FMP Notebook'ları: Müzik İşleme Temelleri için Python Notebook'ları
Güncel durum bilgisi
- FMP Notebook'ları düzenli olarak güncellenmektedir (mevcut sürüm: 1.2.6).
- İçerik, statik HTML sürümü üzerinden doğrudan incelenebilir.
- Python kodunu çalıştırmak için "Get Started" sayfasındaki talimatların izlenmesi gerekir.
Giriş
- FMP Notebook'ları, müzik işleme temellerini (FMP) öğretmek ve öğrenmek için hazırlanmış bir eğitim materyali koleksiyonudur.
- Müzik bilgi erişimi (MIR) alanındaki başlıca konuları kapsar ve teoriyi hayata geçiren Python kod örnekleri içerir.
- Jupyter notebook tabanlı, tutarlı ve kapsamlı bir çerçeve olarak yapılandırılmıştır.
- Öğrenciler, eğitmenler ve araştırmacılar için teori ve pratiği çalışmaya, ders materyali oluşturmaya ve birçok MIR görevi için temel uygulamalar sunmaya yöneliktir.
Lisans bilgisi
- Metinler ve görseller, Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License kapsamında sunulmaktadır.
- Python paketi libfmp, MIT lisansı altındadır ve GitHub üzerinden erişilebilir.
- Ses materyalleri için kendi özgün lisansları geçerlidir.
Başlarken
- Statik HTML sürümü, kurulum gerektirmeden doğrudan kullanılabilir.
- Python kod hücrelerini çalıştırmak için notebook'ların indirilmesi, ortamın kurulması ve ardından Jupyter sunucusunun başlatılması gerekir.
- Gerekli adımlar, FMP Notebook'larının "Get Started" bölümünde ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Genel bakış
- FMP Notebook'ları, ders kitabı [Müller, FMP, Springer 2015] içindeki 8 bölümü takip edecek şekilde yapılandırılmıştır.
- Her bölüm; Python programlama, Jupyter framework'ü, müzik temsili, sinyallerin Fourier analizi, müzik senkronizasyonu, müzik yapı analizi, akor tanıma, tempo ve beat takibi, içerik tabanlı ses arama ve müzikal olarak bilgiye dayalı ses ayrıştırma gibi konuları ele alır.
Başlıca katkıda bulunanlar
- Çok sayıda öğrenci, iş birliği yapılan kişi ve meslektaş, FMP Notebook'larının hazırlanmasına katkıda bulunmuştur.
- Başlıca katkıda bulunanlar: Vlora Arifi-Müller, Stefan Balke, Eran Egozy, Michael Krause, Patricio López-Serrano, Brian McFee, Sebastian Rosenzweig, Steve Tjoa, Angel Villar-Corrales, Christof Weiß, Frank Zalkow, Tim Zunner.
Başvuru kaynakları
- LibROSA: Brian McFee tarafından sürdürülen, müzik bilgi erişim sistemleri için birçok yapı taşı sağlar.
- Notes on Music Information Retrieval: Steve Tjoa tarafından sürdürülen bir MIR eğitim materyali koleksiyonu.
- Fundamentals of Music Processing dersi: Eran Egozy tarafından sunulan çok sayıda Python kod örneği içerir.
GN⁺ görüşü
- Eğitsel değer: FMP Notebook'ları, müzik işleme temellerini öğrenmek isteyenler için son derece faydalı bir kaynaktır.
- Uygulama odaklı: Teoriyle birlikte sunulan Python kod örnekleri, uygulama yoluyla kavrayışı artırmaya yardımcı olur.
- Açık kaynak kullanımı: Çeşitli açık kaynak araç ve kütüphanelerden yararlanarak zengin bir öğrenme materyali sunar.
- Teknik gereksinimler: Python ve Jupyter notebook'lar hakkında temel düzeyde bilgi gerektirir.
- Güncelleme gereksinimi: Düzenli güncellemeler yapıldığından, en güncel sürümü kontrol etmek önemlidir.
1 yorum
Hacker News yorumu
Dijital ses işleme algoritmalarını öğrenmek için iyi kaynaklar olup olmadığına dair soru: Sıkıştırma, reverb gibi dijital ses işleme algoritmalarını öğrenmek için iyi kaynaklar olup olmadığı soruluyor.
Audio DSP+ML için en iyi kaynak: Müzik odaklı olsa da konuşma, ortam sesi gibi diğer ses türleri için de oldukça ilgili olan en iyi kaynaklardan biri.
Ek olarak yardımcı olabilecek kaynak: ThinkDSP da yardımcı olabilir.
Müzik bilgisi olmayan ama programlamayı seven ve ses ile ses üretimini öğrenmek isteyen biri için uygun olup olmadığına dair soru: Müzik bilgisi olmasa da diğer sinyal türleri bağlamında da faydalı olur.
İyi bir referans: İyi bir kaynak.
Teşekkür mesajı: Güzel kaynak, teşekkürler.
Ek referanslar: Columbia Üniversitesi'nden Dan Ellis'in web sayfası ve çok iyi olan librosa da bakmaya değer.