---
# System prepended metadata

title: Final Project
tags: [COTAI LHP]

---

---
title: Final Project
tags: COTAI LHP
description: View the slide with "Slide Mode".
---

# Final Project
### Emotion Music Recommendation
* Student: Triệu Gia Huy
* Instructors: Huy Le, Hung Ngo
* Course: Deep Learning for AI, 2022

Le Hong Phong Highschool for the Gifted, HCMC Vietnam

---

#### Project Description
* Ngày nay, công nghệ đã phát triển nên những bài nhạc cũng đã được sản xuất rất nhiều khiến cho ta khó chọn lựa nhạc.
* Ứng dụng AI này sẽ giúp ta dễ dàng chọn lựa bài hát phù hợp với cảm xúc hiện tại của ta dựa vào nhận diện cảm xúc qua khuôn mặt.

---

#### Quá trình thực hiện
* Lên ý tưởng
* Tìm kiếm dataset
* Tìm kiếm cấu trúc pre-trained model, cấu trúc model phù hợp với hệ thống
* Xây dựng demo app
* Thử nghiệm và tối ưu app
* Hoàn thiện app

---

#### Task

* App gợi ý nhạc dựa trên cảm xúc hiện tại của người dùng
* Input: 1 khuôn mặt được ghi lại bởi webcam
* Output: dự đoán cảm xúc và 1 list nhạc gợi ý

---

#### Experience
* Dataset khuôn mặt: [FER2013](https://www.kaggle.com/datasets/msambare/fer2013)
![](https://i.imgur.com/YfJ7ELg.jpg)

---

#### Experience
* Dataset gồm 6 nhãn: Angry, Disgust, Fear, Happy Neutral, Sad, Surprise.
* Train set gồm 28,709 ảnh và test set gồm 3,589 ảnh.

---

#### Experience

* [Classified Music](https://drive.google.com/drive/folders/1T_AtDpb7xoDcRIgINdaqeLwQPH8U8pzm?usp=sharing)
* Dataset nhạc cũng được chia làm 6 nhãn: Angry, Disgust, Fear, Happy Neutral, Sad, Surprise
* Example: Happy songs
![](https://i.imgur.com/wp6xjBV.png)

---

#### Function space
Emotion model: CNN
* [DeepFace](https://github.com/serengil/deepface/) emotion pre-trained model:
    * [DeepFace Model](https://github.com/serengil/deepface/blob/master/deepface/extendedmodels/Emotion.py)
    * [Pre-trained weight](https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/facial_expression_model_weights.h5)

---

#### Performance
* Result in test set
![](https://i.imgur.com/Bo943ps.jpg)
* Model sau khi được train có loss: 1.1619 và accuracy: 0.5606 trên test

---

#### Algorithm
* [Full image](https://drive.google.com/file/d/1jbNgo0RnsmQ4guFEtnxkmVkelwrsKjiU/view?usp=sharing)
![](https://i.imgur.com/q7OMPnS.png)

---

#### Demo web
* Sử dụng Flask, CSS, HTML
* Giao diện
![](https://i.imgur.com/DSmYKmv.png)


---

#### Demo web
* Result
![](https://i.imgur.com/APgekUY.jpg)

---

#### Thanks for watching and listening my presentation
* My github repo: https://github.com/huyg1108/music-recommender