Fundamentals of Music Processing: Audio, Analysis, Algorithms, Applications

• 第1章: Introduction to Music Processing

  • 小节1.1: 音乐处理的历史和现状

    • **关键点1**: 音乐处理作为计算机科学和音乐理论的交叉领域，起源于20世纪60年代。

    • **关键点2**: 该领域逐渐发展，涵盖了音频信号处理、音乐理论、机器学习等多元化的技术。

    • **关键点3**: 音乐处理技术的应用广泛，包括音乐创作、表演、教育以及科研。

  • 小节1.2: 音乐处理的主要分支

    • **关键点1**: 音频信号处理关注声音的捕获、转换和分析。

    • **关键点2**: 音乐分析侧重于理解乐谱结构和音乐语义。

    • **关键点3**: 算法研究致力于开发新的计算方法以提高处理的效率和准确性。

    • **关键点4**: 应用领域包括音乐信息检索、音乐生成、音乐推荐系统等。

• 第2章: Audio Signal Processing Basics

  • 小节2.1: 数字音频表示

    • **关键点1**: 声音被采样、量化为数字信号以进行存储和处理。

    • **关键点2**: 不同的采样率和位深度影响音频质量和存储容量。

  • 小节2.2: 音频信号的特性

    • **关键点1**: 时域特征如能量、短时过零率和自相关。

    • **关键点2**: 频域特征如傅里叶变换和频谱质心。

  • 小节2.3: 音效处理和合成

    • **关键点1**: 使用数字滤波器进行音效处理（如混响、回声）。

    • **关键点2**: 数字信号合成可以创建或修改音源。

• 第3章: Music Theory and Notation

  • 小节3.1: 音乐的基本元素

    • **关键点1**: 音高、节奏、和声和音色是构成音乐的基石。

    • **关键点2**: 西方音乐使用十二平均律体系。

  • 小节3.2: 乐谱阅读与解析

    • **关键点1**: 五线谱和简谱是最常见的记谱系统。

    • **关键点2**: 计算机可以解析乐谱以提取音乐结构信息。

  • 小节3.3: 和声学基础

    • **关键点1**: 和弦定义和分类，及和声进行的规则。

• 第4章: Music Analysis Techniques

  • 小节4.1: 音高检测与旋律辨识

    • **关键点1**: 频谱峰检测用于估计音高。

    • **关键点2**: 动态规划算法可以追踪旋律线的轮廓。

  • 小节4.2: 节拍检测和节奏分析

    • **关键点1**: 识别音乐中的强拍和弱拍来划分节奏单位。

    • **关键点2**: 通过分析拍子和音符的时间关系来分析节奏模式。

  • 小节4.3: 和声分析

    • **关键点1**: 和弦标签化和键识别。

    • **关键点2**: 使用机器学习和模式识别技术分析音乐作品的和声结构。

• 第5章: Music Processing Algorithms

  • 小节5.1: 特征提取算法

    • **关键点1**: 从音乐信号中提取有意义的特征（如梅尔频率倒谱系数MFCC）。

  • 小节5.2: 音乐同步算法

    • **关键点1**: 使音频与视频或其他数据流保持时间上的同步。

  • 小节5.3: 音乐生成算法

    • **关键点1**: 利用人工智能技术自动创作音乐。

• 第6章: Applications in Music Technology

  • 小节6.1: 音乐信息检索

    • **关键点1**: 通过查询音乐元数据或者音频内容来检索信息。

  • 小节6.2: 音乐推荐系统

    • **关键点1**: 利用用户偏好和音乐内容的分析来推荐音乐。

  • 小节6.3: 交互式音乐系统和虚拟现实

    • **关键点1**: 创造沉浸式的用户体验，允许用户与音乐内容互动。