# Stage de recherche — Génération et augmentation de réponses impulsionnelles spatiales F/H at Orange

Orange is hiring a Stage de recherche — Génération et augmentation de réponses impulsionnelles spatiales F/H. Level rates it Builds AI ●●●●; you can [apply on Orange](https://jobsbylevel.com/go/30e30f3b-ac58-4f5c-9d83-aaa263696d4b?utm_medium=ai-agent).

AI Level 4, AI centrality 85 out of 100. LANNION,FRANCE.

## Details

- Company: [Orange](https://jobsbylevel.com/companies/orange)
- AI level: AI Level 4 (score 85 out of 100)
- Location: LANNION,FRANCE
- Posted: October 21, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/30e30f3b-ac58-4f5c-9d83-aaa263696d4b?utm_medium=ai-agent

## Prepare for this job

The job page lists 5 likely interview questions for this offer, with a CV checklist: https://jobsbylevel.com/jobs/stage-de-recherche-generation-et-augmentation-de-reponses-impulsionnelles-spatiales-f-h-at-orange-1e555d

## Description

Publication date : Oct 21, 2026, 8:37AM Contract duration : 6 months Contexte scientifique et technique L’équipe travaille notamment sur le codage audio neuronal spatial et la séparation de sources par approches génératives. Ces sujets ont en commun le traitement de sons multicanaux ambisoniques ( FOA ou HOA , pour First-Order ou Higher-Order Ambisonics), domaine dans lequel l’équipe possède une expertise de longue date (Daniel, 2001). Pour tester les algorithmes et entraîner des modèles de Deep Learning, un point crucial est de disposer de jeux de données variés, réalistes et suffisamment volumineux. L'un des moyens de générer ces contenus repose sur des réponses impulsionnelles de salle spatiales ( SRIR , Spatial Room Impulse Responses) que l'on va appliquer – par convolution – à des sons anéchoïques. On peut alors obtenir un grand nombre de séquences par croisement de bases de SRIR et de bases de sons, notamment de la parole. C'est un premier niveau de data augmentation . Les modes d’obtention des SRIR nous placent cependant devant un dilemme. Les mesures acoustiques produisent des résultats réalistes, mais sont coûteuses et empreintes de la directivité de l’enceinte utilisée. La simulation numérique permet de représenter davantage de situations, mais avec une modélisation simplifiée qui risque de ne pas préparer les modèles neuronaux à la complexité des acoustiques réelles. La transformation de SRIR déjà mesurées peut enrichir les données disponibles, mais avec des degrés de liberté limités par la directivité de la source. Une approche séduisante consiste à mesurer et manipuler des SRIR avec contrôle du rayonnement de la source . Ces réponses sont notamment désignées dans la littérature sous les noms Source-and-Receiver Directivity Room Impulse Response (SRD-RIR) ou Directional Room Impulse Response . L’équipe ICAE a conçu un dispositif robotisé permettant de déplacer et d’orienter une enceinte pour réaliser ces mesures. Elle dispose également d’une diversité de microphones 3D FOA et HOA, de 4 à 64 capsules ou davantage. Votre mission Vous contribuerez à : une revue de littérature sur les SRIR, SRD-RIR, et méthodes de traitement associées ; réaliser et analyser des mesures acoustiques ; produire des scènes HOA simulées avec un contrôle dynamique et réaliste de la directivité ; appliquer, adapter ou développer des méthodes de décomposition des SRIR et SRD-RIR ; explorer les possibilités d’extrapolation, d’interpolation et de modification spatiales ; développer des fonctionnalités de data augmentation destinées aux travaux de l’équipe. Bibliographie indicative Daniel, J. (2000). Représentation de champs acoustiques, application à la transmission et à la reproduction de scènes sonores complexes dans un contexte multimédia [thèse de doctorat]. Massé, P. (2022). Analysis, Treatment, and Manipulation Methods for Spatial Room Impulse Responses Measured with Spherical Microphone Arrays [thèse de doctorat]. Zaunschirm, M., et al. (2017). An Efficient Source-and-Receiver-Directional RIR Measurement Method. Formation Vous préparez un Master 2 ou un diplôme d’école d’ingénieurs, avec une orientation recherche en traitement du signal, notamment audio, et/ou en acoustique. Compétences techniques Maîtrise du traitement du signal audio et de Python ; connaissances en acoustique, notamment en acoustique des salles, et en traitement d’antenne ; des connaissances en apprentissage automatique, idéalement en réseaux de neurones, sont appréciées. Qualités personnelles Forte appétence pour le traitement du signal et l’audio ; maîtrise de l’anglais. Vous travaillerez au sein de l’équipe de traitement de la parole et du son. Vous serez amené(e) à échanger avec les différents membres de l’équipe, experts sur les domaines du traitement audio multicanal, le développement informatique et l’intelligence artificielle liés à l’audio. Ce stage s’inscrit également dans le cadre des tâche 2 et 3 du projet ANR DEESSE, auquel participe des laboratoires

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