Suche Programmierer für Audio Frequenzanalyse



  • Hi,

    ich suche jemanden der sich mit der C Programmierung auskennt und uns einen Algorithmus schreibt, welcher in eine native iOS und Android App eingebunden wird mit der Aufgabe sehr komplexe Frequenzanalysen FFTW usw. ohne grafische Anzeige, mit abschließender Entscheidung.
    Wir stellen uns eine Zusammenarbeit über einige Wochen, natürlich gegen Gehalt, vor um die Lösung, nach der wir suchen, interaktiv zu entwickeln.

    Der Projektstandort ist Wien.
    LG



  • Frequenzanalyse kann alles und nichts sein.

    Die Überführung des Signals in den Frequenzbereich mittels Fouriertransformation (DFT, FFT) ist jetzt nicht das Problem.
    Das was du in deiner Frage mit "Entscheidung" bezeichnest ist üblicherweise der komplexe Teil.
    Gewisse Aufgaben mögen einfach sein (z.B. sind Frequenzen über 5kHz zu hören?), andere hingegen sind schwierig (z.B. Erkennung von Schlüsselworten, oder gar eine komplette Spracherkennung), wofür man Machine Learning und somit (sehr!) viele Trainingsdaten benötigt.
    Neben der eigentlichen Aufgabe ist fraglich, wie einfach/schwierig die Portierung auf iOS und Android ist.

    Würde vorschlagen, du gibst ein paar mehr Infos zu der Aufgabe (musst ja nicht die eigentliche Aufgabenstellung verraten falls die geheim ist, es reicht ja zu erklären, als wie komplex das Klassifizierungsproblem einzustufen ist). Außerdem ist es von Interesse, ob du genug Traininsdaten hast, falls es sich um eine Machine Learning Aufgabe handelt. Als Faustregel benötigt man etwa 5000 Beispiele je zu erkennender Kategorie.



  • Hi, etwas konkreter geht es um das wiederfinden eines Audiosignales in einem lauten Umfeld, z.B einer Werkstatt oder am Arbeitsplatz. Das Signal soll vorgegeben / gesendet werden und wieder gemessen werden. Es handelt sich um Audiofrequenzen, keine Sprache, eher Sinus bzw. Testsignale, die dann entsprechend herausgefiltert und auf Veränderungen analysiert werden. Veränderungen entstehen z.B. durch Reflexieonsüberlagerungen oder durch Überlagerungen mit Störgeräuschen. Sprich filtern und analysieren, die Entscheidung dann basierend auf definierten aber parametrisierten (veränderbaren) Grenzwerten. Ein Grenzwert könnte eine zu niedrige Frequenz zwischen 230 und 240 Hz um -10dB oder eine zu hohe Frequenz bei 460Hz um mehr als 5% sein, nur als Beispiel. Das ganze soll in eine App integriert werden. Die App würde dann genutzt um das Signal aus zu geben und wieder zu messen. Der Algorithmus soll das Signal beinhalten, die Frequenzanalyse durchführen und das Ergebnis an die App zurück geben.
    Hoffe das erklärt es etwas besser, um was es bei dem Algorithmus geht. Also eher kein Machine learning 🙂
    Lg



  • Also eher kein Machine learning 🙂

    danke, jetzt ists klarer. Stimmt, das geht auch ohne Machine Learning 😉



  • Hallo,

    ich habe bereits genügend Unterstützung gefunden, Danke


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