Zur effizienten Speicherung und Reproduktion von Kl ngen ist ein tiefes Verst ndnis ihrer Entstehung und Wirkung erforderlich. Hierbei gilt es, das akustische Ereignis auf eine kompakte Datenmenge mit hohem Informationsgehalt zu beschr nken, welche das Ausgangssignal repr sentiert. Die f r das Geh r irrelevanten Signalanteile k nnen vernachl ssigt, kaum wahrnehmbare Anteile entsprechend grob aufgel st werden. Dieses Buch besch ftigt sich mit der Entwicklung eines Algorithmus zur parametrischen Audiokodierung f r Musikinstrumente am Beispiel der E-Gitarre. Hierbei m ssen eine Vielzahl von Einzelaufgaben, wie beispielsweise die Detektion von Start- und Endzeitpunkten sowie die Erkennung von Grundfrequenzen aus ein- und mehrstimmigen Noten und Akkorden, bew ltigt werden. Au erdem werden Verfahren des Maschinellen Lernens zur Klassifikation von instrumententypischen Parametern wie der angewandten Spieltechnik verwendet. Um der Aufgabe eines Audiocoders gerecht zu werden, besch ftigt sich das Buch neben der Encoderseite, verk rpert durch die Analyse, mit der Betrachtung der Datenrate, m glichen bertragungsformaten sowie der Synthese des Gitarrensignals, welche die Decoderseite realisiert.
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