Chercheur Postdoctoral en Traitement du Signal et Apprentissage H/F CNRS

Détail du poste

La personne recrutée participera au développement de nouvelles représentations pour l'analyse des signaux non stationnaires, en particulier des signaux bioacoustiques. L'objectif principal de la mission est de concevoir, implémenter et évaluer un modèle de réseau neuronal, intégrant des contraintes structurelles inspirées de la physique et des propriétés mathématiques des signaux. Le modèle visé devra produire des représentations interprétables et compactes, en s'inspirant du modèle de stationnarité brisée. Ce travail s'inscrit dans un effort plus large de compréhension fine des signaux acoustiques complexes à des fins d'analyse ou de classification.
Activités
- Développement d'un modèle de représentation basé sur l'apprentissage profond, contraint par des considérations physiques et mathématiques (spectre d'un signal stationnaire + fonction de déformation).

- Implémentation d'une architecture neuronale, probablement de type autoencodeur, dont le décodeur modélise explicitement la synthèse du signal à partir des représentations apprises.

- Évaluation quantitative du modèle sur des bases de données réelles, notamment la Watkins Marine Mammal Sound Database.

- Comparaison des performances avec les méthodes classiques d'analyse temps-fréquence (ondelettes, transformée de fourier à court terme).

- Contribution à la rédaction de publications scientifiques et participation à des congrès internationaux.

- Interactions avec des chercheurs en apprentissage automatique et bioacoustique pour favoriser les synergies interdisciplinaires.
Compétences
- Solide formation en traitement du signal et/ou en apprentissage automatique.
- Bon niveau en programmation scientifique (Python souhaité).
- Connaissance ou intérêt pour les représentations temps-fréquence / temps-échelle.
- Capacité à travailler en autonomie tout en s'insérant dans une dynamique de collaboration.
- Rigueur dans l'expérimentation numérique, avec attention portée à la reproductibilité et l'analyse critique des résultats.
Contexte de travail

La personne recrutée fera partie de l'équipe Signaux, Systèmes et Physique (Sisyphe) du Laboratoire de Physique de l'ENS de Lyon. Cette équipe produit une recherche de haut niveau pour le développement méthodologique dans le domaine du traitement de l'information (du traitement des signaux et des images
à l'apprentissage automatique).