DDMD
DDMD:數位毒品音樂偵測器
用途
DDMD 專案旨在提供 AI 技術輔助解決方案,用於偵測數位藥物音樂。這個程序首先會收集 3,176 個無版權 MP3 檔案,其中 1,676 個歸類為數位毒品音樂,1,500 個歸類為非數位毒品音樂。
這些檔案會用於開發以隨機森林為基礎的模型,以便將音訊檔案分類為數位毒品音樂或非數位毒品音樂。這個模型使用從這些音訊檔案中擷取的 34 項特徵,涵蓋頻率和時域特徵,並取得非常令人振奮的成果。
為了讓結果更容易存取且更符合使用者需求,我們開發了一個網頁應用程式。這個應用程式會利用經過訓練的隨機森林模型,透過簡單直覺的介面將音訊檔案分類。DDMD 網頁應用程式是使用 Flask 建構後端,並使用 HTML/CSS 建構前端。這項服務會使用預先訓練的 Random Forest 模型進行預測,並接受各種音訊檔案格式、將非 MP3 檔案轉換為 MP3 檔案,以及透過 YouTube 網址輸入內容。
此外,為了提高分類準確度,我們正在研究如何透過微調 Gemini-1.5 閃電模型,改善 DDMD 應用程式。我們提出了兩種方法:首先,我們根據隨機森林分類器結果準備 JSON 資料集,以便微調 Gemini-1.5 閃電模型。在第二種方法中,我們會使用 Gemini API,並嘗試使用 CSV 和 JSON 等不同輸入格式,以便微調這個 Gemini 模型。
採用
- 網頁/Chrome
- Google Colab
- Google 簡報
- Google 語音轉文字 AI
團隊
寄件者
阿爾及利亞