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會議記錄

2012/09/18

posted Sep 19, 2012, 12:49 AM by 廖珮妤   [ updated Sep 19, 2012, 12:50 AM ]

1. 利用LDA畫出Features在不同維度下的KNNCLOO辨識率

2. Landmark classification - 將features中的start-t & end-t去除重跑perfAll

3. 持續尋找好的features及思考定義good/bad landmarks的問題......

2012/09/12

posted Sep 12, 2012, 1:42 AM by 林孟樺

Pei:
1.分類器跑出的結果SVM最好 => 77% 
< 訓練比例good:bad (landmarks )=2:1 >
跑perfAll LOO (畫出confusion matrix)
2.用LDA投影各種feature成2維去看分布情況(ex.不同類別散開來現象)
3.嘗試拿掉Time feature重跑一遍比較效果

2012/09/04

posted Sep 6, 2012, 8:07 AM by 廖維楷   [ updated Sep 6, 2012, 8:08 AM ]

Pei :

        1.報告利用不同分類器測試不同feature的landmark結果
        2.下載midomi的wav做測試

2012/08/14

posted Aug 13, 2012, 11:34 PM by 廖珮妤

Pei: 
        1. 根據不同的match count threshold並測試辨識率結果
        2. 整理有辨識正確的query clips的landmarks其F1, F2, DT 的大概範圍及統計分布
        3. 以四秒片段的query為測試資料,依照其landmarks是否有正確辨識出來畫出其對應關係圖
        4. 進行match_query時,尋找landmarks的次數由四遍改成八遍,並重跑辨識率

Webber:

        1. run Chromaprint method & 測試辨識率

2012/08/07

posted Aug 7, 2012, 3:45 AM by 廖珮妤

1. 提供於不同長度的query對fingerprinting辨識率影響的數據
2. 提供dataset給百納
3. 提供pitch tracking程式給百納

2012/07/31

posted Jul 31, 2012, 12:33 AM by 廖珮妤

小珮:
            1. 報告Shazam方法所做的改良
            2. with music / without music classification code review
            3. vocal singing segment / audio polyphonic music classification code review
            4. 下次提供第3項不同長度的query對分類後的辨識率影響數據

Webber:
            報告Ke方法的辨識率情形

            

2012/07/17

posted Jul 17, 2012, 9:04 AM by 廖珮妤

小珮:報告vocal singing segment/polyphonic audio music classification辨識率,整理code給百納

維楷:繼續尋找建立資料庫的方法

Pony:GPU code review 

Roger:介紹音樂相關研究

2012/07/12

posted Jul 12, 2012, 8:41 AM by 廖珮妤   [ updated Jul 12, 2012, 8:43 AM ]

小珮:
1. 整理with music/without music分類機制的程式碼,並提供給百納
2. 對於人聲哼唱片段/音樂播放片段,重新實作一遍(feature去除MFCC,並改以SVM作為分類器)

維楷:
1.設法尋找Ke演算法的程式碼中,可自行加入資料庫的方法
2. (1)完成後,即可開始加資料庫並進行相關辨識率測試

開會時間:預定每周二舉行

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