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Il programma del corso consiste di una parte teorica e di una parte pratica-applicativa. La parte teorica richiama i fondamenti elettronica, di acustica, di psicoacustica e di matematica e di architetture computazionali necessari alla comprensione dei metodi di elaborazione numerica del segnale applicati all’informazione audio. Sono quindi trattati i principali algoritmi di elaborazione numerica del segnale audio (suono e voce). L’implementazione di tali algoritmi viene esemplificata in ambiente di modellazione e programmazione Matlab. Vengono presentati metodi e tecnologie innovative per la progettazione di sistemi embedded digital-audio destinati ad contesti applicativi emergenti come i sistemi indossabili (wearables) e Internet of Things (IoT).

1. Fondamenti d’acustica e psicoacustica
    Natura del suono, parametri fisici del suono, effetti della propagazione, decibel, misure acustiche, potenza e intensità, tono puro, toni complessi, strumenti di misura, parametri del suono nel tempo e in frequenza, struttura frequenziale, limiti della percezione acustica, sistema uditivo, altezza, banda critica, intensità, timbro, durata, perdita uditiva.
2. Matematica dell’informazione di segnale
    Algebra, funzioni, numeri, grafici, esponenziali, logaritmi, somme e serie, trigonometria, formule matematiche utili per la rappresentazione del suono.
3. Digitalizzazione del suono
    Natura e trasformazione dei suoni, trasduzione, campionamento, aliasing, quantizzazione lineare e non lineare.
4. Analisi del suono
    Componenti frequenzialali, struttura frequenziale del suono, spettro, periodicità, modello frequenziale, finestratura, controllo della risoluzione frequenziale, analisi a tempo breve, sonogramma, analisi frequenziale di Fourier, DFT, FFT, altre tecniche di analisi.
5. Modifica del suono
   Natura filtrante dei sistemi audio, filtraggio analogico, filtraggio digitale, caratteristiche dei filtri, tipologie, filtri digitali, modello matematico, comportamento dei sistemi lineari, uso della convoluzione, uso della deconvoluzione, risposta in frequenza, risposta all’impulso, restauro del suono, FIR, IIR.
6. Sintesi del suono
    Modellazione, sintesi additiva, sintesi sottrattiva, sintesi FM, table look-up, filtri risonanti.
7. Analisi e sintesi della voce
    Sistema fonatorio, digitalizzazione della voce, preenfasi, analisi di Fourier con finestre sovrapposte, estrazione del pitch e delle formanti, autocorrelazione, codifica predittiva lineare, cepstrum, sintesi, riconoscimento,
8. Compressione del suono
    Pulse Code Modulation lineare e non lineare, Delta Modulation, Codifica Sub-Band, Vocoder, compressione della dinamica, MPEG audio.
9. Spazializzazione del suono
    Echi e riverberi, risposta all’impulso, riverberatori all-pass, effetto coro, simulazione di sorgenti sonore in movimento, tecniche di localizzaione del suono nello spazio, beamforming

10. Trasmissione del suono.

Tramissione wired, trasmissione wireless ( BLE (Bluettooth Low Energy) PurePath Wireless Audio)

11. Paradigmi computazionali non convenzionali (Null-A):

    Logica fuzzy (FL), reti neurali arificiali (ANN), reti fuzzy-neuro (FuNN)

12. Architetture dei processori DSP audio

    Archittetture di computing (Programmazione sequenziale:Von Neumann, Programmazione sequenziale con parallelismo esecutivo differito (pipeline): Harrvard,  Programmazione  parallela con parallelismo esecutivo pieno (FPGA), Progrmmazione sequenziale con set ridotto di istruzioni (RISC))  Architettura Harvard, fixed vs floating-point, aritmetica di saturazione, codifica di FIR, codifica di IIR

    Architettura RISC ARM cortex M4, M7

Pratica:  la pratica è  basata  sull'utilizzo di ambienti di modellazione e simulazione e piattaforme di prototipazione rapida dell'hardware.

