Ethan 音楽ラボACOUSTIC & AUDIO LABログイン

ROADMAP

音を聴くところから、スペクトルを読めるようになるまで

5 つの段階と 23 の学習ステップがあります。初めての人は順番に、復習ならどの段階からでも始められます。

01

第 01—05 講

音とデジタル録音を知る

学習ステップ 5 個

01プログラムがクラシック・ジャズ・ロックを聞き分けるには、まずどの一歩を越えなければならないのか？02音はどうやって生まれ、どうやって録音の中のあの線になるのか？03音量バーは動いていないのに、曲を変えるとはっきりうるさくなるのはなぜ？04連続した音は、どうやって数字の列になり、また音に戻るのか？05録音から何を計算してプログラムに渡すべきか？——音声特徴量の 5 つの軸
02

第 06—10 講

録音を計算できる小さな区間に分ける

学習ステップ 5 個

06録音全体から、比べられる数字の列になるまでに、どんな段階があるのか？07周波数の分析をせず、あの曲線だけを見て何がわかるのか？08振幅包絡の公式を、本当に動くコードにする09まずライブラリで計算し、次に自分で書き、両方を一致させる10コンピューターは 1 本の曲線から、どんな高さの成分でできているかをどうやって見つけるのか？
03

第 11—15 講

波形から「時間と周波数」の表し方へ

学習ステップ 5 個

111 つの数に、「どれくらい強いか」と「どこから始まるか」を同時に入れるには？12「どれくらい強いか」と「どこから始まるか」を、1 つの係数に書き込む13有限個の数字しか持たないコンピューターで、どうやってフーリエ変換をするのか？14Python で実際の音のスペクトルを読む：4 つの音はなぜ違って見えるのか？15曲全体のスペクトルでは、音がいつ鳴ったかがわからない：短時間フーリエ変換
04

第 16—20 講

スペクトルをモデルの入力に整える

学習ステップ 5 個

16同じ数字なのに、描き方を変えないと見えない：Python でスペクトログラムを描く17聞こえ方に合わせて、周波数の物差しを刻み直すには：メル尺度18形は合っているのに、数字がまったく違う：Python でメルスペクトログラムを取り出す19「誰が声を出しているか」と「どんな音を出しているか」を分ける：MFCC とは何か201 行のコードが代わりにやっている 4 つの手順：Python で MFCC を取り出す
05

第 21—23 講

少ない数値でスペクトルをまとめる

学習ステップ 3 個

21スペクトルの 1 列を 3 つの数にまとめるには：帯域エネルギー比、スペクトル重心、帯域幅22Python で帯域エネルギー比を実装する：2000 Hz はどのマスで切るべきか23スペクトル重心と帯域幅：周波数の中心と広がりをどう測るか