Audio pattern recognition
A.A. 2025/2026
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.
sistema di riconoscimento.
Periodo: Primo quadrimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo quadrimestre
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
-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
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), https://www-users.cse.umn.edu/~kumar001/dmbook/index.php
2. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques (weka book) https://tjzhifei.github.io/links/DM3.pdf
3. Introduction to Audio Analysis, https://www.sciencedirect.com/book/9780080993881/introduction-to-audio-analysis
1. Introduction to Data Mining (Second Edition), https://www-users.cse.umn.edu/~kumar001/dmbook/index.php
2. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques (weka book) https://tjzhifei.github.io/links/DM3.pdf
3. Introduction to Audio Analysis, https://www.sciencedirect.com/book/9780080993881/introduction-to-audio-analysis
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Sviluppo del progetto ed esame orale. La valutazione viene espressa in trentesimi.
Docente/i