Gabriel Bibbó
Investigador e ingeniero de Audio ML
Construyo y evalúo sistemas de machine learning y procesamiento de audio que tienen que funcionar fuera del notebook: desde modelos audio-lenguaje y privacidad acústica hasta software de audio en tiempo real y herramientas para músicos.
Actualizado: 6 septiembre 2026
Educación
MSc Sound and Music Computing
Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain
60 ECTS · Computational models, audio engineering, perception, cognition, and interactive systems
Master thesis on harmonic compatibility for EDM mixing. Final thesis grade: 9/10.
BSc Electrical Engineering
Universidad de la República - Facultad de Ingeniería, Montevideo, Uruguay
Equivalent to 300 ECTS · Specialisation in electronics and signal processing
Bachelor thesis on autonomous mobile robots communicated by software-defined radio.
Formal musical training
School Nº265 ‘Virgilio Scarabelli Alberti’, Montevideo, Uruguay
Musical language, choral singing, guitar, and instrumental ensembles
Experiencia profesional
ML/DSP Engineer
Edge Audio Labs, Montevideo, Uruguay · Hybrid
- Applied machine learning, digital signal processing, testing, and perceptual evaluation across two confidential audio product lines, without disclosing client or project identities.
- Designed and delivered a rendering-side feature that maps score dynamics to model-level timbral expression rather than post-render gain alone, after reverse-engineering the end-to-end audio pipeline and identifying a hidden control-path failure.
- Built measurement and listening-test tooling covering approximately 580 renders and a 48-clip blind evaluation, then delivered the feature server-side without retraining the model.
- Built a headless C++ evaluation pipeline for real-time note and onset detection, from WAV and MIDI inputs through the production DSP to JSON metrics, regression tests, and adversarial canary cases.
- Found and corrected a systematic onset timing offset of approximately 104 ms, improved detector guard logic, and communicated results through technical documentation, pull requests, Jira, and client-facing presentations.
Visiting Researcher (collaboration)
University of Surrey, Remote · Research collaboration
- Preparing the manuscript ‘A Psychometric Evaluation of Audio-Language Models for Robust Voice Activity Detection’ for Elsevier Computer Speech & Language with Mark D. Plumbley and Simone Spagnol.
- Co-authoring work with Arshdeep Singh and Mark D. Plumbley on privacy-preserving audio and machine listening.
Research Engineer in Sound Sensing
University of Surrey, Guildford, UK · Research engineering
- Developed end-to-end audio ML systems for real-world smart environments, covering data preparation, model evaluation, prototype deployment, open-source releases, demos, datasets, and technical documentation.
- Built privacy-preserving SED pipelines for sensitive in-home recordings, including a 197 GB residential audio dataset, speech-removal workflows, and reproducible evaluation resources.
- Built an eight-model VAD benchmark on CHiME-Home and, separately, evaluated audio-language models under controlled duration, noise, reverberation, and spectral degradations.
- Deployed real-time CNN inference on Raspberry Pi, including latency, thermal, efficiency, and robustness evaluation for edge sound sensing.
- Published and presented research at ICASSP, IEEE WASPAA, CHiME Workshop, Inter-Noise, SMC, UKAI, UKIS, and AES. Supervised undergraduate and master’s projects.
Technical Support Engineer - Google Workspace
Webhelp, Barcelona, Spain · Enterprise support
- Tier 3 support for Google Workspace enterprise customers across APIs, OAuth, SAML/SSO, IAM, user provisioning, data migration, DNS/domain configuration, and security/compliance settings.
IT Auditor
KPMG, Barcelona, Spain · Technology audit
- Supported telecommunications companies and IT departments in technology audit engagements.
R&D Engineer
Ikatu, Montevideo, Uruguay · Embedded R&D
- Designed and shipped embedded C/C++ audio and IoT firmware for Bang & Olufsen home automation products, including low-level drivers, hardware integration, audio I/O, and Internet connectivity.
- Worked across requirements, architecture, implementation, testing, validation, and customer-facing documentation.
- Trained and onboarded incoming programmers in embedded development practices.
Engineering Intern
Ikatu, Montevideo, Uruguay · Engineering internship
- Developed and coordinated a complete home automation system project before transitioning into the R&D Engineer role.
