Les activités de recherche de PANAMA sont organisées autour de trois grands axes de recherche. Comme fil conducteur commun à ces trois axes on retrouve la nécessité de concevoir des modèles de données structurés et de dimension réduite, d’adapter ces modèles à des données réelles par apprentissage et découverte automatiques, et de développer des algorithmes efficaces pour exploiter ces modèles dans le cadre de tâches diverses allant de l’acquisition de signaux à bas niveau jusqu’à la navigation et l’extraction d’information à haut niveau.
Les axes de recherche de PANAMA ciblent en priorité le niveau signal. De ce point de vue, la séparation de sources joue un rôle clé en tant que principale retombée applicative des travaux de PANAMA. Ces activités qui bénéficient d’un savoir-faire bien établi font l’objet d’un nombre croissant de transferts industriels.
En complément, PANAMA vise à renforcer les liens entre représentations parcimonieuses, analyse de structure et apprentissage automatique, pour obtenir des percées décisives et un cadre unificateur entre le niveau signal et le niveau sémantique pour la manipulation et l’exploitation de collections de données de grande taille. Pendant les quatre premières années, PANAMA s’appuiera sur une synergie avec les ressources de la bourse ERC Starting Grant PLEASE pour s’attaquer à ces défis.
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Axe 1: modélisation et représentation parcimonieuse
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Modèles parcimonieux efficaces et conception de dictionnaires pour les données à grande échelle
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Apprentissage compressif
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Axe 2: analyse robuste de scènes acoustique
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Acquisition et traitement compressifs de scènes acoustiques
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Séparation robuste de sources audio
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Axe 3: traitement et auto-organisation de contenu audio à grande échelle
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Découverte de motifs dans les données audio
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Modélisation et inférence de structures dans les contenus audio et musicaux
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