Prof. Stavros Ntalampiras

Argomenti del programma: Data mining -statistics -clustering algorithms (partitional and hierarchical) -traditional machine learning for classification -model-based anomaly detection Audio analysis -signal transformations -filtering -feature extraction -pattern recognition -alignment and temporal modeling -music information retrieval -audio self supervised learning

• Dispense di Elaborazione Numerica dei Segnali (A. Bertoni, G. Grossi)
• Ulteriore materiale integrativo preparato dai docenti viene reso disponibile sui siti web dell'insegnamento.

Argomenti del programma: L'insegnamento è composto di due unità. La prima unità è dedicata ai fondamenti della teoria dei segnali e ai concetti base dell'elaborazione di segnali analogici e digitali. Gli argomenti trattati sono: - Richiami di matematica dei numeri complessi - Segnali e Sistemi - Analisi in frequenza: serie e trasformata di Fourier. - Filtraggio di segnali analogici.

Argomenti del programma: Parte 1: Analisi e classificazione 1. Array, suoni e melodie in Matlab 2. Spettrogramma e generazione di melodie 3. Riduzione del rumore audio 4. Valutazione della riduzione del rumore audio sui generi musicali 5. Visualizzazione del cromogramma di diversi generi musicali 6. Classificazione degli strumenti musicali 7. Classificazione dei generi musicali 8. Clustering degli strumenti musicali 9.