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➤國立臺南大學資訊工程系 普通物理學 助教
➤國立臺南大學資訊工程系 普通物理學實驗 助教
➤國立臺南大學資訊工程系 數位電路設計 助教
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➤國立臺南大學資訊工程系 數位系統 助教
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Japanese Music Recommender System Based on Music Feature Extraction and Lyrics Sentimental Analyzation
Nowadays, people are able to find a song which they want to listen to through search engines of streaming media platforms. Currently, most of the systems of streaming media platforms are based on Collaborative-Filtering. Therefore, the song recommended to users might be completely different from the one that the user is looking for. To recruit the target more precisely, we developed a recommender system based on Content-Based-Filtering, which analyzes the audio features and sentiments of lyrics.
➤Recommender System
➤Audio Feature Extraction
➤Natural Language Processing
➤Sentimental Analyze
➤Natural Language Progressing, NLP
➤形態素解析
➤Audio Feature Extraction
➤Sentimental Analyze
➤Full-stack Engineering
➤Server Management
➤Networking
➤RDB(MySQL, PostgreSQL ... etc)
➤Hadoop HBase
➤Digital Signal Processing, DSP
➤Big Data Analysis, BDA
➤HDL(VHDL, Verilog)
➤Internet of Things, IoT
➤Artificial Intelligence(CNN, DNN, GAI, LLM ... etc)
➤Automatic Speech Recognition, ASR
➤Speech To Text, STT
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