In this course you will learn about audio signal processing methodologies that are specific for music and of use in real applications. We focus on the spectral processing techniques of relevance for the description and transformation of sounds, developing the basic theoretical and practical knowledge with which to analyze, synthesize, transform and describe audio signals in the context of music applications.
제공자:
바르셀로나 폼페우 파브라 대학교
스탠퍼드 대학교
Audio Signal Processing for Music Applications
바르셀로나 폼페우 파브라 대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 48,950회
학습자 경력 결과
67%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 49시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
Digital Signal ProcessingSignal ProcessingPython ProgrammingFft Algorithms
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바르셀로나 폼페우 파브라 대학교
Pompeu Fabra University (UPF) is a modern public university, conveniently located in the centre of Barcelona (Spain) with the aim of providing top quality education and standing out as a research-based university. UPF is both a specialised university with a unique teaching model and a cutting-edge research institution. UPF places a strong emphasis on quality teaching, based on comprehensive education and student-centred learning, and innovation in the learning processes. UPF’s MOOCs are produced within this general goal.
스탠퍼드 대학교
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6시간 필요
Introduction
Introduction to the course, to the field of Audio Signal Processing, and to the basic mathematics needed to start the course. Introductory demonstrations to some of the software applications and tools to be used. Introduction to Python and to the sms-tools package, the main programming tool for the course.
완료하는 데 6시간 필요
11개 동영상 (총 126분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
Teaser3m
Welcome4m
Introduction to Audio Signal Processing13m
Course outline10m
Basic mathematics16m
Introduction to Audacity9m
Introduction to SonicVisualizer10m
Introduction to sms-tools17m
Introduction to Python11m
Python and sounds13m
sms-tools software14m
1개의 읽기 자료
Advanced readings and videos10m
1개 연습문제
Basics30m
완료하는 데 5시간 필요
Discrete Fourier transform
The Discrete Fourier Transform equation; complex exponentials; scalar product in the DFT; DFT of complex sinusoids; DFT of real sinusoids; and inverse-DFT. Demonstrations on how to analyze a sound using the DFT; introduction to Freesound.org. Generating sinusoids and implementing the DFT in Python.
완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 78분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
1개의 읽기 자료
Advanced readings and videos10m
1개 연습문제
DFT30m
완료하는 데 5시간 필요
Fourier theorems
Linearity, shift, symmetry, convolution; energy conservation and decibels; phase unwrapping; zero padding; Fast Fourier Transform and zero-phase windowing; and analysis/synthesis. Demonstration of the analysis of simple periodic signals and of complex sounds; demonstration of spectrum analysis tools. Implementing the computation of the spectrum of a sound fragment using Python and presentation of the dftModel functions implemented in the sms-tools package.
완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 99분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
Fourier properties 213m
Periodic signals11m
Complex sounds9m
Spectrum13m
Fourier properties23m
dftModel13m
1개의 읽기 자료
Advanced readings and videos10m
1개 연습문제
Fourier properties30m
완료하는 데 5시간 필요
Short-time Fourier transform
STFT equation; analysis window; FFT size and hop size; time-frequency compromise; inverse STFT. Demonstration of tools to compute the spectrogram of a sound and on how to analyze a sound using them. Implementation of the windowing of sounds using Python and presentation of the STFT functions from the sms-tools package, explaining how to use them.
완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 90분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
1개의 읽기 자료
Advanced readings and videos10m
1개 연습문제
Short-time Fourier transform30m
검토
AUDIO SIGNAL PROCESSING FOR MUSIC APPLICATIONS의 최상위 리뷰
LN 제공2016년 12월 3일
Top class! Very well explained, good examples, excellent learning material, practical exercises, and lots and lots of room for further personal study! Well done guys, and especially Xavier! Cheers!
EO 제공2019년 12월 8일
An absolutely awesome introduction to Audio Signal Processing. The additive introduction of new concepts is capable of teaching any beginner this topic which ordinarily is difficult to understand.
HZ 제공2017년 1월 20일
I learned a lot during this course. It took quite a lot of time and energy to complete it, but I'm glad I did. It is now much easier to follow the text of Richard Lyons' book. Highly recommended.
DA 제공2019년 3월 6일
Assignments are easily doable without any application of real analysis skills. You guys should actually ask us to build certain parts of your models so that we achieve that level of skill.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:
- 강좌에서 청강 옵션을 제공하지 않을 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 사용하거나 재정 지원을 신청할 수 있습니다.
Can I take this course for free?
Yes, there is no fee in this course. You can follow the course, do the assignments, and obtain a final grade completely for free.
Can I pay to get a Course Certificate?
No, we do not offer this option.
What resources will I need for this class?
All the materials and tools for the class are available online under open licences.
Do I need to buy a textbook for the course?
No, it is self-contained.
How much programming background is needed for the course?
All the assignments start from some existing Python code that the student have to understand and modify. Some programming experience is necessary.
What is the coolest thing I'll learn if I take this class?
You will play around with sounds a lot, analysing them, transforming them, and making interesting new sounds.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
