Sujet du stage: Développement d'algorithmes de traitement audio par Machine Learning / Deep Learning en embarqué

Sagemcom conçoit et produit des produits innovant et à haute valeur ajoutée. Dans cette gamme, les Video Sound Box de nouvelle génération comportent des réseaux de micros, ainsi que des haut-parleurs optimisés pour un rendu audio Dolby Atmos. Ces produits utilisent les OS Linux et Android TV principalement. Les nouvelles générations sont pourvues d'accélérateur de réseaux de neurones (NPU : Neural Processing Unit). Ces plateformes matérielles combinent beaucoup de fonctionnalités (décodeur TV, haut-parleur intelligent, assistants vocaux, système audio multicanal avec enceintes satellites) et permettent de créer de nouveaux cas d'usage.
L'objectif de ce stage est de démontrer les capacités des nouveaux chipsets équipés de processeurs neuronaux en alliant intégrations d'algorithme de « Machine Learning / Deep Learning » et développements logiciel à la fois niveau application Android TV et middleware.

Vous serez intégré à l'activité innovation dans une équipe logicielle Android TV transverse multi métiers et serez en charge de :

• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour l"'upmixing" de contenu audio stéréo vers du multicanal
• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» d'amélioration de la spatialisation de la scène sonore par combinaison de plusieurs enceintes audio
• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour créer des "Audio Effects" applicables au traitement de la voix
• Développer le logiciel middleware qui exploitera les informations recueillies par ces algorithmes.
• Combiner ces développements pour une mise en situation dans un cadre applicatif.

Compétences techniques requises :
Connaissance des bases des réseaux des neurones.
Être à l'aise avec les langages de programmation C/C++ , Java/Kotlin, Python.
Être à l'aise avec les frameworks de Deep Learning (TensorFlow, Pytorch, etc ..).
Notions en traitement de signal.
Cycle ingénieur dernière année.
Anglais technique
Langage et Environnements: Android, Linux embarqué, C/C++, Java, Kotlin, Python, cross compilation, Machine learning, Deep learning, Tensorflow, Keras, Tensorflow Lite/LiteRT, Traitement de signal, Traitement de langage.