Python програміст

Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. Завдання цікаве, готовий підключитися.

Працюю з Python, обробкою даних та ML. Можу реалізувати генерацію сигналів, спектральний аналіз через FFT/STFT, витягування ознак та розпізнавання з використанням SciPy, librosa, scikit-learn або PyTorch — залежно від вимог.

Дослідницький формат і робота ввечері підходять. Надішліть опис завдання, приклади сигналів, очікуваний результат і поточні напрацювання — після цього зможу запропонувати архітектуру та оцінити обсяг робіт.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів

Можу підключитися до Python-проекту з генерації та розпізнавання звукових сигналів: розібрати поточну ідею, вибрати підхід до обробки аудіо, зробити невеликий прототип і далі рухатися по етапах без переписування всього “вслепу”.

У вас вже є чітке описання сигналів, умов розпізнавання та критерію успішності, або перший етап якраз у тому, щоб перевести наукову ідею в зрозуміле технічне завдання: вхідні дані, шуми, точність, формат результату та обмеження?

Бюджет і формат роботи — в особистій переписці після перегляду опису проекту, прикладів сигналів, очікуваного результату, поточного коду/матеріалів і розуміння, чи потрібен тільки прототип або подальша регулярна робота по вечорах.

Бюджет: 4900 UAH Термін: 10 днів

Привіт!
Дякую за пропозицію. Я програміст на Python і можу реалізувати ваш проект з генерацією та розпізнаванням звукових сигналів.
Маю досвід з обробкою аудіо, машинним навчанням і науковими проектами. Можу працювати по вечорах і гнучко пристосовуватися до вашого графіка.
Готов обговорити всі деталі проекту і почати розробку.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, Артур! Тема близька — Python + цифрова обробка сигналів і розпізнавання звуку це рівно мій профіль (scipy/numpy, librosa, FFT/спектрограми, при необхідності ML).

Щоб не лити «обсудимо в особистих повідомленнях», одразу по справі — як я зазвичай будую такі задачі:
• генерація: синтез сигналів потрібної форми (тони, чирпи, AM/FM-модуляція, закодовані послідовності) з контролем частоти / тривалості / SNR;
• розпізнавання: для відомих сигналів — FFT / кореляція (matched filter); якщо сигнали заздалегідь не задані — ознаки (спектрограма / MFCC) + класифікатор;
• модульно, щоб легко змінювати алгоритми і параметри під експеримент.

Щоб прицілитися по суті і термінам, пара запитань:
1. Сигнали відомі заздалегідь (детекція / співвідношення) чи їх потрібно класифікувати / виділяти з шуму?
2. Real-time (мікрофон / потік) чи офлайн-обробка записів?
3. Частотний діапазон — чутний звук, ультразвук чи специфічний?
4. Розпізнавання за правилами (DSP) чи потрібна ML-модель?

Формат по вечорах підходить. По бюджету орієнтуюсь на ваші 5000, точну вилку по термінах підтверджу, як зрозумію обсяг. Готовий обговорити деталі. Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

В мене по диплому схоже)) робив розпізнавання ТЗ з відеопотоку та визначення швидкості і переміщення обєктів.
Напишіть в особиті будь ласка, цікаво також буде розібратись

Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Зможу реалізувати. Відпишіть в приват щоб обговорити всі деталі. Сподіваюсь на співпрацю!

Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні

Вітаю можемо зробити маю досвід як з генерації так і розпізнання
Звертайтесь

Бюджет: 5000 UAH Термін: 33 дні

привіт
дуже цікаво
надішли деталі
приклади
https://www.arbostar.com
https://www.strawhomes.com
https://jobscanner.pro

Бюджет: 5000 UAH Термін: 6 днів

Артур, вітаю! На зв'язку Ніна, менеджер нашої мікро-команди.

Наукова робота з генерації та розпізнавання звуку - це топ, задача максимально цікава. Формат роботи по вечорах для класного R&D-продукту нам повністю підходить, Валентин з задоволенням зануриться в математику сигналів.

Як Валентин бачить технічну сторону задачі:
Генерація: Синтез сигналів потрібної форми (чирпи, синусоїди, AM/FM модуляція) з контролем частоти та рівня шуму (SNR) через NumPy та SciPy.

Розпізнавання: Швидке перетворення Фур'є (FFT), віконне перетворення (STFT) або спектральний аналіз через librosa для виявлення потрібних патернів в аудіопотоці.

Умови: Бюджет 5000 грн приймаємо, по термінах - за 5-7 днів зберемо перший робочий прототип на Python для перевірки вашої наукової гіпотези.

Розкажіть в двох словах, про які саме сигнали йдеться (ультразвук, закодовані аудіо-мітки чи акустичні шуми)? Кидайте деталі в чат, Валентин готовий обговорити проект! Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю!
Маю досвід роботи з Python. Готовий виконати це завдання. Але для його виконання, потрібно більше деталей. Давайте обговоримо їх у ЛС.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня!

Поняв, що потрібен програміст на Python для роботи з генерацією та розпізнаванням звукових сигналів.

Що зроблю:
— Проаналізую вимоги та запропоную оптимальне рішення для генерації звукових сигналів.
— Реалізую алгоритми розпізнавання звуків з використанням бібліотек, таких як NumPy та SciPy.
— Проведу тестування та налагодження отриманого рішення, щоб забезпечити високу якість роботи.
— Обговорю всі деталі та буду на зв'язку для оперативної взаємодії.

Терміни можуть бути короткими, оскільки я готовий працювати над проектом у вечірній час. Зроблю все під ключ і буду на зв'язку, щоб врахувати всі ваші побажання.

Чи є у вас які-небудь переваги щодо бібліотек або методів розпізнавання?

Чекаю на вашу відповідь, давайте зробимо це разом! Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 30 днів

останніми часами писав на python
фінанси мають значення
можу вивчити задачу і визначитися, що можна зробити,

Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

Маю великий досвід роботи з Python.
Готовий виконати поставлене завдання.

Пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Добрий вечір!

Професійно розробляю алгоритми та додатки на Python. Готовий приєднатися до вашої наукової роботи з генерації та розпізнавання звукових сигналів (з використанням бібліотек scipy, numpy, librosa). Формат роботи ввечері для ентузіастського проекту мені чудово підходить.

Напишіть мені в лс, уточнимо деталі.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день

Вітаю. Моє розуміння проєкту з генерації та розпізнавання звукових сигналів передбачає використання потужних бібліотек для наукових обчислень, таких як SciPy та NumPy для точного синтезу, а також сучасних ML-фреймворків, як-от Scikit-learn або TensorFlow, для побудови ефективних моделей розпізнавання. Я зосереджусь на модульній архітектурі, що забезпечить гнучкість у тестуванні різних алгоритмів, оптимізацію обробки даних та високу продуктивність. Маю досвід у подібних проєктах із цифрової обробки сигналів та машинного навчання зі звуком, що дозволить інтегрувати перевірені рішення та прискорити реалізацію. Всі деталі реалізації, кінцевий бюджет та терміни пропоную обговорити в особистих повідомленнях.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів

Привітую, готовий взятися за проект. Зацікавило. Пишіть в особисті повідомлення.