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2 (W/M) researchers positions BeeMusic project at IRCAM (Large-Scale Audio Indexing)



ENGLISH VERSION:

 

 

Positions: 2 (W/M) researchers positions at IRCAM for Large-Scale Audio Indexing

Starting:     August 18, 2014

Duration:     12 months

Deadline for application:   July, 1st, 2014

 

 

The BeeMusic project aims at providing the description of music for large-scale collections (several millions of music titles). In this project IRCAM is in charge of the development of music content description technologies (automatic genre or mood recognition, audio fingerprint …) for large-scale music collections.

 

Position description 201406BMRESA:

 

For this project IRCAM is looking for a researcher for the development of the technologies of automatic genre and mood recognition.

 

The hired Researcher will be in charge of the research and the development of scalable technologies for supervised learning (i.e. scaling GMM, PCA or SVM algorithms) to be applicable to millions of annotated data.

He/she will then be in charge of the application of the developed technologies for the training of large-scale music genre and music mood models and their application to large-scale music catalogues.

 

Required profile:

* High skill in audio indexing and data mining (the candidate must hold a PHD in one of these fields)

* Previous experience into scalable machine-learning models

* High-skill in Matlab programming, skills in C/C++ programming

* Skill in audio signal processing (spectral analysis, audio-feature extraction, parameter estimation)

* Good knowledge of Linux, Windows, MacOS environments

* High productivity, methodical works, excellent programming style.

 

The hired researcher will also collaborate with the development team and participate in the project activities (evaluation of technologies, meetings, specifications, reports).

 

Position description 201406BMRESB:

 

For this project IRCAM is looking for a researcher for the development of the technologies of audio fingerprint.

 

The hired Researcher will be in charge of the research and the development of audio fingerprint technologies that are robust to audio degradations (sound capture through mobile-phones in noisy environment) and fingerprint search algorithms in large-scale database (millions of music titles).

 

Required profile:

* High skill in audio signal processing and audio fingerprint design (the candidate must hold a PHD in one of these fields)

* High skill in indexing technologies and distributed computing (hash-table, Hadoop, SOLR)

* High-skill in Matlab programming, skills in Python and Java programming

* Good knowledge of Linux, Windows, MacOS environments

* High productivity, methodical works, excellent programming style.

 

The hired researcher will also collaborate with the development team and participate in the project activities (evaluation of technologies, meetings, specifications, reports).

 

Introduction to IRCAM:

 

IRCAM is a leading non-profit organization associated to Centre Pompidou, dedicated to music production, R&D and education in sound and music technologies. It hosts composers, researchers and students from many countries cooperating in contemporary music production, scientific and applied research. The main topics addressed in its R&D department include acoustics, audio signal processing, computer music, interaction technologies and musicology. Ircam is located in the centre of Paris near the Centre Pompidou, at 1, Place Igor Stravinsky 75004 Paris.

 

 

Salary:

According to background and experience

 

 

Applications:

Please send an application letter with the reference 201406BMRESA or 201406BMRESB together with your resume and any suitable information addressing the above issues preferably by email to: peeters_a_t_ircam dot fr with cc to vinet_a_t_ircam dot fr, roebel_at_ircam_dot_fr

 

VERSION FRANCAISE:

 

 

Offre d’emploi : 2 postes de chercheur (H/F) à l’IRCAM pour technologies d’indexation audio à grande échelle

Démarrage : 18 Aout 2014

Durée : 12 mois

Date limite pour candidature: 1er juillet 2014

 

 

Le projet BeeMusic a pour objectif de décrire la musique à grande échelle (plusieurs millions de titres musicaux). Dans ce projet, IRCAM est en charge du développement des technologies de description du contenu audio (reconnaissance automatique du genre et de l’humeur musicale, identification audio par fingerprint …) pour des grands catalogues musicaux.

 

Description du poste 201406BMRESA:

 

Pour ce projet, l’IRCAM recherche un/une chercheur(se) pour le développement des technologies de reconnaissance automatique de genre et humeur.

 

Le/la chercheur(se) sera en charge de la recherche et des développements concernant la mise à l’échelle des technologies d’apprentissage supervisée (passage à l’échelle des algorithmes GMM, PCA ou SVM), afin de permettre leur application à des millions de données. Il/elle sera en charge de l’application de ces technologies pour l’entrainement de modèles de genre et humeur musicale ainsi que de leur application à des grands catalogues.

 

Profil requis:      

* Très grande expérience en algorithmes d’apprentissage automatique et en techniques d’indexation (le candidat doit avoir un PHD dans un de ces domaines)

* Expérience de passage à l’échelle des ces algorithmes

* Très bonne connaissance de la programmation Matlab, connaissance de la programmation C/C++

* Bonne connaissance du traitement du signal (analyse spectrale, extraction de descripteurs audio, estimation de paramètres) 

* Bonne Connaissance des environnements Linux, Windows et Mac OS-X.

* Haute productivité, travail méthodique, excellent style de programmation, bonne communication rigueur

 

Le/la chercheur(se)  collaborera également avec l’équipe de développement et participera aux activités du projet (évaluation des technologies, réunion, spécifications, rapports).

 

Description du poste 201406BMRESB:

 

Pour ce projet, l’IRCAM recherche un/une chercheur(se) pour le développement des technologies d’identification audio par fingerprint.

 

Le/la chercheur(se) sera en charge de la recherche et du développement de la technologie d’identification audio par fingerprint robuste aux dégradations sonores (capture du son à travers un téléphone mobile en environnement bruité) et des algorithmes de recherche des fingerprints dans une très grande base de données (plusieurs millions de titres musicaux).

 

Profil requis:      

*Très bonne connaissance en traitement du signal et en conception d’audio fingerprint (le candidat doit avoir un PHD dans un de ces domaines)

*Très bonne connaissance en techniques d’indexation et de systèmes distribués (hash-table, Hadoop, SOLR)

* Très bonne connaissance de la programmation Matlab, connaissance de la programmation Python et Java

*Bonne connaissance des environnements Linux, Windows et Mac OS-X.

*Haute productivité, travail méthodique, excellent style de programmation, bonne communication rigueur

 

Le/la chercheur(se)  collaborera également avec l’équipe de développement et participeront aux activités du projet (évaluation des technologies, réunion, spécifications, rapports).

 

Présentation de l’Ircam:

 

L'Ircam est une association à but non lucratif, associée au Centre National d'Art et de Culture Georges Pompidou, dont les missions comprennent des activités de recherche, de création et de pédagogie autour de la musique du XXème siècle et de ses relations avec les sciences et technologies. Au sein de son département R&D, des équipes spécialisées mènent des travaux de recherche et de développement informatique dans les domaines de l'acoustique, du traitement des signaux sonores, des technologies d’interaction, de l’informatique musicale et de la musicologie. L'Ircam est situé au centre de Paris à proximité du Centre Georges Pompidou au 1, Place Stravinsky 75004 Paris.

 

 

Salaire:

Selon formation et expérience professionnelle

 

 

Candidatures:

Prière d'envoyer une lettre de motivation avec la référence 201406BMRESA ou 201406BMRESB  et un CV détaillant le niveau d'expérience/expertise dans les domaines mentionnés ci-dessus (ainsi que tout autre information pertinente) à peeters_a_t_ircam dot fr avec copie à

vinet_a_t_ircam dot fr, roebel_at_ircam_dot_fr