R&D & traitement du signal sonore
Modélisation et détection d'anomalies sonores en temps réel et co-inventeur du brevet FR3161978.
Description
R&D sur la détection d'événements sonores (agressions verbales, cris, coups de feu, intrusions) : modélisation en Python, portage et optimisation des algorithmes brevetés vers l'embarqué (ESP32) et le mobile (Android).
Points clés
- Définition de modèles d'anomalies sonores : agressions verbales, cris de panique, coups de feu, intrusions.
- Traitement du signal en Python : analyse, extraction de features et méthodes de machine learning.
- 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
- Campagnes terrain : acquisition sonore, tests prototypes, analyse et rédaction de rapports.
- Portage Python → C des algorithmes brevetés (FR3161978), optimisés pour le temps réel.