Задача
Клиент был вынужден вручную нажимать команды для включения эффектов прямо по ходу выступления, что отвлекало от творческого процесса, повышало риск ошибок в реальном времени и не позволяло сфокусироваться на самом шоу
Решение
Разработана нейронная сеть на PyTorch, которая предсказывает нужные команды в режиме реального времени. Сеть «слышит» трек и понимает, когда и какой эффект уместен, не хуже опытного диджея, на данных которого было обучение
Решённые задачи
- Спроектировал ML-пайплайн от сбора данных до инференса в реальном времени на PyTorch
- Обучил нейросеть предсказывать нужный эффект (F1 > 0.8)
- Реализовал потоковую обработку трека с предсказанием по ходу воспроизведения
- Интегрировал модель в DJ-софт и убрал ручные нажатия
Результат
Шоу теперь ведёт нейросеть в полуавтоматическом режиме. DJ контролирует процесс и занимается музыкой и публикой, рутинные нажатия ушли.
Технологии
PythonPyTorchDjango
