* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
1.Bases de traitement des images (BTI) :
Traitement du signal 2D appliqué au traitement des images,
Connaissance de Python pour le traitement d'images,
Échantillonnage et quantification des images,
Manipulation d'histogrammes,
Filtrage linéaire d'images,
Filtrage non linéaire des images
Transformée de Fourier à 2 dimensions.
Travaux pratiques :
2.Réseaux d'Entreprises sous Unix (REU) :
Connaissances de bases sur Unix et GNU/Linux,
Utilisation de la ligne de commande et écriture de script bash,
Notions de client et serveur en informatique,
Construction d’un serveur complet (web, passerelle, DNS, DHCP, NFS, NIS, sauvegarde),
Mise en œuvre pratique de l’ensemble des briques nécessaires à un réseau d'entreprise (réalisation par binôme).3.Génie Logiciel (GL) :
Cet enseignement cible des développements plus avancés en Python, approfondissant l'introduction faire en 3eme année.
Débogage et analyse de code existant,
Conception progressive de code (papier, code synthétique, implémentation)
Structuration de l'architecture (classes et fonctions / diagrammes de fonctionnement),
Tests locaux et globaux,
Mise en œuvre en Python et librairies classiques (numpy, matplotlib, pandas, etc.)
Travaux Pratiques :
Les travaux pratiques se font sur ordinateur sous un IDE libre.4.Acoustique Audition et Voix (AAV) :
Anatomophysiologie de la Phonation et de l’audition,
Modèle de production vocale : modèle de vibration des cordes vocales (Ishizaka & Flanagan), modèle FIR des résonateurs (Rabiner) cepstrale, détection du fondamental,
Techniques d’initiation à l’IA : Alignement Temporel Dynamique, K-Means, Analyse Discriminante,
Introduction aux télécoms : codage source, codage canal, modulation, codeur CCIT, VOIP,
Prothèses auditives et implant cochléaire.
Travaux Pratiques :
Analyse de signaux de parole,
Mesure de formants,
Calcul et analyse de fréquence fondamentale de la parole,
Analyse de formants,
Détection début et fin de mot,
Analyse cepstrale.