کتاب تحلیل موسیقی با MATLAB: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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
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.