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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Dieser Bereich bietet eine grundlegende Einführung in die Konzepte und Techniken der digitalen Signalverarbeitung (DSP), die in der Musikverarbeitung verwendet werden. Studierende lernen die mathematischen Grundlagen und praktische Anwendungen von DSP kennen.
Dieser Abschnitt behandelt die Techniken und Algorithmen zur Analyse und Extraktion von Informationen aus Musikdaten. Du lernst die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Verarbeitung musikalischer Strukturen kennen.
Dieser Abschnitt integriert maschinelles Lernen mit der Musikverarbeitung. Du wirst grundlegende und fortgeschrittene Techniken zur Extraktion von Merkmalen und deren Einsatz in maschinellen Lernmodellen lernen.
Diese Lektion befasst sich mit den Standards und Techniken zur digitalen Repräsentation von Musik. MIDI (Musical Instrument Digital Interface) und Musiknotation spielen hierbei eine wesentliche Rolle.
Die praktischen Übungen vertiefen das in den Vorlesungen gelernte Wissen durch praktische Anwendung. Hier wirst Du praktische Projekte durchführen, die die Prinzipien und Techniken der Musikverarbeitung anwenden.
Der Kurs 'Music Processing Analysis - Lecture and Exercise' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir die ideale Möglichkeit, die theoretischen und praktischen Aspekte der Musikverarbeitung zu erlernen. Dieser Kurs richtet sich vorrangig an Studierende der Informatik und deckt ein breites Themenspektrum ab, von der digitalen Signalverarbeitung bis hin zu maschinellem Lernen in der Musikverarbeitung.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Besteht aus Vorlesungen und Übungen, die theoretische und praktische Aspekte der Musikverarbeitung abdecken. Typischerweise gibt es wöchentliche Vorlesungen und begleitende Übungen.
Studienleistungen: Die Bewertung erfolgt durch eine Kombination aus schriftlichen Prüfungen und praktischen Projekten, die während des Semesters eingereicht werden müssen.
Angebotstermine: In der Regel im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Einführung in digitale Signalverarbeitung, Analyse von Musikinformationen, Feature Extraction und maschinelles Lernen in der Musikverarbeitung, MIDI und Musiknotation
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Max A.
Kimberly Q.
Joseph K.
Nuan L.
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