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Portail > Offres > Offre UMR9912-PHIESL-001 - Post-doctorat H/F en modèles génératifs probabilistes appliqués à la musique

Post-doctorat H/F en modèles génératifs probabilistes appliqués à la musique

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 15 mars 2021

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Informations générales

Référence : UMR9912-PHIESL-001
Lieu de travail : PARIS 04
Date de publication : lundi 22 février 2021
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 9 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 728,43 € mensuel brut pour Post-doc <2 ans d'experience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Le post-doctorant développera de nouveaux algorithmes pour l'apprentissage d'espaces d'enrobage multimodaux, reliant les représentations symboliques, acoustiques et perceptives d'effets orchestraux. À cette fin, le boursier adaptera l'apprentissage zéro-shot au contenu musical en développant des architectures spécifiquement adaptées à la nature des signaux audio et des partitions symboliques. Par conséquent, des transformations spécifiques seront développées pour incorporer des structures de séries chronologiques multivariées. La deuxième partie du poste vise à étendre l'intégration des espaces par l'apprentissage variationnel avec une mesure spécifique du contenu informationnel, afin de discriminer les différentes dimensions de ces espaces, et aussi permettre des processus qui génèrent de la musique directement à partir des espaces. Enfin, le boursier est censé explorer ces régularités dans les données musicales pour étudier les relations métriques sous- jacentes et effectuer une inférence sémantique sur les données. Cela implique la création d'interfaces fonctionnelles et utilisables pour la créativité musicale, et le test de ces nouveaux logiciels directement avec les compositeurs.

Activités

Le candidat devra gérer:
- Algorithmes d'apprentissage de l'espace d'intégration multimodal
- Adaptation de l'apprentissage zero-shot au contenu musical pour les signaux audio et les partitions symboliques.
- Évaluer les espaces d'intégration grâce à l'apprentissage variationnel
- Explorer les relations métriques et l'inférence sémantique sur les données musicales.
- Création d'interfaces simples pour ces approches
- Système de communication OSC pour l'interfaçage avec Max / MSP et OpenMusic
- Création de packages pour démonstration et distribution finale
- Expériences et applications musicales.

Compétences

Le candidat doit démontrer
- Excellente connaissance de l'inférence bayésienne et de l'approximation variationnelle. - Excellente connaissance de l'optimisation et de l'heuristique.
- Excellentes compétences Python et style de programmation.
- Bonne connaissance des flux de normalisation probabilistes.
- Bonne connaissance du traitement du signal.
- Productivité élevée, travail méthodique et créatif
- Indépendance et bonne communication.
- La connaissance musicale est un plus.

Contexte de travail

Les recherches seront menées à Paris au sein du laboratoire STMS (Sciences et Technologies de la Musique et du Son /UMR9912) dans les locaux de l'Ircam. L'équipe de recherche Représentation Musicale (http://repmus.ircam.fr) développe des algorithmes innovants pour les interfaces de composition musicale, de production, d'improvisation et d'analyse. Le groupe ACIDS (acids.ircam.fr) sera l'hôte principal.

Contraintes et risques

Les travaux peuvent impliquer des déplacements. Les candidats à ce poste doivent savoir que les bureaux de la plupart des équipes de recherche de STMS se trouvent dans un bâtiment en sous-sol, avec un puits de lumière central.

Informations complémentaires

L'enveloppe de crédits alloué pour ce poste nous permet de recruter un Post-doc de <2 ans d'expérience pour une durée de neuf mois (fin de projet le 31/12/2021).

Si notre demande de prolongation de la date de fin de projet est acceptée, nous aurons la possibilité de prolonger entre un et trois mois le contrat de travail.

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