互動式音訊處理導論

Introduction to Interactive Audio Processing

學期

111-1

學分

0 學分

當期課號

515178

永久課號

EEEC20005

開課單位

電機工程學系

授課教師

張文輝

校區

光復

類別

選修

上課時間表

節	週四
5 13:20–14:10	互動式音訊處理導論 ED814（光復） 3 節連堂
6 14:20–15:10
7 15:30–16:20

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

本課程設計為理論說明與實驗操作並行,並著重於互動式娛樂服務之應用,透過實際應用的探討,可使學生了解音訊處理理論知識與使用概念。

先修科目

訊號與系統(required), 數位訊號處理導論(preferred)

備註

無備註

教學方式

教材取自於相關書籍或研究論文,包括上課投影片及實驗手冊。助教: 李慶昱(chyulee.ee10@nycu.edu.tw) 黃仁暐(admsd12345@gmail.com) 陳映璇(elaine.ee10@nycu.edu.tw) (ED812A, Ext. 54516)

評分方式

實驗報告(75%), 期末筆試(10%), 專題實作(15%)

課程大綱

Lab1: 基本音訊處理

學習聲音訊號的基本處理,使用Matlab進行音訊撰寫與分析。
Lab2: 電子音樂合成介面

利用 Audiosauna線上音樂合成工作站製作與編修音樂。
Lab3: 電子音樂製作程式

利用 Pure data軟體,編寫電子音樂程式。
Lab4: 卡拉OK伴唱音樂製作

透過Adobe Audition 來進行聲道刪減、去除人聲與消除雜訊等實作
Lab5: MIDI音樂之音值識別

透過MATLAB程式,了解MIDI檔案格式並理解與樂譜之間的關係。並利用隱藏式馬可夫模型(HMM)進行音值(note value)識別。
Lab6: MIDI音樂之拍號判定

針對最常見的4種拍號,2/4拍、3/4拍、4/4拍與6/8拍,在的時間脈衝序列的差異性,使用自相關係數取得不同拍號的週期性,並使用支持向量機建構4種拍號的分類模型。
Lab7: MIDI音樂之樂譜追蹤

以MATLAB程式,建立一基於初學者彈奏行為的樂譜追蹤系統,擷取MIDI音樂檔案中的彈奏資訊,進而追蹤彈奏者在練習情況下的樂譜位置。
Lab8: MIDI音樂之伴奏配樂

透過MATLAB程式,建立音高的機率作為特徵向量。並利用隱藏式馬可夫模型(HMM)基於Python環境來進行和絃(Chord Recognition)識別。
Lab9: 歌手辨識系統

製作一個口說歌曲查詢系統,讓使用者以口說方式,說出歌名或歌手來查詢想要的歌曲。利用自由軟體HTK (Hidden Markov Model Toolkit) 來學習隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)辨識器的原理及應用。
Lab10:哼唱式歌曲查詢系統實作

透過 C程式撰寫哼唱式歌曲查詢系統。

週次計畫

教師未提供此項資料

教科書

教師未提供此項資料

Office Hours

地點: 工程四館(ED)809
時間: 星期三 Wednesday Morning 10:00-12:00
聯絡方式: Email: wwchang@cc.nctu.edu.tw