologie, où la perception est abordée comme un processus exploratoire impliquant de multiples rétroactions aux niveaux sensorimoteur et cognitif, plutôt qu’un processus passif purement bottom-up .
commandent le mouvement du capteur en boucle fermée sur cette fusion afin de réduire l’incertitude sur l’origine spatiale du son.
Ces stratégies ont été implémentées et testées expérimentalement sur un robot mobile doté d'un mannequin anthropomorphe (1).
L'objectif de ce stage est de compléter ces travaux par de nouvelles contributions validées sur des expériences en temps réel.
les compléter par l'exploitation de nouveaux indices binauraux, typiquement des combinaisons de différences interaurales en temps (ITDs) et en amplitude (ILD).
Sur le plan expérimental, il s'agira de revisiter / compléter la librairie logicielle disponible pour permettre le déploiement de certaines stratégies anticipatrices coûteuses sur le plan calculatoire.
Ce travail pourra éventuellement donner lieu à une poursuite en thèse, dont l'objectif est de permettre au robot d'apprendre des stratégies de fusion audio-motrice et de synthèse du mouvement optimal adaptées à des environnements moins contrôlés : bruit ambiant, réverbérations, etc.
Le candidat / La candidate doit posséder des compétences solides en robotique, traitement du signal, développement logiciel (C et C++) et posséder un goût pour les mathématiques de l'estimation stochastique.
1) https : / / www.youtube.com / watch?v p4f3iwHht2Q segment 1 : 03 : 16-1 : 04 : 38
Master2 / Engineer internship
Unlike computer vision, which has been used for several decades, the introduction of auditory perception in robotics is fairly recent.
This modality opens many perspectives (human-robot interaction, search and rescue tasks, etc.) and arouses the enthusiasm of a growing number of researchers from various backgrounds : signal, speech, machine learning, psychology.
their interpretation (voice activity detection, speaker recognition, speech recognition, etc.)
Binaural approaches based on a head (spherical, anthropomorphic, etc.) equipped with two microphones are particularly attractive because they simplify engineering issues and enable connections with human hearing : bio-inspired processing, dialogue with theories of human perception, etc.
Thus, robot motion capabilities have given rise to active approaches, in line with some works in psychology, where perception is tackled as an exploratory process involving multiple feedbacks at the sensorimotor and cognitive levels, rather than a purely bottom-up passive process.
control the movement of the sensor in closed-loop on this fusion so as to reduce the uncertainty about the spatial origin of sound.
These strategies have been implemented and experimentally tested on a mobile robot equipped with an anthropomorphic mannequin (1).
The objective of this internship is to complete this work with new contributions to be validated on real-time experiments.
complete them by using new binaural cues, typically the combination of interaural time and / or level differences (ITDs / ILDs).
On the experimental level, the available software library will be revisited / complemented so as to deploy some computationally expensive anticipatory strategies.
This work may futher lead to a doctoral thesis, the objective of which is to endow the robot with the ability to learn strategies of audio-motor fusion and optimal movement synthesis suited to less controlled environments : ambient noise, reverberations, etc.
The candidate must have strong skills in robotics, signal processing, software development (C and C ++) and have a taste for the mathematics of stochastic estimation.
1) https : / / www.youtube.com / watch?v p4f3iwHht2Q segment 1 : 03 : 16-1 : 04 : 38 (in French)
Indemnisation : OuiDurée : 5-6 moisNombre de personnes : 1 1 Candidater 2 Fin NOM Prénom du candidat
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