CCRMA 2018研讨会：新增Jupyter笔记本电脑教程

资源摘要信息: "ccrma2018_notebooks: 适用于CCRMA MIR研讨会的额外笔记本电脑，2018年版" 知识点: ***RMA介绍： CCRMA是斯坦福大学音乐系下的一家研究机构，全称是“Center for Computer Research in Music and Acoustics”，中文意为“计算机音乐与声学研究中心”。CCRMA致力于计算机音乐、声音合成、音频信号处理、听觉感知、数字信号处理、人机交互、以及其他音乐科技相关的交叉学科研究。CCRMA常常举办研讨会和工作坊，吸引全球研究者和实践者参与。 2. MIR的含义： MIR是“Music Information Retrieval”的缩写，即音乐信息检索。MIR领域主要关注于开发算法和工具，以便于从音乐和音频数据中提取信息，这包括对音乐的特征进行识别、分类、分析、以及音乐之间的相似度度量等。MIR对于音乐推荐系统、自动音乐标注、音乐版权管理和搜索引擎优化等方面都有重要应用。 3. Jupyter Notebook： Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释文本的文档。它支持多种编程语言，其中Python是最常使用的。Jupyter Notebook非常适合数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等多种场合。它为研究者提供了互动式学习和探索性数据分析的平台。 4. 音频信号处理： 音频示例中提到的“Podington Bear的《蓝色公路》”是指使用了特定的音频文件作为示例。音频信号处理是数字信号处理的一个分支，专门针对音频频率范围内的信号进行分析和操作，以实现特定的目的。在MIR领域，音频信号处理技术用于提取音乐特征，如音高、节奏、响度、频谱特征等，为后续的音乐分析、检索、分类和识别提供基础数据。 5. Python在MIR中的应用： Python语言因其简洁易读、丰富的库和框架，在MIR领域得到了广泛的应用。Python有许多用于音频处理和音乐信息检索的库，如librosa、muda、mir_eval等。这些库提供了音频分析、特征提取、音高检测、节拍跟踪等工具，使得开发MIR相关应用变得简便高效。 6. 文件压缩和版本控制： 从提供的文件信息中可以推断，“ccrma2018_notebooks-master”这一文件名称表明这是一个版本控制系统的文件夹。通常来说，"master"分支是源代码存储的主分支，用于日常的开发和协作。而“压缩包子文件”可能是指将文件压缩成常见的压缩格式（如.zip或.tar.gz）以便于存储和传输。文件压缩和版本控制是软件开发中的常见实践，以确保代码和资源的有序管理与共享。 综上所述，"ccrma2018_notebooks: 适用于CCRMA MIR研讨会的额外笔记本电脑，2018年版" 提供了关于计算机音乐与声学研究、音乐信息检索、Python编程、音频信号处理、Jupyter Notebook使用等多方面的知识点。这些内容对于理解数字音乐和音频处理技术、参与MIR相关的研究和开发工作，以及使用Jupyter Notebook进行教育和研究具有重要的参考价值。