DDMD
DDMD: Dijital Uyuşturucu Müzik Algılayıcı
Ne işe yarar?
DDMD projesi, dijital uyuşturucu müziklerini tespit etmek için yapay zeka destekli bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır. Süreç, telif hakkıyla korunmayan 3.176 MP3 dosyasının toplanmasıyla başlar. Bu dosyalardan 1.676'sı dijital uyuşturucu müziği, 1.500'i ise dijital uyuşturucu müziği olarak sınıflandırılır.
Bu dosyalar, ses dosyalarını dijital uyuşturucu müziği olarak sınıflandırabilecek Random Forest tabanlı bir model geliştirmek için kullanılır. Model, bu ses dosyalarından ayıklanan ve hem frekans hem de zaman alan özelliklerini kapsayan 34 özelliği kullanır ve çok cesaret verici sonuçlar elde eder.
Sonuçları erişilebilir ve kullanıcı dostu hale getirmek için bir web uygulaması geliştirdik. Bu uygulama, ses dosyalarını basit ve sezgisel bir arayüz üzerinden sınıflandırmak için eğitilmiş Random Forest modelinden yararlanır. DDMD web uygulaması, arka uç için Flask ve ön uç için HTML/CSS kullanılarak oluşturulmuştur. Tahminlerde bulunmak için önceden eğitilmiş Random Forest modelini kullanır, çeşitli ses dosyası biçimlerini kabul eder, MP3 olmayan dosyaları MP3'ye dönüştürür ve YouTube URL'si üzerinden giriş yapılmasına olanak tanır.
Ayrıca, sınıflandırma doğruluğunu artırmak için Gemini-1.5-flash modelinde ince ayar yaparak DDMD uygulamasını iyileştirmenin yollarını araştırıyoruz. İki yaklaşım önerdik: İlk olarak, Gemini-1.5-flash modelinde ince ayar yapmak için Random Forest sınıflandırıcı sonuçlarını temel alan bir JSON veri kümesi hazırladık. İkinci yaklaşımda, Gemini API'yi kullanıyor ve bu Gemini modelinde ince ayar yapmak için CSV ve JSON dahil olmak üzere farklı giriş biçimleriyle denemeler yapıyoruz.
Aşağıdakilerle tasarlandı:
- Web/Chrome
- Google Colab
- Google Slaytlar
- Google Konuşma Metne Dönüştürme Yapay Zekası
Ekip
Nereden
Cezayir