Audio pattern recognition

A.A. 2020/2021
6
Crediti massimi
48
Ore totali
SSD
INF/01
Lingua
Inglese
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di introdurre gli studenti ai concetti fondamentali degli algoritmi di data mining e di come questi sono adattati alle esigenze di elaborazione e riconoscimento del segnale audio. Il principale le tecniche di modellistica statistica sono presentate includendo il neuronale reti e modelli nascosti di Markov.
Risultati apprendimento attesi
Lo studente dovrebbe comprendere il funzionamento di algoritmi principi di data mining. Lo studente acquisirà l'abilità per progettare e implementare l'intera pipeline di un pattern audio
sistema di riconoscimento.
Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Primo semestre
Le lezioni si terranno sulla piattaforma Zoom e potranno essere seguite sia in sincrono sulla base dell'orario del primo semestre sia in asincrono perché
saranno registrate e lasciate a disposizione degli studenti.
Programma
Data mining
-statistics
-clustering
-classification
-anomaly detection

Audio analysis
-signal transformations
-filtering
-feature extraction
-pattern recognition
-alignment and temporal modeling
-music information retrieval
-audio enhancement
Prerequisiti
E' consigliato che lo studente conosca il contenuto di elaborazione dei segnali digitali e statistica.
Metodi didattici
Presentazioni orali e lezioni pratiche.
Materiale di riferimento
Books
1. Introduction to Data Mining (Second Edition)

2. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques (weka book)

3. Introduction to Audio Analysis

4. Speech Enhancement: Theory and Practice
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Sviluppo del progetto, scritto ed esame orale. La valutazione viene espressa in trentesimi.
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
appuntamento
via Celoria 18