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3 | CMU's Framework | ||||||||||||||||||||||||||
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6 | Sl No | Date | Category | Task | Status | ||||||||||||||||||||||
7 | 1 | 24 December 2018 | Development | Extract SoundNet feats for 2019 | DONE | ||||||||||||||||||||||
8 | 2 | 24 December 2018 | Development | Extract MFCC for 2019 | RUNNING | [tester] recall=0.8940, precision=0.9777, EER=0.0023, f1=0.9340 | |||||||||||||||||||||
9 | 3 | 24 December 2018 | Development | Get t-DCF and EER for 2019 | Done | ||||||||||||||||||||||
10 | 4 | 24 December 2018 | Development | Get barebones PyTorch version | DONE | ||||||||||||||||||||||
11 | 5 | 24 December 2018 | Development | Incorporate RL into the framework | stack | ||||||||||||||||||||||
12 | 6 | 24 December 2018 | Development | Get statistics with respect to data | Done | ||||||||||||||||||||||
13 | 7 | 24 December 2018 | Research | Get baseline numbers | LFCC + GMM done | CQCC + GMM running [Computation RAM] | |||||||||||||||||||||
14 | 8 | 24 December 2018 | Development | Add graph visualization | stack | https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz | https://github.com/szagoruyko/functional-zoo/blob/master/resnet-18-export.ipynb | ||||||||||||||||||||
15 | 9 | 24 December 2018 | Research | Train using Siamese Network | stack | ||||||||||||||||||||||
16 | 10 | 24 December 2018 | Research | Train using segments of speech as opposed to full speech utterance | DONE | ||||||||||||||||||||||
17 | 11 | 24 December 2018 | Infrastructure | Backup the data and features on k14 | DONE | ||||||||||||||||||||||
18 | 12 | 25 December 2018 | Development | Barebones on PA | DONE | ||||||||||||||||||||||
19 | 13 | 26 December 2018 | Debugging | Why is PA 2019 getting better results than 2017 | RUNNING | ||||||||||||||||||||||
20 | 14 | 26 December 2018 | Infrastructure | Get EER at 5 different places in wavefile | DONE | ||||||||||||||||||||||
21 | 15 | 26 December 2018 | Development | Check this out : https://github.com/lutzroeder/netron | stack | ||||||||||||||||||||||
22 | 16 | 26 December 2018 | Investment | Check this out : https://github.com/AlexiaJM/RelativisticGAN | stack | ||||||||||||||||||||||
23 | 17 | 19 Jan 2019 | Infrastructure | Add pkl files | stack | ||||||||||||||||||||||
24 | 18 | 22 Jan 2019 | Infrastructure | Add raw signal baseline | DONE | ||||||||||||||||||||||
25 | 19 | 22 Jan 2019 | Infrastructure | Add negative sampling | DONE | ||||||||||||||||||||||
26 | 20 | 22 Jan 2019 | Research | Look up Bengio's work using raw signal | DONE | ||||||||||||||||||||||
27 | 21 | 22 Jan 2019 | Research | Try data perturbation | stack | http://www.danielpovey.com/files/2018_interspeech_emotion_id.pdf | |||||||||||||||||||||
28 | 22 | 22 Jan 2019 | Research | A TIME-RESTRICTED SELF-ATTENTION LAYER FOR ASR | stack | ||||||||||||||||||||||
29 | 23 | 22 Jan 2019 | Research | Emotion Identification from raw speech signals using DNNs | stack | ||||||||||||||||||||||
30 | 24 | 22 Jan 2019 | Research | Self-Attention: A Better Building Block for Sentiment Analysis Neural Network Classifiers | stack | ||||||||||||||||||||||
31 | 25 | 22 Jan 2019 | Research | SPEAKER RECOGNITION FROM RAW WAVEFORM WITH SINCNET | DONE | ||||||||||||||||||||||
