-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
planRada.txt
80 lines (39 loc) · 2.6 KB
/
planRada.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
Plan rada:
----------
Padjin:
Spektar metoda:
16. skidanje i ucitavanje baze, iz svake od pesama vadjenje delica od po x sekundi, primena DFT-a
17. usrednjavanje na 32 segmenta, primena logaritma na spektar i usrednjavanje, priprema kepstra i usrednjavanje
18. pravljenje modela koji je adekvatnih dimenzija za zeljenu klasifikaciju (vise modela, kako broj feature-a nije fiksan)
19. Treniranje razlicitih kombinacija mreza i zapisivanje njihovih rezultata
20. Treniranje razlicitih kombinacija mreza i zapisivanje njihovih rezultata
21. Poredjenje rezultata sa gotovim funkcijama i diskusija o rezultatima, plotovanje grafika i pravljenje tabela rezultata
22. Poredjenje rezultata sa gotovim funkcijama i diskusija o rezultatima, plotovanje grafika i pravljenje tabela rezultata
MFCC:
23. Implementacija svih koraka potrebnih za dobijanje koeficijenata MFCC-a
24. Implementacija svih koraka potrebnih za dobijanje koeficijenata MFCC-a
25. Dizajn mreze za MFCC
26. Treniranje razlicitih modela, koji se razlikuju po broju koeficijenata, odabiru window funkcije...
27. Treniranje razlicitih modela, koji se razlikuju po broju koeficijenata, odabiru window funkcije...
28. Poredjenje sa gotovim funkcijama, plotovanje grafika i pravljenje tabela rezultata
29. Dodavanje MFCC-u jos feature-a, kao sto su prvi i drugi izvod (naznaceno u metodu)
30. Dodavanje MFCC-u jos feature-a, kao sto su prvi i drugi izvod (naznaceno u metodu)
Branko:
Fingerprint metoda:
16. Skidanje i ucitavanje baze, iz svake od pesama vadjenje delica od po x sekundi, primena DFT-a
17. Nalazenje peak-ova u 5 zadatih frekvencionih opsega i treniranje mreze
18. Treniranje mreze
19. Poredjenje i zapisivanje rezultata modela, pravljenje tabela uspesnosti i grafika
20. Kontrolisano pomeranje granica opsega za trazenje pikova zarad boljih rezultata, pomeranje broja peak-ova
21. Poredjenje i zapisivanje rezultata modela, pravljenje tabela uspesnosti i grafika
LPCC:
22. Ekstraktovanje LPC koeficijenata
23. Ekstraktovanje kepstar koeficijenata
24. Implementacija racunanja LPCC koeficijenata
25. Menjanje parametara kao sto su broj feature-a i odabir window funkcije
26. Poredjenje sa gotovom LPCC funkcijom, merenje rezultata
27. Treniranje Mreze
28. Poredjenje i zapisivanje rezultata modela, pravljenje tabela uspesnosti i grafika
29. Konstrukcija mreze koja ce biti kompozicija prethodno uradjenih metoda
30. Konstrukcija mreze koja ce biti kompozicija prethodno uradjenih metoda
31. Poredjenje i zapisivanje rezultata modela, pravljenje tabela uspesnosti i grafika