دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Jannach. Dietmar, Rudolph. Guenter, Vatolkin. Igor, Weihs. Claus سری: Series in computer science and data analysis ISBN (شابک) : 1498719562, 1498719570 ناشر: Chapman and Hall/CRC سال نشر: 2017 تعداد صفحات: 694 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 117 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب تجزیه و تحلیل داده های موسیقی: مبانی و کاربردها: تجزیه و تحلیل موسیقی، پردازش داده، داده کاوی، ریاضیات، کاربردی، ریاضیات، احتمالات و آمار، عمومی، موسیقی، ژانرها و سبک ها، کلاسیک، موسیقی، مرجع
در صورت تبدیل فایل کتاب Music data analysis: foundations and applications به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل داده های موسیقی: مبانی و کاربردها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب یک نمای کلی جامع از تجزیه و تحلیل داده های موسیقی، از مطالب مقدماتی تا مفاهیم پیشرفته را ارائه می دهد. کاربردهای مختلفی از جمله رونویسی و تقسیم بندی و همچنین آکورد و هارمونی، ساز و تشخیص تمپو را پوشش می دهد. همچنین جنبه های پیاده سازی تجزیه و تحلیل داده های موسیقی مانند معماری، رابط کاربری و سخت افزار را مورد بحث قرار می دهد. این برای استفاده در کلاس های دانشگاه با علاقه به تجزیه و تحلیل داده های موسیقی ایده آل است. همچنین می تواند در علوم کامپیوتر و آمار و همچنین موسیقی شناسی استفاده شود.
This book provides a comprehensive overview of music data analysis, from introductory material to advanced concepts. It covers various applications including transcription and segmentation as well as chord and harmony, instrument and tempo recognition. It also discusses the implementation aspects of music data analysis such as architecture, user interface and hardware. It is ideal for use in university classes with an interest in music data analysis. It also could be used in computer science and statistics as well as musicology.
Content: MUSIC AND AUDIO. Introduction. The Musical Signal - Physically and Psychologically. Musical Structures and Their Perception. Digital Signal Processing. Digital Representation of Music. Signal-level Features. METHODS. Foundations of Statistics. Optimization. Unsupervised Classification. Supervised Classification. Evaluation. Feature Processing. Feature Selection. APPLICATIONS. Transcription. Segmentation. Instrument Recognition. Chord and Harmony Recognition. Tempo Recognition. Emotions. Structuring Of Music Collections. Music Recommendation. Automatic Composition. IMPLEMENTATION. Architecture. User Interaction. Hardware.