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音频信号处理及深度学习教程_7.信号的时频分析STFT及小波变换【新手极其友好】

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2023-01-18 20:55:29

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本系列课程是基于音频的信号处理与深度学习教程，主要内容包括音频信号处理，pytorch入门讲解，Torchaudio应用，基于音频的深度学习应用。适合该领域的入门新手学习观看，也欢迎大家互相交流学习，参考代码及相关资料请看置顶评论。

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【音频信号处理及深度学习教程】系列网课 (8/32)

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简介

本系列课程是基于音频的信号处理与深度学习教程，主要内容包括音频信号处理，pytorch入门讲解，Torchaudio应用，基于音频的深度学习应用。

0. 课程介绍_新手极其极其友好课程

05:01

1. 信号分析简介【新手极其友好】

04:42

2.信号的时域分析幅值包络【新手极其友好】

24:53

3.信号的时域分析均方根能量【新手极其友好】

17:11

4.信号的时域分析过零率【新手极其友好】

14:51

5.信号的频域分析谱质心与子带带宽【这期视频播放音频时要调低音量（尤其耳机党）】

19:34

6.信号的时频分析STFT短时傅里叶变换【新手极其友好】

22:32

7.信号的时频分析STFT及小波变换【新手极其友好】

15:43

9.Pycharm编译环境介绍【新手极其友好】

12:17

10.张量tensor的使用【新手极其友好】

20:45

11.无继承型类Class的使用【新手极其友好】

05:44

12.数据集的类Dataset的使用【新手极其友好】

16:36

13.数据集UrbanSound8k (1)【新手极其友好】

13:22

13.数据集UrbanSound8k (2)【新手极其友好】

13:47

14.数据集的类Dataloader的使用【新手极其友好】

18:39

15.SummaryWriter类写函数及音频【新手极其友好】

10:30

16.SummaryWriter类写图像【新手极其友好】

11:19

17.网络结构的类nn.Module_nn.Sequential【新手极其友好】

16:28

18.机器学习及深度学习介绍【新手极其友好】

14:08

19.神经网络原理【新手极其友好】

13:59

20.构建感知器及神经网络中的浅层学习【新手极其友好】

15:39

21.神经网络中的深度学习【新手极其友好】

12:00

22.构造隐藏层之卷积层【新手极其友好】

31:47

23.构造隐藏层之池化层【新手极其友好】

12:40

24.构造隐藏层之非线性层ReLU,Tanh,Sigmoid【新手极其友好】

14:14

25.构造完整的神经网络及小节【新手极其友好】

22:58

26.神经网络训练原理【新手极其友好】

22:58

27.逼近的思路理解神经网络的训练_损失函数与自动求梯度Autograd【新手极其友好】

20:15

28.逼近的思路理解网络训练_更新模型参数【新手极其友好】

19:17

29.逼近的思路理解网络训练_优化器【新手极其友好】

16:20

30.网络训练_损失函数与优化器【新手极其友好】

06:29

31.网络模型搭建与训练整个过程【新手极其友好】

14:24

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