direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Sie sind hier

TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Audio Content Analysis

Inhalt: Die Analyse von Audiosignalen zur Extraktion von 
musikalischen Merkmalen wie Melodie, Tempo, Genre, etc. erfordert 
angepaßte Ansätze der digitalen Audiosignalverarbeitung. Diese Vorlesungs-Übungskombination stellt Lösungsansätze vor, die dann 
praktisch in der begleitenden Matlabübung umgesetzt werden können. 

Inhalt der Vorlesung: Vorstellung von Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung zur Analyse von Audiodaten wie Tonhöhenerkennung, Tempoerkennung, etc. 
Dozent: Dr. Alexander Lerch

Inhalt der Übung: Praktische Übung zur Umsetzung von Algorithmen zur Signalanalyse in Matlab. 
Dozent: Dipl.-Ing. Tim Flohrer

Zeitraum und Ort

Zeitraum: 10.04.2012 - 11.07.2012

Wochentag / Zeit d. Vorlesung: Mo, 18-20 Uhr
Wochentag / Zeit d. Übung:
Mi, 16-18 Uhr
Raum d. Vorlesung: TA 201
Raum d. Übung: H 3017

Dozenten und Tutoren

Dozenten: Dr. Alexander Lerch und Dipl. Ing. Tim Flohrer

Prüfung

Projektpräsentation und Ausarbeitung

Weitere Informationen

Veranstaltungstyp:
Umfang: 4 SWS (VL+UE)
Angebot: jedes 2. Semester
Voraussetzung: Kenntnisse der digitalen Audiosignalverarbeitung, Matlabkenntnisse
Veranstaltungsnummer: 0135 L XXX

Material und Skripte

Introduction:


Fundamentals:


Low Level Features
:


Onset Detection
:


Beat Tracking
:


Monophonic Pitch Tracking
:


Polyphonic Pitch Tracking:


Tuning Frequency Estimation
:


Key Estimation:


Chord Detection:


Audio-to-Audio Alignment:


Musical Genre Classification:


Audio Fingerprinting:


Music Performance Analysis
:

Zusatzinformationen / Extras

Direktzugang

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Diese Seite verwendet Matomo für anonymisierte Webanalysen. Mehr Informationen und Opt-Out-Möglichkeiten unter Datenschutz.