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SEMINARIO DE INGENIERÍA DE SONIDO DE ALTA ESPECIALIZACIÓN

En este repositorio de código, encontrará las clases y los ejercicios planteados durante el seminario. Todas los apuntes, codigos de muestra y ejercicios están ordenados por clase.

Material del seminario

Todas las clases del seminario estan desarrolladas en notebooks de Jupyter. Para disponer del material se puede realizar de la siguiente manera:

Con git Si tiene instalado git, la forma más fácil de acceder a estos archivos es clonar el repositorio en el directorio que elija.

Sin git Alternativamente, puede descargar todo el repositorio como un archivo .zip desde la página de inicio del repositorio utilizando el botón verde "Clonar o descargar" en la esquina superior derecha.

Contenidos del curso

• Unidad 1 - Fundamentos de programación en Python (Parte I).

  • Instalación y configuración del entorno de desarrollo.
    • Ejercicios.
  • Conceptos básicos de la programación secuencial.
  • Tipos de datos.
  • Operadores básicos.
  • Funciones integradas.
  • Uso de librerías externas I.
  • Variables, asignación, indexado y tipo.

• Unidad 2 - Fundamentos de programación en Python (Parte II).

  • Listas, Tuplas y Diccionarios.
  • Estructuras condicionales simples, anidadas y por casos.
  • Estructuras iterativas.
  • Declaraciones break, continue, else y pass.
  • Funciones definidas por el usuario.
  • Argumentos.
  • Uso de librerías externas II.

• Unidad 3 – Procesamiento, análisis y visualización de datos/señales

  • Librerías para manipulación de datos numéricos.
  • Arrays de datos.
  • Tipos de datos numéricos.
  • Operaciones entre arrays.
  • Implementación de gráficos de datos.
  • Análisis de estructuras de datos.
  • Librería para procesamiento de señales.
  • Aplicación de FFT.
  • Convolución.

• Unidad 4 – Análisis de audio

  • Librerías para el análisis de audio.
  • Lectura, escritura, reproducción y visualización de archivos de audio.
  • Tiempo vs Frecuencia.
  • Representación espectral.
  • Extracciones de características (features).
  • Características en el dominio frecuencial.
  • Características en el dominio temporal.
  • Beat tracking.

Docentes

• Maximiliano Yommi
• Fabricio Chungo
• Ariel Groisman

Contactos

• Mail: [email protected]
• Repositorio: GitHub
• Facebook: Infiniem Labs - Face
• WebSite: Infiniem Labs - Web

Licencia

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© 2019. Infiniem Lab DSP. [email protected]. Curso de Procesamiento de Señales en Python (CC BY-SA 4.0)