Коллаборативная фильтрация, совместная фильтрация (англ. collaborative filtering) — это один из методов построения прогнозов (рекомендаций) в рекомендательных системах, использующий известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя. Его основное допущение состоит в следующем: те, кто одинаково оценивал какие-либо предметы в прошлом, склонны давать похожие оценки другим предметам и в будущем. Например, с помощью коллаборативной фильтрации музыкальное приложение способно прогнозировать, какая музыка понравится пользователю, имея неполный список его предпочтений (симпатий и антипатий). Прогнозы составляются индивидуально для каждого пользователя, хотя используемая информация собрана от многих участников. Тем самым коллаборативная фильтрация отличается от более простого подхода, дающего усреднённую оценку для каждого объекта интереса, к примеру, базирующуюся на количестве поданных за него голосов.
Исследования в данной области активно ведутся и в наше время, что также обуславливается и наличием нерешённых проблем в коллаборативной фильтрации.
Burier - это "плохой" плагин для насыщения и фильтрации, созданный для того, чтобы «похоронить» широкий спектр инструментов, шин и эффектов. Он оснащен очень жесткой стадией насыщения, за которой следует пара резонансных фильтров нижних и верхних частот для оптимального формирования тона. Burier...
1) Фильтрация с помощью Waves Q10 2) Применение Waves REQ6 для эквализации вокала Ссылки на плагины из этого видео: http://www.waves.com/plugins/q10-equalize...