دوره تحلیل موسیقی با MATLAB: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 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