Zenei jelfeldolgozás

Musical Signal Processing

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Zenei jelfeldolgozás

Musical Signal Processing

Tantárgykód

BMEVIMIAV31

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	4	0	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

dr. Bank Balázs

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

—

Kar

Tantárgy weboldala

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiav31/

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

A tematika fejezeteit releváns platformon (Matlab, Matlab-Simulink, DSP) történő demonstrációk kísérik.

A jelfeldolgozás alapjai esettanulmányokon keresztül. A zenei jelfeldolgozás eszközei: jelfeldolgozó processzorok (24-bites fixpontos, 32-bites lebegőpontos DSP-k), számítógépes rendszerek. Valós idejű beágyazott operációs rendszerek audió jelfeldolgozáshoz.

Digitális szűrés alapjai. Klasszikus analóg szűrők diszkrét idejű modellezése: zenei hangszínszabályzók (parametrikus és grafikus equalizer, low-shelf, high-shelf szűrők) digitális megvalósítása. Számábrázolás problémái – kvantálás, túlvezérlés, instabilitás – és megoldásaik: skálázási módszerek, dither, speciális (pl. kaszkád) szűrőstruktúrák. Tranziensek okozta problémák idővariáns rendszerekben és megoldásaik: interpoláció, átkeverés.

Késleltetővonalak, változtatható hosszúságú késleltetők megvalósítása, törtrész-késleltés. Késleltető alapú (modulációs) algoritmusok: delay, chorus, flanger, Doppler-hatás, Leslie-szimuláció. Zengető algoritmusok megvalósítási módszerei (késleltető alapú és konvolúciós).

Jelek újramintavételezése. Hangmagasság-változtatás valós-idejű módszerei. Pitch-shift, pitch-corrector, vocoder algoritmusok. Nemlineáris rendszerek modellezéséből adódó problémák (aliasing, numerikus instabilitás) kezelése, túlmintavételezés. Nemlineáris effektek digitális modellezése: limiter, kompresszor, zajzár, torzító algoritmusok.

Hangszintézis algoritmusok áttekintése. Sávkorlátozott négyszög- és fűrészjel generálás: analóg szintetizátorok diszkrét idejű szimulációja, szubtraktív szintézis. PCM szintézis. Jelmodell alapú módszerek (additív szintézis, Spectral Modeling Synthesis).

Fizikai modell alapú hangszintézis. Az egydimenziós hullámvezető (húr, légoszlop) modellezése: véges differenciás, modális, digitális hullámvezető módszerek.

Gerjesztés és hangszertest fizikai modellezése, kétdimenziós és háromdimenziós struktúrák, átviteli függvény modellek, Commuted Synthesis. Nemlineáris jelenségek modellezési lehetőségei.

Termékfejlesztési tapasztalatok.

Napjainkban a jelfeldolgozási feladatokat – így a zenei jelfeldolgozás feladatait is – szinte kizárólag digitális eszközök segítségével oldják meg. Különösen hatékonyak a modellalapú módszerek, amelyek a fekete doboz megközelítéssel ellentétben a rendszer belső felépítésének ismeretéből indulnak ki. A tantárgy célja olyan elméleti és gyakorlati ismeretek átadása, amelyek birtokában a hallgatók képessé válnak modellalapú zenei jelfeldolgozó algoritmusok (pl. szintézismódszerek, effektek) kifejlesztésére és megvalósítására. A tantárgy szerves részét képezi a házi feladat, amelyben a hallgatók egy választott algoritmus valós idejű implementációját készítik el.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Előadás (Matlab, Matlab-Simulink és valós idejű DSP bemutatókkal).

Tanulástámogató anyagok

Online források

Az előadás anyagához írásos segédanyagok a tárgy honlapján (http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiav31/).; A házi feladathoz segédanyagok (fejlesztőrendszerek, leírások) a tárgy honlapján.; Julius O. Smith III. Physical audio signal processing (for virtual musical instruments and audio effects) On-line kiadás, http://ccrma.stanford.edu/~jos/pasp/.; Udo Zölzer (szerk.): DAFX – Digital Audio Effects, John Wiley and Sons, 2002. Matlab példaprogramok: http://www.dafx.de/.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Hálózatok és rendszerek, lineáris (diszkrét idejű) rendszerek elméleteProgramozási alapismeretek

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Hálózatok és rendszerek, lineáris (diszkrét idejű) rendszerek elméleteProgramozási alapismeretek

Általános szabályok

Követelmények: A vizsgaidőszakban: Szóbeli vizsga. A vizsgajegyet 70%-os súllyal a szóbeli vizsga, 30%-os súllyal pedig a házi feladat érdemjegye határozza meg. Kerekítés 50 századtól felfelé.Elővizsga: Nincs.A szorgalmi időszakban: Egy nagy házi feladat: egy választott algoritmus implementációja DSP-n (C és assembler), vagy PC-n (C++). Feladatkiadás a 3. héten, beadás az utolsó héten. Pótlási lehetőségek: A házi feladat a vizsgaidőszakban különeljárási díj ellenében a harmadik hétig pótolható.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.