まず聴いてから学ぶ
講座の音はその場で再生できます。まず耳で違いを聴き分けてから、その理由を読みます。
PERSONAL LEARNING LAB ONLINEMUSIC TECHNOLOGY · AUDIO ML · CREATOR TOOLSCURRENT RELEASE · COURSE 01
ETHAN MUSIC LAB INDEPENDENT LEARNING SYSTEM
実験でテクノロジーを理解する
Ethan
音楽ラボ
音・音楽・AI をテーマにした個人のラボ
ここでは講座をつくり、自分で操作できる音の実験を公開し、音楽テクノロジーや創作ツールの研究を記録しています。まずは「音」から始めて、少しずつ音声の機械学習やクリエイター向けの技術へ広げていきます。
講座 音の実験 研究ノート
INTERACTIVE LEARNING INSTRUMENT LIVE
LEARNING SYSTEM ACTIVE · EML LAB
LEARNING MODEREAD / HEAR / TESTCOURSE ONLINEAUDIO SIGNAL 01LAB STATUS8 MODULES READY
動かせばわかる
周波数や音量のスライダーを動かすと、波形と音がすぐに変わります。公式を先に覚える必要はありません。
予備知識ゼロから順番に
全 23 講は「音とは何か」から始まり、1 講ごとに一歩ずつ進みます。
わからなければコメント
どの講にもコメント欄があります。ログインすれば質問したり、ほかの読者と話し合ったりできます。
INTERACTIVE FIRST · 8 LABS
最初に公開した音の実験
講座に沿って、音を自分の手で「切り分けて」「組み立て直し」ます。理解を公式だけで終わらせません。
CURRICULUM · 23 LESSONS
メイン講座：音声信号処理 23 講
ラボ最初の本格的な講座です。物理的な直感から音声の特徴量まで進みます。
音とデジタル化を知る
音、波形、周波数、音の大きさ、サンプリング、時間領域の特徴について基本的な直感をつかみます。
- 01音と波形
- 02サンプリングとビット深度
- 03音声の特徴量
- 04フレーム分割と時間領域の分析
周波数とフーリエ変換を理解する
複素数と周波数プローブから出発して、DFT、FFT、短時間フーリエ変換を理解します。
- 01フーリエ変換の直感
- 02複素数と位相
- 03離散フーリエ変換
- 04STFT
モデルに使える特徴量を取り出す
スペクトログラムを、メルスペクトログラム、MFCC、比較しやすい周波数領域の統計量に変えます。
- 01スペクトログラム
- 02メルフィルターバンク
- 03MFCC
- 04スペクトルの統計的特徴量
START FROM COURSE 01
ラボ最初の講座から始めましょう
『音声信号処理 23 講』は全 23 講を公開しています。ログインすれば各講の下でコメントし、話し合うことができます。