Classificazione degli Strumenti Musicali
Sviluppo di un sistema di riconoscimento automatico basato su spettrogrammi audio e algoritmi di Machine Learning.
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.