语音与音乐信号处理轻松入门（基于Python与PyTorch） 科普读物般引人入胜的音频处理教程，原理与实战结合助力读者轻松入门 从传统方法到深度学习，内容丰富带你一览众山小
本书以科普读物风格对音频信号处理由浅入深地进行了介绍，同时辅以大量实战案例，以期达到轻松入门、事半功倍的效果。 通俗易懂 语言生动、浅显易懂，避免枯燥的理论和公式。 图文并茂 大量插图配合文字说明有助于抽象概念的理解。 内容丰富 包括声学基础、音频信号分析、语音识别、语音合成、音乐分析、MIDI编曲、深度学习等丰富内容。 轻松实战 采用Python和PyToch（深度学习部分）编程，门槛低，易学易会；主要函数列出函数原型，便于应用和参考。 大量示例 介绍了音频处理各领域众多Python库的用法，如NumPy、SciPy、Librosa、Pyaudio、Moviepy、Pydub、Soundfile、OpenAI-whisper、Pyttx3、SpeechLib、PyWorld、Parselmouth、Mido、Music21、PyTorch等。
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人工智能算法与实战(Python+PyTorch) 微课视频版 清华大学
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本书可视为一本以问题为导向的书籍，适合具备数学基础和 Python3基础的读者学读者可以在短时间内学中介绍的所有算法。（1）以问题为导向，对基础理论知识点与算法演行详细讲解。 （2）实战案例丰富，涵盖 个知识点案例、12 个完整项目案例。 （3）代码详尽，避免对 API 的形式展示，规避重复代码。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 以及人工智能常见算法。 （5）各个算法相对独立，数学原理相对容易理解。 （6）配套资源丰富：微课、源代码、数据集 、教学课件、教学大纲、安装程序
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本书可视为一本以问题为导向的书籍，非常适合具备数学基础和 Python3基础的读者学习。 读者可以在短时间内学习本书中介绍的所有算法。（1）以问题为导向，对基础理论知识点与算法演练进行详细讲解。 （2）实战案例丰富，涵盖20 个知识点案例、12 个完整项目案例。 （3）代码详尽，避免对 API 的形式展示，规避重复代码。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 以及人工智能常见算法。 （5）各个算法相对独立，数学原理相对容易理解。 （6）配套资源丰富：微课视频、源代码、数据集 、教学课件、教学大纲、安装程序
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