Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Music Processing Analysis

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Music Processing Analysis - Cheatsheet
Music Processing Analysis - Cheatsheet Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung Definition: Grundlegende Techniken zur Analyse und Verarbeitung digitaler Signale. Details: Diskrete Fourier-Transformation (DFT): Umwandlung von Zeit- in Frequenzdomain. Faltung: Mathematische Operation, um Linearität und Zeitinvarianz zu testen. Z-Transformation: Verallgemeinerung der DFT, nützlich für Stabilitäts...

Music Processing Analysis - Cheatsheet

Zugreifen
Music Processing Analysis - Exam
Music Processing Analysis - Exam Aufgabe 1) In der digitalen Signalverarbeitung werden verschiedene Techniken zur Analyse und Verarbeitung von Signalen verwendet. Diese Techniken umfassen die Diskrete Fourier-Transformation (DFT), Faltung, Z-Transformation, das Abtasttheorem (Nyquist-Shannon), sowie verschiedene Filtertypen wie Low-Pass, High-Pass, Bandpass und Notch-Filter. Ein weiteres wichtiges...

Music Processing Analysis - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was beschreibt das Abtasttheorem (Nyquist-Shannon)?

Welche Transformation verallgemeinert die Diskrete Fourier-Transformation (DFT)?

Welche mathematische Operation wird verwendet, um Linearity und Zeitinvarianz zu testen?

Was ist die grundlegende Definition der Fourier-Transformation?

Welche Funktion hat die Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT)?

Was ist ein verbreitete Anwendung der STFT in der Musiksignalverarbeitung?

Was ist die Hauptfunktion eines Tiefpassfilters?

Welcher Filtertyp verwendet Rückkopplung und hat einen effizienten Speicherbedarf?

Welche Anwendungen haben Filter in der Audiosignalverarbeitung?

Was ist die Hauptaufgabe der Rauschunterdrückung in Musiksignalen?

Welche Techniken werden zur Rauschentfernung in Musiksignalen verwendet?

Wie wird das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) berechnet?

Was misst die Autokorrelation eines Signals in der Tonhöhenbestimmung?

Wie lautet die mathematische Formel für die Autokorrelationsfunktion?

Wie wird die Cepstrum-Analyse mathematisch durchgeführt?

Was sind einige der Techniken für maschinelles Lernen, die zur Klassifikation von Klängen und Bestimmung von Tonhöhen verwendet werden?

Welche Modelle werden häufig zur Klangklassifikation und Tonhöhenbestimmung verwendet?

Welche Metriken werden zur Leistungsbewertung bei maschinellem Lernen für Klangklassifikation verwendet?

Was stellt ein Spektrogramm dar?

Was ist die Diskrete Wellenlet-Transformation (DWT) nützlich zur?

Welche Form hat die Berechnung der Kontinuierlichen Wellenlet-Transformation (CWT)?

Was sind grundlegende Merkmale, die bei der Feature-Extraktion aus Musikdaten gewonnen werden?

Welche Herausforderungen bestehen bei Echtzeitanwendungen zur Musikverarbeitung?

Welche Verfahren werden zur Feature-Extraktion in der Musikverarbeitung eingesetzt?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Music Processing Analysis an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Signalverarbeitung

Die Signalverarbeitung ist ein zentrales Thema der Vorlesung, in dem die Methoden zur Bearbeitung von digitalen Audiosignalen vermittelt werden.

  • Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung
  • Filtertypen und deren Anwendungen
  • Fourier-Transformation und ihre Bedeutung in der Audiobearbeitung
  • Zeit- und Frequenzbereichsanalyse
  • Rauschunterdrückung und Signalverstärkung
Karteikarten generieren
02
02

Spektralanalyse

Die Spektralanalyse beschäftigt sich mit der Untersuchung von Frequenzkomponenten eines Audiosignals.

  • Einführung in die Spektralanalyse
  • Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT)
  • Spektrogramme und ihre Interpretation
  • Wellenlet-Transformation
  • Anwendungen der Spektralanalyse in der Musikverarbeitung
Karteikarten generieren
03
03

Tonhöhenbestimmung

Die Tonhöhenbestimmung ist ein wesentlicher Bestandteil zur Analyse und Bearbeitung von Musiksignalen.

  • Grundlagen der Tonhöhenwahrnehmung
  • Algorithmische Ansätze zur Tonhöhenbestimmung
  • Autokorrelation und Cepstrum-Analyse
  • Maschinelles Lernen in der Tonhöhenbestimmung
  • Anwendungsfälle und Herausforderungen
Karteikarten generieren
04
04

Klangidentifikation

Die Klangidentifikation ermöglicht es, verschiedene Instrumente und Klänge in einem Audiosignal zu unterscheiden.

  • Merkmale und Eigenschaften von Klängen
  • Maschinelles Lernen für Klangklassifikation
  • Feature-Extraktionstechniken
  • Trainingsverfahren und Datenbanken
  • Echtzeitanwendungen zur Klangidentifikation
Karteikarten generieren
05
05

Anwendungsfälle und Projekte

Theorie und Praxis werden durch die Besprechung realer Anwendungsfälle und Projekte miteinander verbunden.

  • Projekt zur Implementierung eines Equalizers
  • Fallstudie zur automatischen Transkription von Musik
  • Entwicklung einer App zur Rauschenreduktion
  • Analyse und Bearbeitung von Audiodaten
  • Präsentation und Dokumentation der Projektarbeiten
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Music Processing Analysis an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Music Processing Analysis' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir die Möglichkeit, tief in die Analyse und Verarbeitung von Musiksignalen einzutauchen. Der Kurs richtet sich primär an Studierende der Informatik und behandelt wesentliche Methoden und Techniken der Musiksignalverarbeitung. Du wirst lernen, wie man Musiksignale analysiert, verarbeitet und interpretiert.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und Übungsblättern.

Studienleistungen: Die Leistungen werden durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters bewertet.

Angebotstermine: Der Kurs wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Signalverarbeitung, Spektralanalyse, Tonhöhenbestimmung, Klangidentifikation

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

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.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Informatik

93182 Mainframe Programmierung II Kurs ansehen
Advanced Deep Learning Kurs ansehen
Advanced Design and Programming (5-ECTS) Kurs ansehen
Advanced Game Physics Kurs ansehen
Advanced Mechanized Reasoning in Coq Kurs ansehen
Advanced Networking LEx Kurs ansehen
Advanced Programming Techniques Kurs ansehen
Advanced Simulation Technology Kurs ansehen
AI-1 Systems Project Kurs ansehen
AI-2 Systems Project Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen