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대외활동/INT 인공지능 연구실20

2023 최종 연구논문 포스터 발표 수고했어.. 이제 과제, 장학생 면접, 인턴 면접만 잘 마무리하자. 2023. 11. 13.
ETRI 2024 동계 연구연수생 인턴 지원 서류밖에 없어서 너무 좋다.. 자소서 자수가 많아서 고민이 많았지만 솔직한 나의 경험과 느낌점, 배운점을 기재하였다. 결과는 12월 13일에 나옴! 2023. 11. 13.
논문 모음 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 11. 3.
논문 #14 최종 논문 드디어 장장 2023년도의 결과물이 세상의 빛을 볼 시간이다. 바빴지만 짬짬이 구상도 하고 구현도하고 될지 안될지 앞이 깜깜했지만 결국 조금씩 하다보니까 완성물을 보게되었다!! 항상 이런 연구의 맛에 들려서 대학원을 한때, 생각해보기도 했으나 나보다 코딩을 잘하는 gpt를 이길 자신도 없고 연구실적 때문에 월급없이 학생신분으로 2년 더 학교생활을 할 자신이 없다. 연구실에서 2년동안 이만하면 할만큼 한게 아닌가 싶기도 하다. ㅎㅎ (빙산의 일각일듯) 아무튼 이번 논문도 잘 마무리해서 작년에 한개의 논문이 여러가지 상, 장학금을 받을 수 있도록 나비효과를 불러와준 것처럼, 꿈에 가까이 가는 하나의 날개짓이 되기를 바란다. 수고했다! https://app.diagrams.net/#Wdce7d4baa8daa9.. 2023. 10. 12.
논문 #13. 중간 결과 instrument_mapping = { "Piano": instrument.Piano(), "Harpsichord": instrument.Harpsichord(), "Guitar": instrument.AcousticGuitar(), "Electric Guitar": instrument.ElectricGuitar(), "Bass Drum": instrument.BassDrum(), "Snare Drum": instrument.SnareDrum(), "Cymbals": instrument.Cymbals(), "Gong": instrument.Gong(), "Marimba": instrument.Marimba(), "Timpani": instrument.Timpani(), "Tambourine": inst.. 2023. 10. 6.
논문 #12. 감정 music21 알고리즘 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 10. 1.
논문 #11. 프로그램 배포 시 코드 참고사항 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 9. 26.
논문 #10. 악보 아래 정의된 감정 중 분노, 역겨움, 불안(공포), 행복, 슬픔, 놀람, 기본. 7가지에 해당하는 감정에 대해서만 악보를 찾아왔다. 이 악보에서 감정을 표현하기에 가장 극대화된 요소를 찾거나, 일관적으로 bpm의 평균, 조성을 가져왔다. https://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/923926.html 음악은 13가지 감정을 일으킨다 미국인·중국인 대상 2천여곡 반응 조사 결과기쁨, 평안, 공포, 활력 등 13가지 범주 나눠져같은 음악엔 같은 감정 반응…보편성도 확인인터랙티브 지도 공개...개인 목록 활용 가능 www.hani.co.kr https://tunebat.com/Info/Somebody-That-I-Used-To-Know-Gotye-Kimbra/.. 2023. 9. 22.
논문 #9. 알고리즘 Part 1. 딥러닝 감정인식 데이터 소개 데이터셋 구성 https://github.com/katoch99/Emotion-Recognition 1. 학습된 모델을 바탕으로 사진을 넣어 감정 추출하기 2. 추출된 감정 json에 "Predicted_Emotion": "Happy" 으로 저장 GitHub - katoch99/Emotion-Recognition: The project titled “Emotion Recognition using Keras” has been developed to use Convol The project titled “Emotion Recognition using Keras” has been developed to use Convolutional Neural Networks (C.. 2023. 9. 17.
논문 #8. CNN을 이용한 emotion detector 데이터는 다음 링크의 데이터를 사용함. DATASET The dataset consists of 48x48 pixel grayscale images of faces. The faces have been automatically registered so that the face is more or less centered and occupies about the same amount of space in each image. Each face is based on the emotion shown in the facial expression in one of seven categories (Angry, Disgust, Fear, Happy, Sad, Surprise, Neutral). The training.. 2023. 9. 13.
5차 Metarax 전문가 초청 특강 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 9. 11.
논문을 위한 사전조사 #3. MuseScore4 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 7. 31.
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