- Reconnaissance de séquences vocales -• Développement d'un prototype temps-réel de détection de séquences vocales • Caractérisation des perfomances du prototype• Amélioration de la robustesse via des méthodes d'augmentation de données

- Reconnaissance de séquences vocales -• Design et préparation de la base de données• Test de plusieurs approches (mel spectrogrammes, end-to-end/filtres de Gabor)• Mise en place et évaluation de réseaux de neurones profonds (CNN, RNN, MLP)Contraintes du projet : puissance de calcul, fonctionnement en temps réel, robustesse au bruit

- Focalisation d'ondes acoustiques par retournement temporel - • Traitement du signal lié au retournement temporel (Python) • Mise en place d'une méthode alternative de focalisation par filtrage inverse (Python) • Écriture sur la RAM de composants via un code Arduino• Optimisation du montage électronique afin de maximiser la focalisation

- Association de sonorisation et de DJs de l'IOGS -