Phelma Formation 2022

5PMSPSL1 : Projet simulation logicielle (audio) - WPMTDPS2

  • Volumes horaires

    • CM 0
    • Projet 0
    • TD 0
    • Stage 0
    • TP 0
    • DS 0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 4.0

Objectif(s)

Assimilation des aspects théoriques du traitement numérique des signaux (échantillonnage, filtrage numérique, transformée de Fourier discrète et analyse spectrale, etc.); Illustration du cours de deep learning, de traitements audio et de traitement de la parole. Ces objectifs sont remplis par la mise en oeuvre d'une application de débruitage de signaux de parole utilisant diverses techniques de traitement du signal numérique classiques et/ou des réseaux de neurones profonds.

Contact Pascal PERRIER, Laurent GIRIN, Ronald PHLYPO

Contenu(s)

  • Conception, réalisation et évaluation d'une application de traitement du signal de parole/audio (débruitage de parole)
  • Mise en oeuvre de diverses techniques de traitement du signal numérique classiques et/ou des réseaux de neurones profonds
  • Assimilation des aspects théoriques sous-jacents


Prérequis
  • Notions fondamentales de traitement du signal analogique et numérique
  • Notions fondamentales de machine learning et de deep learning
  • Connaissance de Matlab/Python et/ou environnements de programmation de deep learning (type Keras, Pytorch)

Contrôle des connaissances

Rapport de projet écrit décrivant le travail réalisé et les résultats expérimentaux.



Session 1: Rapport de projet 50% + soutenance orale 50%
Session 2: Rapport de projet 50% + soutenance orale 50%. Un travail pratique complémentaire pourra être demandé en cas d'insuffisance du travail effectué.
Session 1 confinée: Rapport de projet 50% + soutenance orale 50%
Session 2 confinée: Rapport de projet 50% + soutenance orale 50%. Un travail pratique complémentaire pourra être demandé en cas d'insuffisance du travail effectué.

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9

Bibliographie

BELLANGER M., Traitement numérique du signal, Masson/CNET, Paris, 1990.
OPPENHEIM A.V., SHAFFER W.S., Digital Signal Processing, Prentice Hall, 1975.
ROBERT R.A., MULLIS C.T., Digital Signal Processing, Addison-Wesley Publishing Company, 1987.
Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton, Deep learning. Nature, 521(7553), 436, 2015.