اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل موسیقی با MATLAB: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل موسیقی با MATLAB: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: موسیقی و کامپیوتر

موضوع میانی: تحلیل موسیقی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل موسیقی محاسباتی
  • 2. مروری بر مفاهیم پایه موسیقی (نت، آکورد، گام)
  • 3. معرفی MATLAB برای تحلیل موسیقی
  • 4. خواندن و نوشتن فایل‌های صوتی در MATLAB
  • 5. پیش‌پردازش سیگنال‌های صوتی (نرمال‌سازی، حذف نویز)
  • 6. تحلیل طیفی سیگنال‌های صوتی (FFT)
  • 7. طیف‌نگاشت (Spectrogram) و کاربردهای آن
  • 8. استخراج ویژگی‌های صوتی (MFCC، Chroma Features)
  • 9. تحلیل آکورد با استفاده از MATLAB
  • 10. تشخیص گام و کلید موسیقی
  • 11. تحلیل ریتم و تمپو
  • 12. تشخیص ضرب (Beat Tracking)
  • 13. تحلیل فرم موسیقی (Music Structure Analysis)
  • 14. مدل‌سازی مارکوفی برای موسیقی
  • 15. تحلیل شباهت موسیقی
  • 16. خوشه‌بندی موسیقی بر اساس ویژگی‌ها
  • 17. طبقه‌بندی ژانر موسیقی
  • 18. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل موسیقی
  • 19. شبکه‌های عصبی برای تحلیل موسیقی
  • 20. تشخیص و تولید ملودی با MATLAB
  • 21. تحلیل هارمونیک موسیقی
  • 22. تحلیل بافت موسیقی (Texture Analysis)
  • 23. تحلیل موسیقی چندصدایی
  • 24. تولید موسیقی با استفاده از MATLAB
  • 25. تحلیل موسیقی سنتی ایرانی
  • 26. تحلیل موسیقی کلاسیک غربی
  • 27. تحلیل موسیقی پاپ و مدرن
  • 28. پردازش فایل‌های MIDI در MATLAB
  • 29. استخراج اطلاعات از فایل‌های MIDI
  • 30. تبدیل MIDI به سیگنال صوتی و بالعکس
  • 31. کاربرد MATLAB در ترکیب موسیقی
  • 32. تحلیل خودکار موسیقی و پیشنهاد آهنگ
  • 33. ارزیابی کیفیت تحلیل موسیقی
  • 34. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل موسیقی در MATLAB
  • 35. تحلیل و تجسم داده‌های موسیقی بزرگ
  • 36. روش‌های موازی‌سازی محاسبات در MATLAB برای تحلیل موسیقی
  • 37. کاربرد ابزارهای Toolbox های MATLAB در تحلیل موسیقی
  • 38. تحلیل موسیقی مبتنی بر وب با MATLAB
  • 39. توسعه رابط کاربری گرافیکی (GUI) برای تحلیل موسیقی
  • 40. مقدمه‌ای بر تحلیل موسیقی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 41. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در تحلیل موسیقی
  • 42. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تحلیل موسیقی
  • 43. تحلیل موسیقی با استفاده از Autoencoders
  • 44. تحلیل موسیقی با استفاده از Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 45. تحلیل موسیقی و تولید موسیقی با استفاده از Transformers
  • 46. تحلیل موسیقی و توصیه آهنگ با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. تحلیل موسیقی و تولید محتوای موسیقی شخصی‌سازی‌شده
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Chroma Features MATLAB MFCC MIR Music Analysis Music Information Retrieval پردازش سیگنال صوتی تحلیل طیفی تحلیل موسیقی تشخیص آکورد تشخیص گام موسیقی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.