Mathesis Wiki

Vorläufige Definition der Meilensteine:

1. Eingangssignal aufnehmen und Datensatz erstellen
2. Verarbeitung des Datensatzes mit Hilfe von Fourier-Analysis
3. Abgleich der verarbeiteten Daten mit einer Datenbank (ggf. eigene Erstellung oder Verwendung von Beispieldaten )
4. Ausgabe

Erweiterung der Erweiterungen:

• Nachträgliche Evaluation des Nutzers, ob Musik-Erkennung erfolgreich war (+ crappy yay animation?)
• Reflektion des Programms für eigene Fehlerkorrektur
• machine learning - Genauigkeit und Trefferquote verbessern, Störgeräusche filtern
• … tbc

• Nachvollziehen Audiobeispiel pdf-Datei
• Fourier-Fingerabdruck verstehen, evtl. erstellen
• Aufgabenverteilung bis nächste Woche: B: Aufnahme von Sound & Speichern in Array N: FFT evtl. Fingerprint

• Programm für Fourieranalyse und anschließendem Spektrogramm funktioniert
• Programm zum Einlesen von Audio in Echtzeit über das Mikrofon des Laptops funktioniert, die Dateien werden in ein Array geschrieben und können so für die Fourieranalyse genutzt werden

• Zusammenführen der beiden Programme und Beginn der Optimierung: statt dem Frequenzbereich von ca 22.000 Hz wollen wir auf 4000 Hz reduzieren
• das Programm ist auf das wesentlichste reduziert und zeigt nach der Aufnahmezeit sehr schnell das Spektogramm