Détection intelligente d'événements sonores
Développement d'algorithmes brevetés de détection sonore temps réel.
Description
Participation à la recherche et au développement d'algorithmes d'analyse sonore capables de détecter automatiquement différents événements rares (agressions verbales, cris, coups de feu). Développés sous Python, ces algorithmes de traitement du signal ont été optimisés et portés sur des systèmes embarqués (ESP32 et Android). Dans ce cadre, j'ai co-inventé un brevet sur l'acquisition temps réel du signal sonore.
Points clés
- Définition de modèles d'anomalies sonores : agressions verbales, cris de panique, coups de feu, intrusions
- Développement d'algorithmes Python de traitement du signal
- Conception et intégration embarquée d’algorithmes brevetés de détection d’anomalies sonores en temps réel (Python → C), optimisés pour les contraintes CPU/mémoire de l'ESP32 ou du mobile Android
- Participation aux campagnes terrain d'acquisition et de validation
- Co-inventeur du brevet FR3161978