[michelint]

#studia #studbaza #programowanie #programista15k #informatyka #pytanie #projekt

Cześć, studiuję informatykę i właśnie piszę pracę magisterską, do której potrzebuję danych dlatego proszę o pomoc.

http://34.120.128.86/

Na podanej stronce pojawiają się losowe utwory muzyczne i 4 zestawy cech do opisu danego kawałka. Po odsłuchaniu 30 sekund należy wybrać jedną cechę w każdym zestawie i kliknąć przycisk następna. Później pokazuje się inny utwór i tak cały czas. Niestety potrzebuję kilka tysięcy takich przeanalizowanych utworów stąd prośba o pomoc.

Dla zainteresowanych:

Tematem magisterki jest znalezienie korelacji emocji (lub cech) dla utworów muzycznych. W pierwszej kolejności stworzenie modelu ML, który potrafi takie cechy sam rozpoznawać, a następnie, jeżeli będzie czas, generował zupełnie nowe utwory muzyczne na podstawie cech podanych przez użytkownika. Co do tej mini stronki ze zbieraniem danych to kawałki są zasysane losowo ze Spotify (w razie czego można kliknąć na okładkę albumu to przekieruje na Spotify). Chociaż w miarę często mogą się pojawiać polscy artyści. Jak stronka się sypnie to sorki, robiłem to trochę na szybko i służy mi to jedynie do zbierania danych, ale w razie błędów bardzo proszę o info.

[Dalegor_]

@michelint: Będę miał chwilę to zajrzę

[ly000]

@michelint: Mój feedback:
- Interfejs użytkownika wymaga lekkiego dopracowania, wg. mnie trochę nieczytelny.
- Nie rozumiem podziału na zestawy.
- Nie wiem dlaczego przy 1 zestawie jest "Uwzględnij również tekst (jeżeli jest)", a nie jest napisane o co chodzi (zgaduje, że chodzi o nastrój).
- Brakuje dobrze zrobionej instrukcji, najlepiej z obrazkami.
- Czy pokazywanie okładek i nazw utworów jest celowe? To wpływa na wynik ankiety.
- Czy zamiast pobierania losowych

[kobrys13]

@michelint: Zrobiłem ci analizę 10 utworów. Potem będę miał chwilę to może jeszcze kilka wskoczy.

Z ciekawości jakiego typu rezultatu oczekujesz? Generalnej klasyfikacji populacyjnej? Czy profilujesz jednak użytkowników na podstawie ciastka czy czegoś?

Ja np. T-rapów nienawidzę i mnie niepokoją... a jak już słyszę w nich nowomowę słowa dupa, #!$%@? etc to łapię niepokój bo taki już jestem. Z drugiej strony innym przy dubstepie przechodza ciary niepokoju to ja łapię wiatr

[M.....s]

@michelint zrobiłem na ten moment kilkanaście utworów, jednak nie jestem pewny, czy zestaw 3 powinien być w takiej formie.

Według tego co jest w opisie, powinien być jakiś dodatkowy wybór (czy do przytulania czy do skakania) w przypadku wyboru "taneczna" w zestawie 2.

Czy może instrukcja jest niejasna? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[michelint]

Cześć, bardzo dziękuje wszystkim za feedback.

Może zacznę od tego że trochę jestem związany wymaganiami promotora co do wyglądu pracy nie mogę niestety wprowadzić wszystkich waszych uwag.

Co do interfejsu to racja wygląda słabo, bardziej patrzyłem pod kątem mobilek żeby łatwo i szybko się klikało na smartfonach, zaniedbałem trochę desktopy.

Zestawy celowo nie mają do końca napisane o co chodzi, bo chcę żeby to były własne odczucia bez narzucania sztywno zasad, co

[JSkrzetuski]

@michelint: jaki model robisz? Na głębokie uczenie to będzie o wiele za mało danych - nawet jak wykop pomoże.

Odczucia jeśli chodzi o muzykę kreuje się używając odpowiednich akordów. Durowe mają poruszać wesołą strunę duszy a molowe te smutną. Korelacja, że im więcej durowych tym zwiększa się prawdopodobieństwo, że utwór jest wesoły, taneczny, pobudzający itd się zwiększa.

Nie wiem jak podchodzisz do swojej pracy. Jedni po prostu klepią byle oddać i

[michelint]

@JSkrzetuski: Chciałem zacząć się bawić w deep learning jak zbiorę około 10k utworów. Pierwsza myśl to pracowanie na spektrogramach i później przepuszczenie tego przez konwolucyjne sieci i stąd wyciąganie tych cech, które zbieram teraz na stronce. Co do tworzenie zupełnie nowych utworów to jeszcze mało nad tym myślałem ale chyba wykorzystam jakieś gotowe narzędzia, jak stylegan.

Nad algorytmicznym podejściem też dużo myślałem, jeżeli będę miał czas to bardzo chętnie się za

[j.....h]

@michelint: odblokujesz pw? Chciałem do Ciebie napisać

[ArthasMenethil]

@michelint: Ale gówniane piosenki. Dobra jednak jest coś innego niż polski rap.

[michelint]

@ArthasMenethil: Hej, nie do końca mam kontrolę na tym jakie utwory się pojawiają, generalnie losowo brane z popularnych playlist z Polski i USA

[a.....j]

@JSkrzetuski: po pierwsze, to nie tylko kwestia zastosowania akordów. Możesz mieć tonację durową, w wesołym tonie a naszpikowaną molowymi akordami. Tam się trochę rozchodzi o coś więcej - kwestia zastosowania konkretnych skal. Dla przykładu:

Jońska - jasna, wesoła, melodyczna
Dorycka - lekko smutna, ale łagodna, aksamitna
Frygijska - egzotyczna, ciemna, creepy, "hiszpańska/flamenco"
Lidyjska - sci-fi, przestrzenna - w Polsce powinna kojarzyć się z muzyką góralską
Miksolidyjska - wesoła, rockowa, napędzająca, "irlandzka"

[JSkrzetuski]

@audrzej: jak najbardziej się z Tobą zgadzam, że sprawa jest o wiele bardziej skomplikowana. Przykład z dur i moll jest bardzo płaski ale myślę, że dla początkującego nadaje się do załapania co jest "wesołe" a co "smutne" - przynajmniej ja tak zaczynałem ʕ•ᴥ•ʔ. Dlatego napisałem, że trzeba wgryźć się w teorię muzyki, aby podejść do tego w sposób algorytmiczny a nie liczyć, że uczenie maszynowe coś

[a.....j]

@JSkrzetuski: Jasne, że dla początkującego dur - wesoły, moll - smutny, jak najbardziej się zgadzam. Po prostu chciałem rozwinąć kwestię i trochę rozszerzyć uproszczenie "więcej durowych - wesoła" dla innych, że nie koniecznie musi tak być - ale kwintesencję wyłapałem :)

Wiem jak magisterki wyglądają, oraz że rzadko coś się w nich tworzy innowacyjnego. Może z mojej strony zabrzmiało to jakbym podważał sensowność pracy nad czymś co już istnieje, ale wcale

[Bejro]

@michelint nie działa niestety :/

[Ardeo]

@michelint: AGH?

[michelint]

@Ardeo: Tak