TXT e-tech, parte del gruppo TXT, è alla ricerca di un* tesista per un progetto di tesi nell’ambito dello sviluppo di tecnologie avanzate di processamento audio embedded per applicazioni avioniche.
Descrizione del progetto:
Il progetto ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di un sistema per l'acquisizione, il processamento e il riconoscimento di segnali audio generati all'interno dei cockpit di aerei ed elicotteri. I segnali di interesse possono essere comandi vocali (anche frasi complesse) o segnali acustici semplici, come beep.
L'audio potrà essere acquisito tramite connessioni digitali dirette (es. cavi) oppure tramite microfoni ambientali, con conseguente esposizione a significativi rumori di fondo: macchinari, disturbi elettrici, conversazioni e movimenti di persone.
Il sistema sarà progettato per affrontare le seguenti sfide:
Preprocessing audio: denoising, normalizzazione del volume, equalizzazione e trasformazioni per il miglioramento della qualità del segnale;
Gestione della variabilità: gestione dinamica di velocità di riproduzione, timbro vocale e tonalità tramite parametri configurabili;
Classificazione vs. matching: capacità di operare sia su un dataset finito di suoni noti, sia su template generici in modalità open-set;
Post-processing: raffinamento dell'output per adattarlo ad altri sistemi o per migliorarne la leggibilità.
Il dataset sarà costruito appositamente per il progetto, combinando suoni sintetici e reali con varianti controllate. Saranno utilizzate tecnologie e librerie come Python, librosa, PyTorch, TensorFlow, nonché tecniche di signal processing classiche (es. trasformata di Fourier, MFCC) e approcci neurali (CNN, RNN, transformer).
Profilo ricercato:
Siamo orientati a valutare candidati con background in elettronica o informatica, idealmente con una minima esperienza o con progetti accademici/personali su tematiche di segnali audio e/o machine learning.
Competenze consigliate:
Conoscenze di base sui segnali audio (ampiezza, frequenza, spettro);
Nozioni di trasformate (Fourier) e tecniche di processamento del segnale;
Fondamenti di machine learning;
Conoscenza di Python e delle principali librerie di data science.
Offriamo:
Opportunità di stage con possibilità di successiva integrazione in azienda e di crescita professionale in un contesto internazionale;
Ambiente di lavoro flessibile, con orari flessibili e politiche di smart working;
Internazionalità: presenza globale con sedi a Milano, Berlino, Seattle, Dallas, Parigi e collaborazione quotidiana tra team multiculturali;
Forte orientamento al lavoro di squadra, con attività di team building ed eventi aziendali;
Sede di svolgimento: possibilità di lavoro in modalità ibrida dalla sede di Cologno Monzese.