02452 Systemer til behandling af audio-information

2018/2019

Kursusinformation
Audio Information Processing Systems
Engelsk
5
Kandidat
Kurset udbydes som enkeltfag
F5A (ons 8-12)
Campus Lyngby
Forelæsninger, øvelser og projekter
13-uger
F5A
Mundtlig eksamen
Alle hjælpemidler er tilladt
7-trins skala , intern bedømmelse
02450/02451 , Kendskab til grundlæggende signalbehandling samt machine learning eller statistik.
Mikkel Nørgaard Schmidt , mnsc@dtu.dk
Tommy Sonne Alstrøm , Lyngby Campus, Bygning 321, Tlf. (+45) 4525 3431 , tsal@dtu.dk

01 Institut for Matematik og Computer Science
http://www.imm.dtu.dk/courses/02452
I studieplanlæggeren
Kontakt underviseren for information om hvorvidt dette kursus giver den studerende mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk
Overordnede kursusmål
Målet med kurset er at bibringe deltagerne kompetencer til at forstå, implementere og analysere systemer der producerer, modificerer eller ekstraherer information fra audio- og lydkilder.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • Beskrive brugen af systemer der behandler audioinformation indenfor anvendelsesområder som informatik, medicin og kunst.
  • Beskrive brugen af signalbehandling, akustik og auditorisk perception i systemer der behandler audioinformation.
  • Designe og implementere systemer der behandler audioinformation med henblik på at skabe, modificere, og udtrækker information fra audio.
  • Manipulere forskellige repræsentationer af lyd; herunder bølger, spektre, cepstral og chroma, kilde-filter og sinus-modeller samt perceptuel audio kodning.
  • Syntetisere lyd såsom tale og musik baseret på statistiske og fysiske modeller.
  • Transformere og behandle lyd; herunder støjreduktion, tidsskala modifikation, lydeffekt filtrering og 3D rumliggørelse.
  • Udtrække information fra audio så som at estimere tempo og grundfrekvens, samt at detektere og diskriminere mellem forskellige lydkilder.
  • Adskille blandede lyde i individuelle lydkilder ved brug af teknikker såsom independet component analysis.
Kursusindhold
Repræsentation af lyd: Audio features og repræsentationer. Skabelse af lyd: Audio syntese baseret på statistiske og fysiske modeller. Manipulation af lyd: Støjreduktion, lydeffekter og kildeseparation. Udtrækning af information fra lyd: Estimation, detektion og klassifikation.
Sidst opdateret
11. januar, 2019