推奨オーディオ関連リソース

 （機械学習、深い学習を含む）オーディオ関連リソースの推薦は

UIUCは、信号処理に優れたコースがあり
https://courses.engr.illinois.edu/cs598ps/fa2018/material.html
オーディオ処理の分野のトップ研究者による講座Smarrパリ・ラディス（パリSmaragdis）が開かれました。

オーディオフィールドで行われ、Googleの研究
https://research.google.com/audioset/の

fast.aiオーディオ深度調査についての議論が行われ、アップロードに関連するリソースの数
https://forums.fast.ai/t/deep -learning-とオーディオスレッド/ 38123

教授マイケル・マンデルはもちろんの「音声と音声理解」と呼ばれる
http://mr-pc.org/t/csc83060/を

このリソースコレクションのgithubのポイントに
https://github.com/mim?tab=stars

ブック「音から意味を人間の聴覚エキス」、この本を共有すること自由に著者リチャードF.リヨン：題した本を。
http://dicklyon.com/hmh/Lyon_Hearing_book_01jan2018.pdfは

2優れたMIR（音楽情報検索）ツールをお勧めします
https://aubio.org/doc/latest/
https://librosa.github.io/librosa/

様々なオーディオ処理タスクの分解とリソースのケーススタディを提供
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/01/10-audio-processing-projects-applications/

少し学術的、より実用的なリソース
のhttps： //towardsdatascience.com/audio-classification-using-fastai-and-on-the-fly-frequency-transforms-4dbe1b540f89

参照のために利用できる多くの良いリソースがある
https://www.science.wiki/search?keyword =オーディオ+処理

音声検索ステーションデモソースを含むリソース
https://musicinformationretrieval.com/