O projeto de classificação de instrumentos musicais utiliza técnicas avançadas de machine learning e MIR (Music Information Retrieval) para treinar modelos de classificação capazes de identificar e categorizar diferentes instrumentos musicais a partir de amostras de áudio.
A classificação de instrumentos musicais é uma tarefa desafiadora devido à variedade de timbres e características sonoras únicas de cada instrumento. No entanto, com o avanço da tecnologia, tornou-se possível desenvolver algoritmos e modelos capazes de reconhecer e diferenciar esses sons com uma precisão cada vez maior.
O processo de treinamento desses modelos envolve a utilização de técnicas de machine learning, em que uma grande quantidade de dados de áudio é coletada e rotulada com as respectivas classes de instrumentos. Esses dados são então usados para treinar o modelo, que aprenderá a reconhecer padrões e características específicas de cada instrumento.
Além do machine learning, técnicas de MIR também desempenham um papel fundamental nesse projeto. O MIR é uma área de pesquisa que se concentra na extração de informações musicais a partir de sinais de áudio. No contexto da classificação de instrumentos musicais, técnicas de MIR são aplicadas para extrair características relevantes dos sinais de áudio, como espectrogramas, frequências fundamentais e características de envoltória.
Combinando técnicas de machine learning e MIR, os modelos de classificação de instrumentos musicais são capazes de aprender a distinguir entre diferentes instrumentos com base em características acústicas específicas. Esses modelos podem ser aplicados em diversas áreas, como análise musical, reconhecimento automático de músicas e até mesmo na criação de instrumentos virtuais mais realistas.
O projeto de classificação de instrumentos musicais tem o potencial de contribuir para o desenvolvimento de tecnologias musicais avançadas, possibilitando a criação de ferramentas e sistemas mais inteligentes para músicos, produtores e entusiastas da música. Ao utilizar técnicas de machine learning e MIR, esse projeto abre novas possibilidades para a pesquisa e o avanço da compreensão e interação com a música.
detected-instruments # Project folder
├── app # template API deploy model
├── data # Local project data
├── docs # Documentation
├── notebooks # Exploratory Jupyter notebooks
├── pyproject.toml # Identifies the project root
├── README.md # README.md explaining your project
├── setup.py # Configuration project
└── src # Source code
- Instalando versão python com pyenv
pyenv install 3.10.0- Definindo versão local do projeto
pyenv local 3.10.0- Criando um ambiente virtual com versão de cima do Python
poetry env use 3.10- Iniciar o ambiente virtual
poetry shell- Instalar bibliotecas python .toml
poetry install- Instalar o arquivo python
python setup.py develop