Universität Wien
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160012 UE Computational Musicology Lab 1 (2024W)

Introduction to Digital Music Signal Processing in Python

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 16 - Musikwissenschaft und Sprachwissenschaft
Continuous assessment of course work
Moodle

Registration/Deregistration

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Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Am 8.10. findet eine erste (kürzere) Vorbesprechung ab 11:30 Uhr statt. Ab 22.10. wird die Lehrveranstaltung im zweiwöchentlichen Takt von 09:45 Uhr bis 13:00 Uhr abgehalten.

  • Tuesday 08.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 22.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 05.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 19.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 03.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 17.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 14.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Tuesday 28.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01

Information

Aims, contents and method of the course

In dieser Übung geht es um das Programmieren mit Audiosignalen und Musikdaten (Ein- und Ausgabe von Audiodateien, Signaltransformation, Analyse musikalischer Signal-/Klangparameter, Synthese von Klängen, Visualisierung, Umgang mit symbolischen Musikdaten). Dabei werden grundlegende Konzepte und Algorithmen erklärt und aktuelle Pakete aus dem Bereich der musikalischen Signalanalyse und des Music Information Retrievals vorgestellt, welche bei der Erforschung musikwissenschaftlicher Fragestellungen nützlich sein können. Im Zuge von gemeinsamen Übungen, Hausübungen und eigenständig zu absolvierenden Projekten werden so die Grundlagen der anwendungsorientierten musikalischen Audiosignalverarbeitung und Musikinformatik anhand der Skriptsprache Python vermittelt.

Da es sich um eine einführende Übung handelt, sind vorhergehende Programmierkenntnisse nicht notwendig. Teilnehmende mit Vorkenntnissen sind aber natürlich ebenso willkommen und es wird Gelegenheit zur Umsetzung eigener Projekte geben.

Zum Zweck der aktiven Mitarbeit ist nach Möglichkeit ein eigener Laptop mitzubringen.

Assessment and permitted materials

Hausübungen, Tests, sowie ein kleines eigenständiges Projekt zu Ende des Semesters. Das Projektthema kann dabei aus einer Liste an Vorschlägen gewählt werden oder eine eigene Idee umgesetzt werden.

Es besteht Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Für Übungsaufgaben, Projekte und Tests werden Punkte vergeben, wobei für einen positiven Abschluss der Übung mindestens die Hälfte der Punkte zu erbringen ist. Punkteanzahl und Notenschlüssel werden in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Examination topics

Im Rahmen der genannten Leistungskontrollen werden die erworbenen praktischen Kenntnisse der musikalischen Audioprogrammierung sowie das Verständnis der fachlichen Hintergründe abgeprüft.

Reading list

Müller, M. (2021): Fundamentals of Music Processing Using Python and Jupyter Notebooks (2nd edition). Springer.

Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Association in the course directory

BA: SYS-V, INT, FRE
MA: E.SYS, H.SYS, S.SYS

Last modified: Su 06.10.2024 17:46