This shows you the differences between two versions of the page.
ps:tema_2021 [2021/11/08 19:42] ionut.gorgos |
ps:tema_2021 [2023/11/07 06:23] (current) andrei.nicolicioiu |
||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
+ | <hidden> | ||
+ | ====== Această temă este veche. NU o faceți pe aceasta. ====== | ||
+ | |||
===== Temă ===== | ===== Temă ===== | ||
Line 38: | Line 41: | ||
% calculam vectorii de trasaturi pentru fiecare fisier din datasetul de train si de test | % calculam vectorii de trasaturi pentru fiecare fisier din datasetul de train si de test | ||
- | % get_features primeste toate sunetele din set date intr-o matrice | + | % get_features primeste toate sunetele din set date intr-o matrice (audio_train) |
- | % de dimensiune Dimensiune_dataset x Numaresults_esantioane si returneaza toate | + | % de dimensiune: numar_ensantioane x numar_sunete si returnează toate |
- | % featurile acestor sunete intr-o matrice de dimensiune Numaresults_sunete x (2*M) | + | % featurile acestor sunete intr-o matrice (feat_train) de dimensiune numar_sunete x (2*M) |
+ | % alaturi de setul de filtre h folosite (filters) reprezentat de o matrice de dimeniune K x M | ||
+ | |||
% TODO: calculati featurile folosind un set de M filtre Gammatone | % TODO: calculati featurile folosind un set de M filtre Gammatone | ||
% plot_figs == true afisati figurile cerute in tema | % plot_figs == true afisati figurile cerute in tema | ||
Line 47: | Line 51: | ||
[filters, feat_train] = get_features(audio_train, fs, plot_figs); | [filters, feat_train] = get_features(audio_train, fs, plot_figs); | ||
[filters, feat_test] = get_features(audio_test, fs, plot_figs); | [filters, feat_test] = get_features(audio_test, fs, plot_figs); | ||
+ | |||
+ | % size(audio_train) = numar_ensantioane x numar_sunete = 160704 x 300 | ||
+ | % size(feat_train) = numar_sunete x (2*M) = 300 x 24 | ||
+ | % size(filters) = K x M | ||
% antrenam un clasificator | % antrenam un clasificator | ||
Line 104: | Line 112: | ||
% calculam vectorii de trasaturi pentru fiecare fisier din datasetul de train si de test | % calculam vectorii de trasaturi pentru fiecare fisier din datasetul de train si de test | ||
- | % get_features primeste toate sunetele din set date intr-o matrice | + | % get_features primeste toate sunetele din set date intr-o matrice (audio_train) |
- | % de dimensiune Dimensiune_dataset x Numaresults_esantioane si returneaza toate | + | % de dimensiune: numar_ensantioane x numar_sunete si returnează toate |
- | % featurile acestor sunete intr-o matrice de dimensiune Numaresults_sunete x (2*M) | + | % featurile acestor sunete intr-o matrice (feat_train) de dimensiune numar_sunete x (2*M) |
+ | % alaturi de setul de filtre h folosite (filters) reprezentat de o matrice de dimeniune K x M | ||
+ | |||
% TODO: calculati featurile folosind un set de M filtre Gammatone | % TODO: calculati featurile folosind un set de M filtre Gammatone | ||
% plot_figs == true afisati figurile cerute in tema | % plot_figs == true afisati figurile cerute in tema | ||
- | |||
[filters, feat_train] = get_features(audio_train, fs, plot_figs); | [filters, feat_train] = get_features(audio_train, fs, plot_figs); | ||
[filters, feat_test] = get_features(audio_test, fs, plot_figs); | [filters, feat_test] = get_features(audio_test, fs, plot_figs); | ||
+ | |||
+ | % size(audio_train) = numar_ensantioane x numar_sunete = 160704 x 300 | ||
+ | % size(feat_train) = numar_sunete x (2*M) = 300 x 24 | ||
+ | % size(filters) = K x M | ||
% antrenam un clasificator | % antrenam un clasificator | ||
Line 144: | Line 156: | ||
</file> | </file> | ||
</note> | </note> | ||
+ | </hidden> | ||
+ |