音響工学基礎
講義概要
音響工学の基礎を理解し、オーディオ分析を自身で行える事を目指す。Pythonの音響ライブラリLibrosaを使用してデータ取得＆グラフ表示までを行う
講義内容
（最新のトレンドおよび進展具合に応じ常にアップデートされます）
1・音響工学の基礎
音響工学の基礎を理解。必要な三角関数、微分積分、フーリエ解析など数学も解説
２・Librosaを使用し音響データ取得＆グラフ表示
Pythonの音響ライブラリであるLibrosaを使用し各音響データを取得しグラフ表示
全１２回（予定）の講義各回の概要
（アップデートに伴い内容、講義順番に変更の場合があります）
１講義約６０分 合計約７２０分
第１回：音響工学基礎：概要
第２回：音響工学基礎：三角関数と微分積分
第３回：音響工学基礎：微分積分の波形
第４回：音響工学基礎：フーリエ解析・変換１
第５回：音響工学基礎：フーリエ解析・変換２
第６回：音響工学基礎：フーリエ解析・変換３
第７回：音響工学基礎：各音響特徴の詳細１
第８回：音響工学基礎：各音響特徴の詳細２
第９回：音響工学基礎：各音響特徴の詳細３
第１０回：Librosa１：Librosa各モジュールの解説
第１１回：Librosa２：Librosaでオーディオデータ取得＆グラフ表示プログラム実装１
第１２回：Librosa３：Librosaでオーディオデータ取得＆グラフ表示プログラム実装２
その他講義特徴
・講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで毎回配布
・サンプルコードや学習用の音楽データもあり
前提知識
Pythonプログラミングの解説（環境構築含む）は行いませんのですでにご自身で実行できるレベルが求められます。
数学は前提知識がない方にもできるだけ理解できる様に解説しますが、ある程度知識があると学習がスムースです。
必要機材
PCのみで大丈夫です。
OSはMac, Windows、Ubuntu問いませんが講義ではMac、Windows併用です。
受講プラン
オーディオ分類
で受講可能
| 受講可能 | |
| 音楽AI開発【初級】 | |
| 音楽AI開発【中級】 | |
| 音楽AI開発【上級】 | |
| オーディオ分類 | ○ |
| AI作曲科 |
講師紹介
斎藤喜寛Yoshihiro Saito
１２歳でギターを始める〜武蔵野音楽院でジャズ〜バークリー音大メソッド〜アルゴリズム作曲〜AI作曲。
1980年代後期より作曲の仕事を開始、大手レコード会社での音楽制作を経て2013年EXDREAM株式会社設立。2016年ビジネスブレークスルー大学の卒業論文最優秀賞を受賞。2017年日本初の音楽と音のAIアカデミーcanplayをローンチ。
２０１９年パナソニックAIソリューションセンターの環境実験音楽の制作。
２０１９年１０月KIOXIA（旧東芝メモリー）のCM曲のAI作曲とプログラミングを担当。
２０２０年３月大前研一氏創設のアタッカーズビジネススクールにてAIクリエイティブ実践講座を担当
オーム社より音楽TECH本の出版（２０２０年末予定）。
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