Python：Jupyter notebooksで音楽信号分析の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks

AudioLabs @ FAU の、音楽信号処理の権威、Meinard Müller 先生が、ご自身の著書 "Fundamentals of Music Processing (FMP)."に沿った教材として、Jupyter notebooks で音楽信号処理の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks を公開しています。

音楽信号処理や音楽情報検索の基礎技術について、オーディオ信号（波形データ）に関する処理をまとめた教材になっています。Jupyter notebooksにより、技術の詳細とともにPythonのコードが対話的に記述されているため、非常に効率良く技術を学ぶことができる素晴らしい教材です。

概要については、ISMIR2019 で発表予定となっている以下の予稿にまとめられています。

Meinard Müller and Frank Zalkow: FMP Notebooks: Educational Material for Teaching and Learning Fundamentals of Music Processing. Proceedings of the International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), Delft, The Netherlands, 2019.

これほどの内容が、しかもコード付きで、Webで公開されているのは非常に驚きです…！音楽信号処理について分かりやすく体系的に書かれている文献はあまりないので、是非とも活用していきたいものです。