任务详情
项目需求：实现方式可谈1. 应用需要实时分析多模态视频/音频输入，通过信号处理技术（例如动作、频率、音量、语音识别等）进行特征提取。2. 应用需要搭建一个能够接收从特征提取到的输入数据并输出成人玩具/自慰器具的操作的深度学习模型（即神经网络）。技术路线：1. 首先，需要实现实时视频/音频处理，比如使用OpenCV, MoviePy, librosa, pyaudio, soundfile等模块/库进行处理。需支持流媒体输入和离线文件。2. 其次，根据从视频/音频中提取出的特征，设计和训练深度学习模型，比如使用TensorFlow 或 PyTorch进行模型的构建和训练。3. 最后，在模型输出后，需要将输出的结果转化为具体操作指令，通过预定义的映射系统，控制成人玩具/自慰器具进行对应的无极动作（伸缩速度，伸缩距离，震动强度）。参考the handy实现人员/程序员要求：1. 数字信号处理工程师，具备视频/音频处理经验，擅长Python编程语言以及常用视频/音频处理库（OpenCV, MoviePy, librosa, pyaudio, soundfile等）。2. 机器学习/深度学习工程师，能够设计和训练深度学习模型，熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，主流视频/音频处理架构。有模型性能优化（蒸馏、剪枝、量化等）及移动端部署经验者优先。具体参考：1.The handy产品2.funscript脚本
