Смотрю что хорошие знания математики(и статистики) - посмотрите на Data Scientist. А дальше можно будет, при желании, развиваться в сторону Machine Learning(где статистика очень полезна)
Благодарю за ответ. Не подскажете библиотечную имплементацию подобного решения?
И относительно последнего Вашего предложения: возможно ли обойтись без обучения сети без подобных ложных случаев? В смысле если ни на одном выходе нету сигнала больше чем например 0.5 - значит что это не цифра.
Хотел сделать из этого диплом, а поскольку учусь в заграничном ВУЗе, то и соответственно сервис должен быть общеузнаваемым.
И конечно, лучше всего сервис, где основные данные уже открыты и можно их спарсить.
Я как раз через пару месяцев после окончания школы успешно прошел курс по криптографии с весьма скудным уровнем английского и не будучи сам гением. Так что нету ничего невозможного. А какое-то вступление в Computer Science(на примере пайтона масса таких курсов) тем более не составит проблем осилить. Так же на edX курс классической механики от W.Lewin весьма просто смотрится, даже для выпускника школы.
У меня как раз недавно была проблема с использованием SVD для создания мини-поисковика(для учебного проекта). Была матрица 35640x10000. И нужно было ее разложить на сингулярные числа для уменьшения шума. Так почти все реализации(в python делал):
1. работали очень долго
2. вылетали из памяти
Спасибо, но нужно именно распознавание на лету.
Эти библиотеки только уже анализируют запись? или если Вы работали с подобным возможно ли добиться эффекта с задержкой не более 1-2 с?
Спасибо за ссылку на курс, выглядит весьма интересно.
Описаный Вами набросок алгоритма, как я понимаю, подходит только для анализа записи и что бы анализировать на лету не подходит?
Спасибо, буду разбираться в статьях(хотя не легкое это дело, разбираться в подобных статьях)
Хотя полностью распознать аккорд не нужно, только его подобность с заданым. Думаю что это упрощает задачу(?).
