Об этом курсе
Недавно просмотрено: 25,756

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 52 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 weeks of study, 8 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Digital Signal ProcessingSignal ProcessingPython ProgrammingFft Algorithms

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 52 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 weeks of study, 8 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
6 ч. на завершение

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.

...
11 видео ((всего 126 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Teaser3мин
Welcome4мин
Introduction to Audio Signal Processing13мин
Course outline10мин
Basic mathematics16мин
Introduction to Audacity9мин
Introduction to SonicVisualizer10мин
Introduction to sms-tools17мин
Introduction to Python11мин
Python and sounds13мин
sms-tools software14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings and videos10мин
1 практическое упражнение
Basics20мин
Неделя
2
5 ч. на завершение

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.

...
6 видео ((всего 78 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
DFT 111мин
DFT 216мин
Analyzing a sound8мин
Introduction to Freesound12мин
Sinusoids14мин
DFT15мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings and videos10мин
1 практическое упражнение
DFT20мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

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.

...
7 видео ((всего 99 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
Fourier properties 213мин
Periodic signals11мин
Complex sounds9мин
Spectrum13мин
Fourier properties23мин
dftModel13мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings and videos10мин
1 практическое упражнение
Fourier properties20мин
Неделя
4
5 ч. на завершение

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.

...
6 видео ((всего 90 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
STFT 117мин
STFT 216мин
Spectrogram10мин
Analyzing a sound14мин
Windows16мин
STFT14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings and videos10мин
1 практическое упражнение
Short-time Fourier transform20мин
Неделя
5
5 ч. на завершение

Sinusoidal model

Sinusoidal model equation; sinewaves in a spectrum; sinewaves as spectral peaks; time-varying sinewaves in spectrogram; sinusoidal synthesis. Demonstration of the sinusoidal model interface of the sms-tools package and its use in the analysis and synthesis of sounds. Implementation of the detection of spectral peaks and of the sinusoidal synthesis using Python and presentation of the sineModel functions from the sms-tools package, explaining how to use them.

...
8 видео ((всего 115 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Sinusoidal model 213мин
Sinusoidal model 317мин
Sinusoidal model13мин
Analyzing a sound12мин
Peak detection14мин
Sinusoidal synthesis12мин
sineModel16мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advance reading10мин
1 практическое упражнение
Sinusoidal model20мин
Неделя
6
5 ч. на завершение

Harmonic model

Harmonic model equation; sinusoids-partials-harmonics; polyphonic-monophonic signals; harmonic detection; f0-detection in time and frequency domains. Demonstrations of pitch detection algorithm, of the harmonic model interface of the sms-tools package and of its use in the analysis and synthesis of sounds. Implementation of the detection of the fundamental frequency in the frequency domain using the TWM algorithm in Python and presentation of the harmonicModel functions from the sms-tools package, explaining how to use them.

...
7 видео ((всего 120 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
F0 detection20мин
Pitch detection14мин
Harmonic model25мин
Analyzing a sound14мин
F0 detection16мин
harmonicModel14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings10мин
1 практическое упражнение
Harmonic model20мин
Неделя
7
5 ч. на завершение

Sinusoidal plus residual model

Stochastic signals; stochastic model; stochastic approximation of sounds; sinusoidal/harmonic plus residual model; residual subtraction; sinusoidal/harmonic plus stochastic model; stochastic model of residual. Demonstrations of the stochastic model, harmonic plus residual, and harmonic plus stochastic interfaces of the sms-tools package and of its use in the analysis and synthesis of sounds. Presentation of the stochasticModel, hprModel and hpsModel functions implemented in the sms-tools package, explaining how to use them.

...
8 видео ((всего 126 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Sinusoidal plus residual modeling16мин
Stochastic model10мин
Harmonic plus residual model14мин
Harmonic plus stochastic model12мин
stochasticModel17мин
hprModel19мин
hpsModel14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings10мин
1 практическое упражнение
Sinusoidal plus residual model20мин
Неделя
8
5 ч. на завершение

Sound transformations

Filtering and morphing using the short-time Fourier transform; frequency and time scaling using the sinusoidal model; frequency transformations using the harmonic plus residual model; time scaling and morphing using the harmonic plus stochastic model. Demonstrations of the various transformation interfaces of the sms-tools package and of Audacity. Presentation of the stftTransformations, sineTransformations and hpsTransformations functions implemented in the sms-tools package, explaining how to use them.

...
9 видео ((всего 120 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Sounds transformations 216мин
Morphing with STFT10мин
Time scaling11мин
Pitch changes12мин
Morphing with HPS12мин
stftTransformations18мин
sineTransformations11мин
hpsTransformations9мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings10мин
1 практическое упражнение
Sound transformations20мин
Неделя
9
5 ч. на завершение

Sound and music description

Extraction of audio features using spectral analysis methods; describing sounds, sound collections, music recordings and music collections. Clustering and classification of sounds. Demonstration of various plugins from SonicVisualiser to describe sound and music signals and demonstration of some advance features of freesound.org. Presentation of Essentia, a C++ library for sound and music description, explaining how to use it from Python. Programming with the Freesound API in Python to download sound collections and to study them.

...
6 видео ((всего 142 мин.)), 2 тестов
6 видео
Sound and music description24мин
Sound descriptors14мин
Freesound20мин
Intro to Essentia25мин
Freesound API26мин
1 практическое упражнение
Sound and music description20мин
Неделя
10
2 ч. на завершение

Concluding topics

Audio signal processing beyond this course. Beyond audio signal processing. Review of the course topics. Where to learn more about the topics of this course. Presentation of MTG-UPF. Demonstration of Dunya, a web browser to explore several audio music collections, and of AcousticBrainz, a collaborative initiative to collect and share music data.

...
6 видео ((всего 106 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Review12мин
MTG-UPF18мин
Goodbye17мин
Dunya18мин
AcousticBrainz22мин
1 материал для самостоятельного изучения
Advanced readings10мин
1 практическое упражнение
Concluding topics20мин
6 ч. на завершение

Concluding topics: Lesson Choices

...
3 тестов
4.8
Рецензии: 56Chevron Right

67%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Обработка аудиосигнала при создании музыкальных произведений

автор: LNDec 4th 2016

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!

автор: HZJan 21st 2017

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.

Преподаватели

Avatar

Xavier Serra

Full Professor
Dept. of Information and Communication Technologies, UPF
Avatar

Prof Julius O Smith, III

Professor of Music and (by courtesy) Electrical Engineering
CCRMA

О Университет Помпеу Фабра, Барселона

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....

О Стэнфордский университет

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....

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Yes, there is no fee in this course. You can follow the course, do the assignments, and obtain a final grade completely for free.

  • No, we do not offer this option.

  • All the materials and tools for the class are available online under open licences.

  • No, it is self-contained.

  • All the assignments start from some existing Python code that the student have to understand and modify. Some programming experience is necessary.

  • You will play around with sounds a lot, analysing them, transforming them, and making interesting new sounds.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.