аспирантура, ЦОС..

есть возможность закинуться в аспирантуру по направлению цифровой обработки сигналов.
собственно хочу от вас услышать разные хорошие и умные точки зрения касаемо более-менее вменяемых идей, которыми стоит там заняться. имеются в виду программный и аппаратный варианты реализаций.

 

Надо какую-то конкретную задачу ставить. Проблема в том что ЦОС изучен в доль и поперек. Даже не знаю куда послать. Хотя везде можно что-то совершенствовать. А профессор что говорит?

 

нам с коллегой профессор сказал подготовить рефераты по интересующей теме :\
я больше склоняюсь к спектральному анализу, распознаванию и обработке звуковых сигналов, но даже не знаю к чему тут можно прицепиться, всё и вправду достаточно раскурено.

 

vecherovsky
Я сам больше склоняюсь к Графике. И обработки графических сигналов. Спектральный анализ не терплю так как по мне он мало информативен. В силу того что естественные сигналы по большей части имеют не периодическую структуру. И как следствие ПФ не информативно. Другое дело искусственный сигнал к примеру с частотной модуляцией.
Нравятся вейвлеты и теория бустинга. Считаю вейвлеты следующим логическим шагом после ПФ.

Наверно вам стоит заняться распознаванием СЛИТНОЙ речи в МНОГО голосой обстановке? Потому чо насколько знаю хороших программ не существует (могу ошибаться).

 

да, была мысль..думаю над аппаратной реализацией с использованием DSP.

 

Угу, распознавание речи сейчас тренд. Но в то же время очень сложная и пока что считающаяся неподъемной задача. В любом случае, даже если науку не подвинешь, резюме строчка украсит - наверняка будет активный спрос на спецов с ближайшие 3-5 лет. Ну а если подвинешь, то совсем хорошо)

 

слышал одну штуку, не знаю на сколько это правда.
ФБР ставит ПО у телефонных провйдеров, которое занимется распознованием
речи. есть список ключевых слов, после произнесения которых, начинается запись разговора.
и они этой штукой засадили какого-то местного мафиози,
отдавшего приказ кого-то замочить, по телефонному каналу.
слышал лет 5-10 назад.

 

Займитесь распознаванием образов с помощью искусственных нейронных сетей. Кто знает, может именно вашими усилиями появится Матрица (или Скайнет .

 

В такой постановке это оооочень заезженная тема, вы даже не представляете сколько диссертаций по этой теме защищены ещё в 80х. Особенно за бугром. Сейчас только узкая специализация возможна. Лично мне интересны больше альтернативные методы распознавания, типа RVM или уже упомянутого бустинга. Вот скажем удастся вам обучить RVM меньше, чем за O^3 можно сразу докторскую писать.

А про распознавание речи, пик в этой области пришёлся на начало 90х, сейчас наоборот наблюдается спад, по количеству работ и финансированию, кто там про тренд говорил, тот не в курсе. Но в узких областях конечно есть чем заняться. Лично мне в области speech processing очень нравится blind signal separation. Очень интересная штука и концепция. Исследования тут идут полным ходом. Советую обратить внимание.

Ну а спектральный анализ... что там ещё можно придумать? Не представляю. Всё уже полвека назад сделали.

В целом нужно понимать, что кандидатская не должна обязательно делать какие-то открытия или создавать что-то принципиально новое. Диссертация должна обладать научной новизной, а это понятие широкое. К числу признаков научной новизны относятся:
1. Постановка новой научной проблемы.
2. Введение новых научных категорий и понятий, развивающих представление о данной отрасли знаний.
3. Раскрытие новых закономерностей протекания естественных и общественных процессов.
4. Применение новых методов, инструментов, аппарата исследования.
5. Развитие научных представлений об окружающем мире, природе, обществе.

 

а если ЦОС с поправкой на оптику и всё что её касается, что скажете?

 

Может быть в науке и спад, а в практической реализации совсем наоборот. Про Google Voice слышали? Сама Microsoft ринулась в эту степь. Не удивлюсь если и Apple включится в гонку вооружений, если у некрософтовцев что-то начнет получаться - как же оставить пользователей своих ОС без нового измерения в управлении? Крупные компании, большие деньги. Не трэнд?

Какие были проекты в 90-е и каких не стало теперь? Если вы говорите про спонсирование научных исследований, то там никогда не было денег. Если хотите играть в лотерею, не обязательно так извращаться - просто купите билет.

Знакомый тон) "Не так важно поставить эксперимент, как его описать")

Ну что тут можно сказать) Опять же тренд - распознавание биометрических данных и все-такое)

 

А кто такая Micrisoft в науке? Вы явно что-то путаете в этой теме. Сами в аспирантуре учились? Фонд диссертаций по теме распознавания наш и иностранный читали? За какой период времени?

