Informações principais
Sobre o conteúdo
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. The course is based on open software and content. The demonstrations and programming exercises are done using Python under Ubuntu, and the references and materials for the course come from open online repositories. We are also distributing with open licenses the software and materials developed for the course.
Programa de estudos
Week 2: Discrete Fourier transform
Week 3: Fourier transform properties
Week 4: Short-time Fourier transform
Week 5: Sinusoidal model
Week 6: Harmonic model
Week 7: Sinusoidal plus residual modeling
Week 8: Sound transformations
Week 9: Sound/music description
Week 10: Concluding topics; beyond audio signal processing
Instrutores
Xavier Serra
Full Professor
Dept. of Information and Communication Technologies, UPF
Prof Julius O Smith, III
Professor of Music and (by courtesy) Electrical Engineering
CCRMA
Criador do conteúdo
A Leland Stanford Junior University, mais conhecida como Stanford University, é uma universidade privada americana situada em Silicon Valley, a sul de São Francisco.
O seu lema é "Die Luft der Freiheit weht", que significa "O vento da liberdade sopra".
Classificada entre as melhores universidades do mundo na maioria dos rankings internacionais, goza de grande prestígio.
Plataforma
A Coursera é uma empresa digital que oferece um curso on-line massivo e aberto, fundado pelos professores de computação Andrew Ng e Daphne Koller Stanford University, localizado em Mountain View, Califórnia.
O Coursera trabalha com as melhores universidades e organizações para disponibilizar alguns dos seus cursos on-line e oferece cursos em várias disciplinas, incluindo: física, engenharia, humanidades, medicina, biologia, ciências sociais, matemática, negócios, ciência da computação, marketing digital, ciência de dados. e outros assuntos.Cours
