Prof. Mirco Pezzoli

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Mirco Pezzoli

Müller – Fundamentals of Music Processing – Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering (Music and Acoustic Engineering, 1º anno · 2º semestre · 5 CFU)
Pattern Recognition – PATTERN RECOGNITION – Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering (Music and Acoustic Engineering, 1º anno · 2º semestre · 5 CFU)
Tuomas Virtanen – Computational Analysis of Sound Scenes and Events – Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering (Music and Acoustic Engineering, 1º anno · 2º semestre · 5 CFU)
Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement – Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering (Music and Acoustic Engineering, 1º anno · 2º semestre · 5 CFU)

Materie del prof. Mirco Pezzoli

Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering 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 Enhancement Cerca 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…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Mirco Pezzoli per Data-Driven Processing For Music, Audio And Acoustic Engineering?

Müller – Fundamentals of Music Processing; Pattern Recognition – PATTERN RECOGNITION; Tuomas Virtanen – Computational Analysis of Sound Scenes and Events; Emmanuel Vincent – Audio Source Separation and Speech Enhancement