32 | 26 | 22 Jan 2019 | Research | TOWARDS DIRECTLY MODELING RAW SPEECH SIGNAL FOR SPEAKER VERIFICATION USING CNNS | stack | ||||||||||||||||||||||
33 | 27 | 23 Jan 2019 | Research | Use warmup epochs with MFCC as first layer output | stack | ||||||||||||||||||||||
34 | 28 | 23 Jan 2019 | Research | Warmup with MFCC + negative sampling | stack | ||||||||||||||||||||||
35 | 29 | 23 Jan 2019 | Research | Linear Frequency SincNet | stack | ||||||||||||||||||||||
36 | 30 | 23 Jan 2019 | Research | Raw signal as input and quantized file as output | stack | ||||||||||||||||||||||
37 | 31 | 23 Jan 2019 | Research | Create mfcc feats for train and dev | DONE | ||||||||||||||||||||||
38 | 32 | 23 Jan 2019 | Research | Convert mfcc feats into ascii format | DONE | ||||||||||||||||||||||
39 | 33 | 23 Jan 2019 | Research | train a model to predict feats given raw samples | DONE | ||||||||||||||||||||||
40 | 34 | 23 Jan 2019 | Research | Lookup Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation | stack | ||||||||||||||||||||||
41 | 35 | 23 Jan 2019 | Research | Add normalization for [33] | stack | ||||||||||||||||||||||
42 | 36 | 23 Jan 2019 | Research | Build Wavenet for Antispoofing | DONE | ||||||||||||||||||||||
43 | 37 | 23 Jan 2019 | Research | Setup WaveNet for Antispoofing on ada | DONE | ||||||||||||||||||||||
44 | 38 | 23 Jan 2019 | Research | Add negative sampling with features | stack | ||||||||||||||||||||||
45 | 39 | 23 Jan 2019 | Research | Add MoL loss to feature + negative sampling | DONE | ||||||||||||||||||||||
46 | 40 | 25 Jan 2019 | Infrastructure | Install MATLAB | DONE | ||||||||||||||||||||||
47 | 41 | 25 Jan 2019 | Research | Run the baseline from organizers | DONE | ||||||||||||||||||||||
48 | 42 | 26 Jan 2019 | Research | Investigate the metric script | stack | ||||||||||||||||||||||
49 | 43 | 26 Jan 2019 | Research | Apply BCE Loss | DONE | ||||||||||||||||||||||
50 | 44 | 30 Jan 2019 | Research | Build baseline with SoundNet | stack | ||||||||||||||||||||||
51 | 45 | 30 Jan 2019 | Research | Finetune DCNN with BCEloss | stack | ||||||||||||||||||||||
52 | 45 | 30 Jan 2019 | Research | Add Siamese to DCNN | stack | ||||||||||||||||||||||
53 | 46 | 30 Jan 2019 | Research | Extract features from WaveNet | stack | ||||||||||||||||||||||
54 | 47 | 01 Feb 2019 | Infrastructure | Build a docker image | DONE | ||||||||||||||||||||||
55 | 48 | 01 Feb 2019 | Research | Investigate MoL | stack | ||||||||||||||||||||||
56 | 49 | 01 Feb 2019 | Research | Compare training and validation trajectories raw vs features | RUNNING | ||||||||||||||||||||||
57 | 50 | 01 Feb 2019 | Development | Make pkl files for entire data soundnet | RUNNING | ||||||||||||||||||||||
58 | 51 | 01 Feb 2019 | Research | See if BCEwithlogits loss is applying sigmoid | DONE | ||||||||||||||||||||||
59 | 52 | 01 Feb 2019 | Research | Monitor attention functionality | RUNNING | ||||||||||||||||||||||
60 | Variational Attention for Sequence-to-Sequence Models | ||||||||||||||||||||||||||
61 | https://www.kaggle.com/solomonk/pytorch-numer-ai-deep-binary-classification | ||||||||||||||||||||||||||
62 | A METHOD OF ESTIMATINGTHE EQUAL ERROR RATE FOR AUTOMATIC SPEAKER VERIFICATION | ||||||||||||||||||||||||||
63 | Test hypothesis with soundnet | ||||||||||||||||||||||||||
64 | Test hypothesis with self assessed affect | ||||||||||||||||||||||||||
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