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Je m’intéresse à différents problèmes pouvant s’apparenter à l’analyse computationnelle de scène acoustique, sous les angles suivants :

  • Séparation et localisation de sources sonores,
  • Problèmes inverses en acoustique,
  • Représentations parcimonieuses et coparcimonieuses,
  • Échantillonnage compressif de champs sonores,
  • Apprentissage et calibration dans les scènes auditives.

Ci-dessous, la liste des thèses préparées sous ma codirection et quelques projets auxquels je participe ou ai participé.

Thèses

  • 2017-2010 : Diego di Carlo, sur l’apprentissage large échelle virtuellement supervisé pour l’analyse de scènes audio. Direction, co-encadrement avec Antoine Deleforge (Inria Nancy.)
  • 2016-2019 : Mohammed Hafsati, sur la décomposition et la recomposition de scènes sonores 3D au format HOA. Co-encadrement avec Rémi Gribonval et Nicolas Epain (B<>COM).
  • 2015-2018 : Clément Gaultier, sur la captation et la représentation autofocus multi-couche de champ acoustique. Co-encadrement avec Rémi Gribonval.
  • 2014-2017 : Aly Magassouba, sur la commande orientée capteurs de robots humanoïdes basée sur des caractéristiques auditives. Co-encadrement avec François Chaumette (équipe LAGADIC). Soutenue le 05/12/2016, manuscrit disponible sur HAL.
  • 2012-2015 : Srđan Kitić, sur la modélisation coparcimonieuse inspirée par la physique et appliquée à la régularisation de problèmes inverses en acoustique (et autres sujets connexes). Co-encadrement avec Rémi Gribonval. Soutenue le 26/11/2015, manuscrit disponible sur HAL.

Projets

  • 2017-2019 : FFWD (Flexible Audio Source Separation Toolbox for Wide Dissemination), Action de Développement Technologique, financée par InriaHub
  • 2015-2017 : voiceHome, projet OSEO-FUI
  • 2011-2016 : PLEASE (Projections, Learning and Sparsity for Efficient Data-Processing), projet « ERC Starting Grant » mené par Rémi Gribonval
  • 2009-2011 : ECHANGE (Échantillonnage Acoustique Nouvelle Génération), financé par l’ANR
  • 2009-2011 : SMALL (Sparse Models & Algorithms for Large-Scale Learning), financé par le programme européen EU FP7 FET-Open