| Titre du sujet de thèse |
Apports de l’apprentissage machine et des simulations sonores par modèle physique pour la customisation perceptive d’instruments de musique |
| Thesis title |
Contribution of Machine Learning and physics-based sound simulations for the perceptual customization of musical instruments |
| Description du sujet de thèse / Full thesis description | ||
| Encadrant(s) / Supervisor(s) | Discipline(s) | Financements / Funding bodies |
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PETIOT Jean-François
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Acoustique
Génie Mécanique Génie industriel |
Contrat doctoral Établissement Campagne 2023 - Centrale Nantes
(100 %
, Demande en cours) |
| Unité(s) de recherche associée(s) / Associated research unit(s) : | ||
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UMR CNRS 6004 Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)
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| Télécharger les descriptions complètes : |
Français :
sujet_de thèse2023_Petiotv1.pdf
English : sujet_de thèse2023_Petiot_Angl.pdf |
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Candidatures closes depuis le / Candidates closed since : 6/5/2023 |
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