Publicaciones
Privacy for Audio AI: Risks, Challenges, and Emerging Solutions in the Era of Audio AI [Panel discussion]
2025 AES International Conference on Artificial Intelligence and Machine Learning for Audio
Thomas Deacon, Jennifer Williams, Jason R. C. Nurse, Christopher Hicks, Gabriel Bibbó, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
Room Acoustics and Microphone Characteristics Show Systematic Impact on Sound Event Recognition
Proceedings of the 54th International Congress and Exposition on Noise Control Engineering, São Paulo, Brazil, August 2025
Gabriel Bibbó, Craig Cieciura, Mark D. Plumbley
Integrating IP broadcasting with audio tags: Workflow and challenges
2025 AES International Conference on Artificial Intelligence and Machine Learning for Audio
Rhys Burchett-Vass, Arshdeep Singh, Gabriel Bibbó, Mark D. Plumbley
Soundscape Experience Mapping: A Deep Listening Approach for Eliciting Older Adults' Perceptions of Indoor Soundscapes
Forum Acusticum / Euronoise 2025, Málaga, Spain, June 2025
Thomas Deacon, Gabriel Bibbó, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
Environmental sound classification on an embedded hardware platform
INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings, Nantes, France, August 2024
Gabriel Bibbó, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
The Sounds of Home: A Speech-Removed Residential Audio Dataset for Sound Event Detection
8th International Workshop on Speech Processing in Everyday Environments (CHiME 2024), Kos Island, Greece, September 2024
Gabriel Bibbó, Thomas Deacon, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
Soundscape Personalisation at Work: Designing AI-Enabled Sound Technologies for the Workplace
International Conference on Sound and Music Computing (SMC 2024), Porto, Portugal, July 2024
Thomas Deacon, Gabriel Bibbó, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
A New Compatibility Measure for Harmonic EDM Mixing
International Conference on Web Engineering (ICWE 2022), Bari, Italy, July 2022
Gabriel Bibbó, Ángel Faraldo
Towards a New Compatibility Measure for Harmonic EDM Mixing
Master thesis, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain, 2021. Supervisor: Ángel Faraldo.
Gabriel Bibbó
Autonomous Mobile Robots Communicated by Software Defined Radio
Bachelor thesis, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay, 2017. Supervisors: Pablo Belzarena and Federico Larroca.
Gabriel Bibbó, Mariana Gelós, Martín Randall
Proyectos
ALPACA
Ingeniería de software · infraestructura de trading
Prototipo de ingeniería de software para infraestructura de trading algorítmico, con ingesta de datos de mercado, procesamiento de eventos, controles de riesgo, simulación histórica, persistencia, acceso por API y monitoring. No ha sido probado en producción.
Plataforma de mejora para ASR
Speech enhancement · plataforma backend
MVP end-to-end para comparar transcripción directa contra enhance-and-transcribe sobre audio pregrabado. El backend persiste jobs, artefactos de audio, transcripciones y payloads de proveedores con FastAPI, Celery, PostgreSQL, Redis, MinIO, Docker Compose, métricas, tracing, Grafana y CI. Es un prototipo de ingeniería reproducible, no un servicio endurecido para producción.
Modelos audio-lenguaje para detección de actividad de voz
Audio AI · VAD · evaluación de modelos
Evalúo hasta dónde los modelos audio-lenguaje siguen detectando habla cuando el audio es corto, ruidoso, reverberante o filtrado. El trabajo compara Qwen2-Audio-7B, Qwen2-Audio-7B con LoRA, Qwen3-Omni-30B y Silero VAD sobre el mismo banco de degradaciones. El mejor resultado alcanzó 93,3% de balanced accuracy sobre 21.340 clips degradados.
Ganancia de recuperación en difusión text-to-audio podada
Text-to-audio · compresión de modelos · evaluación
El fine-tuning de recuperación puede hacer que un modelo text-to-audio fuertemente podado parezca casi recuperado cuando se evalúa en condiciones similares a las usadas durante ese fine-tuning. Pero esa recuperación aparente se debilita mucho con clips más cortos o prompts fuera de dominio. El resultado muestra por qué los modelos generativos comprimidos deben evaluarse en múltiples condiciones reales de uso, no en un único benchmark.
