Stage Traitement de la Parole : Amélioration d’un ID langue

Inria Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes; Grenoble; Presencial; EUR 10.000 - 15.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Le stage se déroule au sein du pôle Parole & Audio à Grenoble, dans l’équipe identifiant les langues par modélisation phonotactique. Vous travaillerez sur l’accent et le code-switching, avec manipulation de données audio et entraînement de modèles.

Vous participerez à l’évaluation des systèmes et au fine-tuning de modèles multilingues récents tels que Wav2Vec2Phoneme ou ZIPA, en collaboration avec Clara Ponchard et la Mission Défense & Sécurité.

Formación

• Maîtrise solide de Python et des frameworks ML/DL.
• Bonne connaissance de PyTorch, PyTorch Lightning, Keras et Scikit-learn.
• Intérêt pour le traitement de la parole et la manipulation de données audio/texte.
• Intérêt pour les projets interdisciplinaires entre informatique et sciences humaines et sociales.
• Bonne maîtrise de l’anglais.

Responsabilidades

• Prendre en main le système d’identification automatique de la langue et les outils associés.
• Réaliser un état de l’art des approches pour l’identification de l’accent et du code-switching.
• Proposer des améliorations pour accroître la robustesse des systèmes, notamment sur segments courts ou en conditions acoustiques dégradées.
• Préparer et exploiter des corpus de parole multilingues pour l’entraînement et l’évaluation.
• Mettre en œuvre et évaluer les approches identifiées en termes de précision et d’interprétabilité.
• Effectuer le fine-tuning de modèles récents de reconnaissance de phonèmes multilingues (ex. Wav2Vec2Phoneme, ZIPA).

Conocimientos

Python

PyTorch

PyTorch Lightning

Keras

Scikit-learn

Transformers

Hugging Face

Anglais

Herramientas

Hugging Face

Descripción del empleo

Le stage se déroule au sein du pôle Parole & Audio à Grenoble, dans l’équipe identifiant les langues par modélisation phonotactique. Vous travaillerez sur l’accent et le code-switching, avec manipulation de données audio et entraînement de modèles.

Vous participerez à l’évaluation des systèmes et au fine-tuning de modèles multilingues récents tels que Wav2Vec2Phoneme ou ZIPA, en collaboration avec Clara Ponchard et la Mission Défense & Sécurité.