Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement

Name: Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement
Author: Emmanuel Vincent

Libro adottato a Politecnico di Milano, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement» è adottato per Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering dal prof. Mirco Pezzoli (Music and Acoustic Engineering – Politecnico di Milano).

Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech EnhancementCerca su Amazon ›

Come lo indica il docente: Emmanuel Vincent, Tuomas Virtanen, Sharon Gannot, Audio Source Separation and Speech Enhancement, Wiley, Anno edizione: 2018

Chi lo adotta

Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering – Prof. Mirco Pezzoli (canale unico)Music and Acoustic Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 2º semestre · 5 CFU / 2º anno · 2º semestre · 5 CFU

Programma e testi di ogni canale

Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering – Prof. Mirco Pezzoli Canale unico

Corso di laurea: Music and Acoustic Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 2º semestre · 5 CFU / 2º anno · 2º semestre · 5 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Music and Acoustic Engineering · 1º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Testi consigliati (facoltativi)

Müller – Fundamentals of Music Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Pattern Recognition – PATTERN RECOGNITION Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Tuomas Virtanen – Computational Analysis of Sound Scenes and Events Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancementquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course introduces the main data-driven approaches in audio, music, and acoustic engineering, including regression, classification, detection, source enhancement, dereverberation, and audio generation. We will cover: -Fundamentals of machine learning for audio signals: supervised and unsupervised learning; regression, classification, detection; training, validation, test, loss functions, gradient-based…

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering – Prof. Mirco Pezzoli Canale unico

Si studia insieme a