Для бизнеса это стало выгодно потому что мощности устройств позволяют этим заниматься. Но это всё не имеет никакого отношения к науке.

Распознавание не относится к ЦОС.

vecherovsky, а что значит ЦОС с поправкой на оптику? Уточни.

 

W4FhLF, наш научный руководитель работает в области ЦОС (защищался по ЖК матрицам), а директор НИИ физики к которому мы относимся занимается оптикой (впрочем почти весь институт занимается оптикой) и хочет чтобы наши с коллегой работы пошли совсем уж на благо института.

 

ИМХО: Ориентироватся лучше на прикладные темы. Например распознование брака при изготовлении ткани, работ много толковых и реализованных почти нет. Тоже при печати (рынок внедрения уже, в основном тока японцы) и т.д.
И интересно писать, и денюшку заработать можно (довольно таки неплохую), моя бывшая так за аспирантуру 20к зелени подняла (100к поделили на пятерых, начальству тоже ведь кушать что-то нужно).
Далее военная тематика но там сложнее продвинутся, нужно что-то совсем гениальное и /или связи.
С оптикой тема кандидатской ограничена только Вашей фантазией. Можно оживить и заезженную тему, да так что все будут в шоке от того, что сами этого раньше не увидели (моя бывшая так и сделала).
Плюс маленькое предупреждение некоторые руководители любят воровать интересные наработки.

 

И вы у нас еще спрашиваете чем заниматься? К примеру вот улучшение изображений и видео на основе локальных и глобальных данных а также временного распределения. Ясно что улучшение представляет собой усреднение. Но проблема в следующем, не определена функция для выбора принадлежности пикселей к данному объекту. Также для каждого пикселя надо поставить свой коэффициент которые зависит от шума. Наработок, в этой области полно, но почти нет по улучшению используя данные с разных кадров.

zicker
По поводу военных. Судя потому что мне попадалось там наработки 60 годов. Публиковаться им запрещается. Но как то все-таки странно совсем уж невидно ничего нового.

 

zicker

аналогичное слышал от знакомых из других отраслей)
потом те, у кого своровали - сами так-же воруют. и далеко не некоторые)

 

Если я что то и путаю, то это только то, что считаю что деятельность должна приносить деньги. Кто сказал что разговор только о том, чтобы протирать кожаные нашлепки на локтях пиджака и брюки до дыр на заднице сидючи и дрочючи на кафедре с прогрессом бесконечно стремящимся к нулю? Если это ваш лайфстайл, то это еще не значит что под наукой все должны понимать именно это.

Нет, и с каждым днем все больше этому рад.

Кому, простите, эти диссертации хоть когда-нибудь принесли деньги? А микрософт платит. И гугл платит. Если и есть смысл учиться в аспирантуре, то явно чтобы потом на полученных знаниях, корочках и строчках в резюме заработать.

Ну а наука, если уж на то пошло, не имеет отношения к действительности пока кто-нибудь не реализует конечный сервис или устройство. Причем реализовать его, а тем более качественно, без научных знаний сложно.

Что вы говорите? У вас явно отсутствует инженерный взгляд на вещи. По-моему прекрасно можно прикрутить разные полезные фишки ЦОС к распознаванию, даже если оно не относится, хотя я лично не понимаю как можно снять отпечаток пальца, а тем более сравнить, не обработав его в цифре.

 

пруфы можно?

 

dZentle_man, по-скольку вы не понимаете, что такое наука и по аспирантуре вам сказать нечего, предлагаю данный разговор закончить, тема не об этом.

А по части доходов не переживайте, у вас неверные представления. Лично мне моя научная деятельность позволяет сущестсовать в достатке, я не жалуюсь. И многим моим знакомым кандидатская помогла устроится на хорошие должности в прогрессивные компании. А уж сколько докторов и канднаук являются ныне директорами компаний вообще не счесть.

Ради интереса посмотрели бы сколько Ph.D. в тех же Гугл или Микрософт и какие должности они занимают. Да что уж там, Брин и Пейдж основали любимый всеми Гугл будучи аспирантами и познакомились они на одной из конференций.

vecherovsky, я бы посоветовал быть ближе к деятельности своего научного руководителя. Тем более странно, если вы будете в вашей исследовательской группе заниматься чем-то отличным от основного направления. Надо всё-таки исходить из того, что принесёт всем какую-то пользу.

 

Пруфы чего?

Электронная библиотека диссертаций Российской государственной библиотеки
Электронная библиотека авторефератов диссертаций Российской национальной библиотеки

+

сайты профильных университетов. За границей у каждого сотрудника есть своя страница, как правило с возможностью скачать статьи, курсы лекций и наработки.

Пример страницы Ph.D. который занимается слепым разделением сигналов как раз в аудиосигналах: http://itakura.kes.tul.cz/zbynek/index.htm