Deep Learning

Deeplomatics project: Multimodal UAV detection, localisation and identification for site surveillance

The Deeplomatics project aims at detecting, localizing and identifying low sound level acoustic sources generated during UAV intrusion on sensitive areas. To do that, a multimodal approach has been chosen. Acoustical sensors coupled to an AI …

EBEN: Extreme bandwidth extension network applied to speech signals captured with noise-resilient microphones

In this paper, we present Extreme Bandwidth Extension Network (EBEN), a generative adversarial network (GAN) that enhances audio measured with noise-resilient microphones. This type of capture equipment suppresses ambient noise at the expense of …

Deeplomatics - A deep-learning based multimodal approach for aerial drone detection and localization

Identification et géolocalisation de drones en temps réel.

Deep Learning pour l’amélioration de signaux vocaux captés avec des transducteurs intra-auriculaires

Améliorer l'intelligibilité de la parole captée avec les transducteurs intra-auriculaires

Extension de bande passante de signaux vocaux

Thèse de doctorat de Julien Hauret (2021- 2024)

Localisation de sources par Deep Learning

Thèse de doctorat d'Hadrien Pujol (2017-2020)

Reconnaissance sonore par Deep Learning

TimeScaleNet, une architecture multirésolution dans le domaine temporel pour la reconnaissance vocale et de sons environnementaux

Projet ANR ASTRID 'Deeplomatics'

Porteur de projet - Financement DGA 2019-2022