Traktor ML
MIR · organización de biblioteca DJ
Traktor ML convierte una biblioteca local de Techno y Tech House en playlists listas para Traktor. El pipeline extrae embeddings MERT, separa stems con Demucs, obtiene BPM y tonalidad con Essentia, agrupa pistas similares, las ordena para transiciones más suaves y exporta playlists M3U. La ejecución V4 procesó 239 pistas y exportó 14 playlists.
Framework para eliminación de habla
Privacidad · eliminación de habla · WASPAA
Framework para eliminar habla de grabaciones antes de compartirlas o publicarlas. El sistema permite flujos de liberación con preservación de privacidad manteniendo información acústica no verbal útil para investigación en detección de eventos sonoros.
Dataset Sounds of Home
Dataset con privacidad · audio doméstico
Sounds of Home es un dataset de audio residencial para detección de eventos sonoros. Contiene 1.344 grabaciones de una hora recogidas en hogares de 8 participantes en Bélgica con grabadores AudioMoth en salas y cocinas. El habla se eliminó antes de la publicación y se incluyeron predicciones de PANNs para los frames de audio.
Demo de reconocimiento de eventos sonoros en Raspberry Pi
Edge AI · reconocimiento de eventos sonoros
Demo en Raspberry Pi para reconocimiento de eventos sonoros en tiempo real. El sistema ejecuta redes neuronales preentrenadas en un dispositivo edge de bajo costo, expone una interfaz web y puede enviar notificaciones por email cuando detecta eventos seleccionados de AudioSet.
3H-ATO
Diseño de producto · prototipado mecánico
Herramienta mecánica diseñada durante la pandemia para evitar el contacto directo con superficies compartidas.
Compatibilidad armónica para mezcla de EDM
MIR · mezcla armónica · tesis MSc
Sistema de análisis musical que estima cuán bien se mezclan armónicamente dos pistas de EDM. Analiza las pistas, calcula chroma, lo transforma en Tonal Interval Vectors, compara compatibilidad armónica y sugiere transposiciones que pueden mejorar la mezcla. El trabajo comenzó como tesis de MSc y luego se publicó en ICWE 2022.
Dispensador automático de jabón IoT
IoT · sistemas embebidos
Dispositivo IoT para lavado de manos en entornos industriales. Utilizaba acero inoxidable, WiFi, conectividad cloud, sensores IR/RFID y un tanque de 3 litros.
Aplicación móvil UyVoy
Producto · aplicación móvil
Proyecto de aplicación móvil para reservar turnos y reducir aglomeraciones durante la pandemia. Gabriel trabajó como product owner y project lead.
Cursos y certificaciones
PRINCE2 Foundation in Project Management
Certificate GR656321771GB · Expires 03/2027
Project management techniques, risk mitigation, resource allocation, project planning, and monitoring.
Deep Learning
DeepLearning.AI · Coursera
Completed
CNNs, RNNs, transformers, TensorFlow, inductive transfer, and optimisation.
Machine Learning
Stanford University · Coursera
Completed
Supervised and unsupervised learning and best practices in machine learning.
Electronic Music Production
AURA · Montevideo, Uruguay
Graduated
Ableton and analogue instruments.
Private Guitar Lessons
Montevideo, Uruguay
Idiomas
Español: Nativo · Inglés: C1 (CEFR) · Portugués: A2 (CEFR)
Habilidades técnicas
Python · C/C++ · PyTorch · Hugging Face · PEFT · TorchAudio · librosa · Essentia · mido · scikit-learn · pandas · NumPy · SciPy · Flask · FastAPI · Streamlit · Docker · Git · Linux CLI · Bash · Slurm · Redis · Prometheus · Grafana · PostgreSQL · SQLite · MATLAB · Unreal Engine 5.4 · FMOD · VS Code
CNNs · Transformers · Audio-Language Models · LoRA Fine-tuning · 4-bit Quantization · Supervised and Self-supervised Learning · Evaluation Pipelines · Statistical Testing · Edge Deployment
Sound Event Detection · Voice Activity Detection · Pitch and Onset Detection · Music Information Retrieval · Digital Signal Processing · Real-Time Audio · Perceptual Evaluation · DAWs · Ableton · DJing · Electronic Music Production
Reproducible ML pipelines · Automated Audio Testing · Dataset Curation · Open-Source Development · MLOps practices · AI-assisted Development · Technical Writing · Interdisciplinary Collaboration
Membresías e investigación financiada
IEEE Signal Processing Society
EPSRC AI for Sound · University of Surrey