線上教材：音樂資訊分析

前言與音訊分析簡介
關於本教材
音訊的基本格式
音訊的基本處理過零率（僅做簡述）端點偵測（僅做簡述）
機器學習簡介
基本概念與範例效果評估：F-score 過擬合梯度下降交叉驗證
監督式學習最近鄰居法線性回歸高斯貝氏分類高斯混合模型支撐向量機基於樹的模型
特徵處理與非監督式學習線性降維：PCA 線性降維：LDA 輸入正規化資料分群特徵選取
其他主題特徵缺失處理資料類別不平衡處理超參數搜尋時間序列分析
類神經網路簡介
類神經網路基礎簡介與多層感知器—原理篇簡介與多層感知器—應用篇卷積神經網路長短期記憶網路 Transformer
類神經網路應用 Auto Encoder GAN Mutimodal Learning Diffusion Models LLMs RAG
音樂檢索
音高追蹤時域音高追蹤頻率域音高追蹤類神經網路音高追蹤
哼唱選歌傳統做法：線性伸縮傳統做法：動態時間扭曲類神經網路法
音訊指紋傳統做法：地標法（撰寫中）類神經網路法
翻唱曲辨識
樂曲分析與處理
音源分離（文獻整理）
結構分析
節拍追蹤
內容分析（文獻整理）
歌詞對位與轉錄（文獻整理）
音樂生成與風格轉換