2022-自學課程-數位聲訊分析與合成(7-12月)

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  • 12 學生
  • 報名時間 : 2022/07/01 - 2022/12/31
  • 開課時間 : 2022/07/01 - 2022/12/31
  • 課程費用 : 免費

報名課程

介紹

第一講:離散時間傅立葉轉換和褶積定理

第二講:短時間傅立葉轉換

第三講:<重疊 - 相加> 之分析與合成系統

第四講:頻譜估計淺介

第五講:音樂訊號略述:何謂音高?

本課程提供線上測驗,但不提供線上成績單,僅提供成績顯示。

章節

* 以下章節為預覽,請點報名後點選開始上課,進入課程
  • 第一週:離散時間傅立葉轉換與褶積定理
    • ● 1.1 Discrete time Fourier Transform(DTFT)
    • ● Quiz1-1
    • ● 1.2 Inverse transform and properties
    • ● Quiz1-2
    • ● 1.3 Linear time invariant system(1)
    • ● Quiz1-3
    • ● 1.4 Linear time invariant system(2)
    • ● 1.5 Convolution theorem and Parseval’s theorem
    • ● Quiz1-5
  • 第二週:短時間傅立葉轉換
    • ● 2.1 The Short time Fourier Transform (Intro)
    • ● Quiz2-1
    • ● 2.2 The discrete Fourier transform (DFT)
    • ● Quzi2-2
    • ● 2.3 The Fast Fourier transform (FFT) and its inverse
    • ● Quiz2-3
    • ● 2.4 The short time Fourier transform(STFT)
    • ● Quiz2-4
    • ● 2.5 Commonly used windows
    • ● Quiz2-5
  • 第三週:《重疊-相加》之分析與合成系統
    • ● 3.1 The Overlap add System for Analysis and Synthesis
    • ● Quiz3-1
    • ● 3.2 Finite impulse response (FIR) filtering(1)
    • ● Quiz3-2
    • ● 3.3 Finite impulse response FIR filtering(2)
    • ● Quiz3-3
    • ● 3.4 FFT based filtering
    • ● Quiz3-4
    • ● 3.5 Constant overlap add COLA synthesis(1)
    • ● Quiz3-5
    • ● 3.6 Constant overlap add COLA synthesis(2)
    • ● Quiz3-6
  • 第四週:頻譜估計淺介
    • ● 4.1 Introduction to Spectral Estimation
    • ● Quiz4-1
    • ● 4.2 Let's begin spectral estimation-Dual Tone Multi Frequency Decoding
    • ● Quiz4-2
    • ● 4.3 Let's begin spectral estimation-Dual Tone Multi Frequency Decoding(2)
    • ● Quiz4-3
    • ● 4.4 Resolution vs. Accuracy in Spectral Estimation
    • ● Quiz4-4
    • ● 4.5 the uncertainty inequality
    • ● Quiz4-5
    • ● 4.6 The Fisher information and the Cramer Rao bound(1)
    • ● Quiz4-6
    • ● 4.7 The Fisher information and the Cramer Rao bound(2)
    • ● Quiz4-7
  • 第五週:音樂訊號略敘:何謂音高?
    • ● 5.1 Pitch, harmony, and timbre(1)
    • ● Quiz5-1
    • ● 5.2 Pitch, harmony, and timbre(2)
    • ● Quiz5-2
    • ● 5.3 Human physiological basis for pitch
    • ● Quiz5-3
    • ● 5.4 Weird things -- pitch ranking violation and the missing fundamental
    • ● 5.5 Summarizing comments – One pitch, two mechanisms
    • ● Quiz5-5

常見問題

線上成績單 :
此課程不提供線上成績單,僅供成績顯示

學習履歷 :
此課程不提供學習履歷


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講師

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劉奕汶

國立清華大學電機工程學系教授 | 查看講師

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2022-自學課程-數位聲訊分析與合成(7-12月)

本課程以數位訊號處理的理論,去解析音訊本質。各單元主題以會數學公式或定理,去解釋各種處理音訊的技術理論和聽覺科學現象,搭配程式設計(Matlab)去實踐,主題包含時域到頻域的轉換、濾波器的設計、耳蝸的聽覺科學、聲訊的合成系統等內容。