1. Introduzione all’ambiente di modellazione, programmazione e simulazione  MATLAB/SIMULINK

2. Variabili scalari e variabili vettoriali

3. Files audio e trattamento dei dati audio

4. Visualizzazione dei suoni nel tempo e in frequenza

5. Sintesi del suono - Generatori

6. Analisi del suono – Analisi frequenziale

7. Modifica del suono –Filtraggio

8. Compressione del suono – Senza perdita e con perdita di informazione

9. Spazializzazione del suono – Eco e riverbero

 10. Introduzione alla piattaforma di sviluppo STMicroelectronics Discovery IoT Node

11.  Introduzione alla piattaforma di sviluppo STMicroelectronic BlueCoin/SensorTile

    Analisi Matematica / Matematica discreta / Fisica

Testo di riferimento:

    M. Malcangi: "Informatica Applicata al Suono per la Comunicazione Musicale – Musical Digital Audio: Teoria e pratica", Maggioli Editore,
    Milano, 2008. Cod. 8838742294.

Metodi didattici                                                                                                        Top

    Modalità di esame: scritto;         Frequenza: vivamente consigliata;             Modalità di erogazione: tradizionale.

Esami                                                                                                                               Top

Nota per gli studenti: Le date riportate di fianco agli argomenti sono quelle in cui viene tenuta la lezione. Gli argomenti riportati sono quelli discussi durante la lezione e trattati nella dispensa. I link attivi sono relativi al materiale aggiuntivo utilizzato durante la lezione per ulteriori approfondimenti e per la dimostrazione pratica della teoria.

-------------------- Lezioni AA 2019/2020 --------------------------------------

04.10 - Introduzione al corso, il suono e la sua natura di informazione di segnale nel dominio fisico acustico e in quello percettivo. Tono puro e sua modellazione matematica.. Progetto

7.10 - L'informazione di ampiezza nel segnale audio continuo (analogico) e sua misura

11.10 - La misura in deciBel (dB). prorietà e derivazione matematica.

14.10 - Modello elettronico del Convertitore Analogico/Digitale (ADC) - Calibrazione della Catena Microfonica

18.10 - Campionamento (Teorema del Campionamento e suoi limiti di applicabilità)

21.10 - Principio di quantizzazione (e suoi limiti di applicabilità)

25.10 - Applicazione del teorema del campionamento alla discretizzazione del modello continuo del tono puro

04.11 - Matlab Intruduzione a MATLAB. Modellazione e simulazione  del modello matematico del tono puro.

08.11 - Simulink e Andriod Board Support Package (Android BSP)  Setup  Esempio1 Esempio Mic  AccToScope   MicAndSpeaker   MicGainVisual 

11.11 - Matlab - Modellazione di un generatore di suono

15.11 - Piattaforma di sviluppo embedded STM Iot Node HowToStepByStep

---------------------------------------------------- Fine 2019 - 2020 ----------------------------------------------------------------------------------

gg.mm - Analisi frequenziale di Fourier (modello dell'analisi armonica frequenziale)

gg.mm -  Analisi frequenziale di Fourier (funzioni ortogonali:  seno-coseno, dominio di misura:  reale-complesso,  rappresentazione grafica:  polare-cartesiana)

gg.mm - Modellazione e simulazione dell'analisi frequenziale di Fourier   (TestDFT)

gg.mm - Sviluppo su piattaforme embedded: Matlab-Simulink: Android Board Support Package (BSP)) - Slides Generatore Audio a comando percussivo (Tap)

gg.mm - Convoluzione  e modellazione dei sistemi lineari: risposta all'impulso e risposta in frequenza

gg.mm - Filtraggio  FIR e filtraggio IIR (IIR1)

gg.mm - Sintesi del suono Talbe look-up - wave-table

gg.mm - Sintesi additiva - sintesi sottrattiva

gg.mm Sintesi FM

gg.mm - Simulink e Andriod Board Support Package (Android BSP)  AccToScope   MicAndSpeaker   MicGainVisual

• Interazione tramite interfacce gestuali
• Metastrumenti musicali
• Localizzazione e identificazione di sorgenti sonore nello spazio
• Controllo fuzzy dell'esecuzione musicale
• Audio-to-Score
• Ricerca audio di brani musicali
• Riconoscimento audio di emozioni
• Riduzione del rumore basato su array microfonico
• Audio spotting