Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni
Opracuję aplikację na Flutter do liczenia uderzeń w dźwięku z wykorzystaniem DSP audio. Mam doświadczenie w tworzeniu aplikacji mobilnych, w szczególności w przetwarzaniu sygnałów audio.
Pracuję za stawkę 15$/godzina.
Jestem gotów omówić szczegóły projektu.
Budżet: 13000 UAH Termin: 1 dzień
To jest dokładnie ten typ zadania, gdzie "dostosowanie kodu" nie wystarczy — trzeba normalnie dopracować sam podejście do przetwarzania audio.
Sądząc po opisie, macie klasyczny zestaw problemów dla detekcji audio w czasie rzeczywistym:
• wyzwalacze szumowe (tło, echo, oddech)
• podwójne wyzwalanie przez reverberację/odbicie dźwięku
• pominięcia przez słaby sygnał lub nieudane progi
• degradacja dokładności przy częstych uderzeniach
Takie rzeczy nie rozwiązują się jednym if — tutaj trzeba poprawnie zbudować pipeline: filtracja → ekstrakcja cech → logika decyzyjna.
W Mobiwolf już pracowaliśmy z zadaniami, gdzie ważne jest przetwarzanie sygnałów w czasie rzeczywistym, a nasza wartość tutaj — to nie tylko "dopracować", ale doprowadzić do stabilnego, przewidywalnego wyniku na różnych urządzeniach.
Co byśmy zrobili:
• przeanalizowali aktualny algorytm i przyczyny fałszywych pozytywów / pominięć
• wprowadzili normalizację sygnału + adaptacyjny próg
• dodali logikę debounce / cooldown, aby uniknąć podwójnych wyzwalań
• w razie potrzeby — wykorzystali FFT lub filtry pasmowe, aby odcinać nierelewantne częstotliwości
• przetestowali na różnych scenariuszach (cisza / hałas / szybkie uderzenia)
• jeśli to konieczne — rozważyli podejście ML o niskiej wadze (ale tylko jeśli to naprawdę przynosi korzyści)
Ważny punkt: nie będziemy komplikować rozwiązania bez powodu — celem jest właśnie stabilność i dokładność, a nie "ML dla samego ML".
Jestem CEO Mobiwolf i do takich zadań angażuję programistę z doświadczeniem w pracy z audio/sygnałami. Ale szczerze zaznaczam: obecnie zespół jest obciążony, i będziemy mogli w pełni wystartować za około 3 tygodnie. Za to możemy od razu poprawnie podejść do zadania i nie marnować waszego czasu na iteracje "spróbowaliśmy — nie działa".
Zanim przejdziemy dalej, chciałbym wyjaśnić:
• czy są nagrania (audio) z przykładami poprawnych i niepoprawnych wyzwalań?
• czy algorytm był testowany na różnych urządzeniach (Android/iOS, różne mikrofony)?
• jaka jest obecna logika detekcji — progowa według amplitudy czy coś bardziej skomplikowanego?
• czy opóźnienie jest krytyczne (na przykład,
Budżet: 7000 UAH Termin: 5 dni
Witam! Mam doświadczenie w tworzeniu aplikacji mobilnych na Flutter, mogę pomóc Ci rozwiązać Twoje zadanie.
Budżet: 12345 UAH Termin: 1 dzień
Witam, mam doświadczenie w pracy z Flutterem i natywnymi funkcjami. Piszcie na prywatne wiadomości. Będę szczęśliwy, mogąc Wam pomóc!
