Всем привет! Давно ничего не выкладывал здесь, так как не было каких-то новых методических наработок. В этом году они появились в виде нескольких обзорных лекций по цифровой обработке сигналов, которые мне посчастливилось прочитать в рамках третьей летней школы, организованной сотрудниками группы компаний Центр речевых технологий (ЦРТ). Блок лекций по цифровой обработке сигналов выглядел следующим образом:
  1. Основы цифровой обработки сигналов. Что такое сигнал и его обработка? Фундаментальные концепции в цифровой обработке сигналов. Дискретизация по времени и теорема отсчетов, дискретизация по амплитуде. Хранение, обработка и передача цифровых сигналов. Сигналы дискретного времени, их примеры и классификация. Энергия и мощность сигналов дискретного времени. Разница между «цифровыми» и «аналоговыми» частотами. Как ваш компьютер воспроизводит звук? Цифровая обработка сигналов как LEGO. Схемы, построенные из блоков цифровой обработки сигналов. Алгоритм Карплуса–Стронга.
  2. Представление сигналов в спектральной области. Что такое спектр? Почему синусоиды лежат в основе преобразования Фурье? Естественные детекторы синусоид у человека. Формы преобразования Фурье для дискретного времени. Преобразование Фурье для цифровых изображений. Машина для восстановления сигнала. Идея алгоритма быстрого преобразования Фурье. Оконное преобразование Фурье. Банк фильтров. Вычисление мел-частотных кепстральных коэффициентов.
  3. Цифровые фильтры. Что такое цифровой фильтр? Что такое линейный инвариантный к сдвигу фильтр? Что такое физически реализуемый фильтр? Что такое z-преобразование? Нерекурсивные и рекурсивные линейные инвариантные к сдвигу фильтры. Основные характеристики линейных инвариантных к сдвигу фильтров. Что такое взаимная корреляция и свёртка? Теорема о свёртке. Фильтры как инструмент создания звуковых эффектов.
  4. Цифровая обработка сигналов и машинное обучение. Нерекурсивные и рекурсивные фильтры – это нейронные сети! Нерекурсивный фильтр и ResNet-блок. Банк фильтров и Inception-блок. «Свёртка» в свёрточных нейронных сетях. Понижение частоты дискретизации и пулинг. Рекурсия и фильтрация в методе моментов. Цифровая обработка сигналов и голосовая биометрия. Мел-частотные кепстральные коэффициенты в задаче верификации дикторов. Синтез фильтров и end-to-end обучение системы верификации дикторов.
Полный обзор всех блоков лекций школы в формате видеолекций можно получить по следующей ссылке. О летней школе ЦРТ можно найти информацию здесь. Всех с наступающим Новым 2020 годом и удачи! С уважением, Владимир Волохов.