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GN⁺: 음악 처리 기초를 위한 Python 노트북

 (audiolabs-erlangen.de)
2P by neo 2달전 | favorite | 댓글 1개

FMP 노트북: 음악 처리 기초를 위한 Python 노트북

현재 상태 정보

  • FMP 노트북은 정기적으로 업데이트됨 (현재 버전: 1.2.6).
  • 정적 HTML 버전으로 바로 내용을 탐색할 수 있음.
  • Python 코드를 실행하려면 "Get Started" 페이지의 지침을 따를 필요가 있음.

소개

  • FMP 노트북은 음악 처리 기초(FMP)를 가르치고 배우기 위한 교육 자료 모음임.
  • 음악 정보 검색(MIR) 분야의 주요 주제를 다루며, 이론을 구현하는 Python 코드 예제 포함.
  • Jupyter 노트북 기반의 일관되고 종합적인 프레임워크로 구성됨.
  • 학생, 교사, 연구자를 대상으로 이론과 실습을 공부하고 강의 자료를 생성하며, 많은 MIR 작업의 기본 구현을 제공함.

라이선스 정보

  • 텍스트와 그림은 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License 하에 있음.
  • Python 패키지 libfmp는 MIT 라이선스 하에 있으며 GitHub에서 이용 가능함.
  • 오디오 자료는 각각의 원래 라이선스가 적용됨.

시작하기

  • 정적 HTML 버전은 설치 없이 바로 사용 가능함.
  • Python 코드 셀을 실행하려면 노트북을 다운로드하고 환경을 설정한 후 Jupyter 서버를 시작해야 함.
  • 필요한 단계는 FMP 노트북의 "Get Started" 섹션에 자세히 설명되어 있음.

개요

  • FMP 노트북은 교재 [Müller, FMP, Springer 2015]의 8개 장을 따라 구성됨.
  • 각 장은 Python 프로그래밍, Jupyter 프레임워크, 음악 표현, 신호의 푸리에 분석, 음악 동기화, 음악 구조 분석, 코드 인식, 템포 및 비트 추적, 콘텐츠 기반 오디오 검색, 음악적으로 정보가 있는 오디오 분해 등을 다룸.

주요 기여자

  • 여러 학생, 협력자, 동료들이 FMP 노트북의 제작에 기여함.
  • 주요 기여자: Vlora Arifi-Müller, Stefan Balke, Eran Egozy, Michael Krause, Patricio López-Serrano, Brian McFee, Sebastian Rosenzweig, Steve Tjoa, Angel Villar-Corrales, Christof Weiß, Frank Zalkow, Tim Zunner.

참고 자료

  • LibROSA: Brian McFee가 유지 관리하는 음악 정보 검색 시스템을 위한 많은 빌딩 블록 제공.
  • Notes on Music Information Retrieval: Steve Tjoa가 유지 관리하는 MIR 교육 자료 모음.
  • Fundamentals of Music Processing 강좌: Eran Egozy가 제공하는 많은 Python 코드 예제 포함.

GN⁺의 의견

  • 교육적 가치: FMP 노트북은 음악 처리 기초를 배우고자 하는 사람들에게 매우 유익한 자료임.
  • 실습 중심: 이론과 함께 제공되는 Python 코드 예제는 실습을 통해 이해를 높이는 데 도움을 줌.
  • 오픈 소스 활용: 다양한 오픈 소스 도구와 라이브러리를 활용하여 학습 자료를 풍부하게 제공함.
  • 기술적 요구사항: Python과 Jupyter 노트북에 대한 기본적인 이해가 필요함.
  • 업데이트 필요성: 정기적인 업데이트가 이루어지고 있으므로 최신 버전을 확인하는 것이 중요함.
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neo 2달전  [-]
Hacker News 의견

  • 디지털 오디오 처리 알고리즘을 배울 수 있는 좋은 자료가 있는지에 대한 질문: 디지털 오디오 처리 알고리즘, 예를 들어 압축, 리버브 등에 대해 배울 수 있는 좋은 자료가 있는지에 대한 질문.

  • 오디오 DSP+ML에 대한 최고의 자료: 음악에 중점을 두고 있지만, 음성 환경 소리 등 다른 오디오에도 매우 관련성이 높은 최고의 자료 중 하나임.

  • 추가로 도움이 될 수 있는 자료: ThinkDSP도 도움이 될 수 있음.

  • 음악 지식이 없지만 프로그래밍을 좋아하고 오디오 및 사운드 생성에 대해 배우고 싶은 사람에게 좋은지에 대한 질문: 음악 지식이 없어도 다른 신호 유형의 맥락에서 도움이 됨.

  • 좋은 참고 자료: 좋은 자료임.

  • 감사 인사: 좋은 자료, 고맙습니다.

  • 추가 참고 자료: 콜롬비아 대학의 Dan Ellis의 웹페이지와 매우 훌륭한 librosa도 참고할 만함.

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