docs : adding gift

@@ -194,7 +194,7 @@ class Effector:
         global Q
 
         db, main_frequency, amplitude = self.get_decibel_freq_amplitude(active_sound)
-        print("touched, db {}, main_frequency {}, amplitude {}".format(db, main_frequency, amplitude))
+        print("touched, db {:2f}, main_frequency {:2f}, amplitude {:2f}".format(db, main_frequency, amplitude))
         param = self.get_distortion_rate(db, main_frequency, amplitude)
         if(self.effect == "echo"):
             print("echo 정도 :", param)

 # Capstone Design 2
-# Sound Augumentation을 이용한 악기
 
+# 연구의 필요성
+수많은 사운드 디자이너들은, 원하는 소리를 얻기위해 계속해서 듣고, 다시 랜더링하고 변형효과를 걸고 다시 들어보는 과정을 반복합니다. 이러한 과정을 조금 더 편하고 빠르게 할 수 있도록, 변형하고자 하는 소리를 어떤식으로 변형하고 싶은지 입력을 하게되면, 그에 따라 변형 가능하도록 프로그램을 만들고자 합니다.
+
+# 연구 목표
+실시간으로 입력 받은 소리의 특성을 분석해, 기존의 소리를 왜곡해 들려주는것이 목표 입니다.
+
+# Sound Augumentation을 이용한 악기
 실행방법
 ```
 pip install -r requirements.txt
@@ -8,4 +14,11 @@ python low_latnecy.py
 ```
 
 이후 본인이 직접 녹음한 소리를 사용하고 싶으면 y를 입력해 녹음을 진행하고,
-그렇지 않으면 그냥 n을 누르고 소리를 입력하시면 됩니다.
\ No newline at end of file
+그렇지 않으면 그냥 n을 누르고 소리를 입력하시면 됩니다.
+
+### 실행화면
+![](example.gif)
+
+# 결론 및 제언
+- 이 프로젝트에서는 충격음만 변형을 했지만, 추후에는 실시간으로 변환할 소리와, 변환 소리를 위한 필터도 함께 적용하면 좋을것 같습니다.
+- 실시간 프로세싱을 위해 머신러닝은 사용하지 못했습니다, 필터를 찾는 과정에서 머신러닝 파트를 진행할 수 있으면 좋을것 같습니다.