Classificazione degli Strumenti Musicali

Sviluppo di un sistema di riconoscimento automatico basato su spettrogrammi audio e algoritmi di Machine Learning.

Spettrogramma audio di uno strumento musicale
Viola artistica
CNN per la classificazione

Informazioni sul progetto

  • Categoria: Machine Learning
  • Corso: Machine Learning - UNIKORE
  • Anno: 2024
  • Dataset: Strumenti musicali (suoni campionati e spettrogrammi)
  • Tecnologie: Python, Librosa, Scikit-Learn, TensorFlow

Obiettivi e risultati

Il progetto ha avuto come obiettivo lo sviluppo di un sistema in grado di riconoscere automaticamente strumenti musicali a partire da file audio. I segnali sono stati trasformati in spettrogrammi, successivamente elaborati tramite tecniche di feature extraction.

Sono stati implementati diversi modelli di Machine Learning e Deep Learning, tra cui SVM, Random Forest e Reti Neurali Convoluzionali (CNN). Il modello migliore ha raggiunto una precisione del 92% sulla classificazione di strumenti come chitarra, pianoforte e violino.

Questo lavoro ha consolidato competenze in elaborazione del segnale audio, classificazione supervisionata e valutazione delle performance tramite metriche quali accuracy e confusion matrix.