A machine learning approach to sound quality assessment

Abstract

The evaluation of sound quality in the performance of trumpet music is recognized as a fundamental task in music education and training. Building on the success of similar initiatives in evaluating violin performance, a novel approach adapted to the unique characteristics of the trumpet is proposed. This project aims to develop a comprehensive data set and establish a basis for automated evaluation of timbre quality in trumpet sound, leveraging advanced machine learning and signal processing techniques. Inspired by the principles of real-time sound analysis, supported by artificial intelligence technology, a meticulously labeled subset of 1,481 trumpet tones is used, evaluated by expert raters based on the perceived efficiency of sound production. Statistical analysis and machine learning algorithms are used to identify critical characteristics indicative of timbre quality in trumpet performances. Through this project, we aim to improve the effectiveness of music education by providing objective, personalized and actionable feedback to trumpet players. By bridging the gap between subjective performance and objective evaluation, this project strives to empower musicians to refine their skills and achieve higher levels of performance proficiency.L’avaluacio de la qualitat del so en la interpretació musical amb trompeta ́és una tasca crucial en l’educacio i la formació musical. A partir de l’ éxit d’iniciatives similars en l’avaluacio de la interpretació del violí, es proposa un nou enfocament adaptat a les característiques uniques de la trompeta. Aquest projecte té coma objectiu desenvolupar un conjunt de dades complet i establir una base per a l’avaluacio automatitzada de la qualitat del timbre en el so de la trompeta, aprofitant tecniques avancades d’aprenentatge automàtic i processament de senyals. Inspirat en els principis de l’analisi del so en temps real i recolzat en la tecnologia d’intel·ligencia artificial, s’utilitza un subconjunt meticulosament etiquetat de 1.481 tons de trompeta, avaluats per experts en funcio de l’eficiéncia percebuda de la produccio del so. S’empren análisis estadıstiques i algoritmes d’aprenentat- ge automatic per identificar característiques crítiques que indiquen la qualitat del timbre en les interpretacions de trompeta. A traves d’aquest projecte, es pretén millorar l’efectivitat de l’educació musical oferint retroalimentacio objectiva, personalitzada i accionable als trompetistes. En salvar la bretxa entre la interpretacio subjectiva i l’avaluació objectiva, aquest projecte s’esforc ̧a a capacitar els musics per perfeccionar les seves habilitats i assolir nivells mes alts de domini en la interpretació.La evaluación de la calidad del sonido en la interpretación musical con trompeta es una tarea crucial en la educacion y formación musical. A partir del éxito de iniciativas similares en la evaluacion de la interpretación del violín, se propone un nuevo enfoque adaptado a las características unicas de la trompeta. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un conjunto de datos completo y establecer una base para la evaluacion automatizada de la calidad del timbre en el sonido de la ́trompeta, aprovechando tecnicas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento de senales. ̃Inspirado en los principios del analisis del sonido en tiempo real y apoyado en ́la tecnología de inteligencia artificial, se utiliza un subconjunto meticulosamente etiquetado de 1.481 tonos de trompeta, evaluados por expertos en funcion de la eficiencia percibida de la produccion del sonido. Se emplean análisis estadísticos y algoritmos de aprendizaje automatico para identificar características críticas que indican la calidad del timbre en las interpretaciones de trompeta. A traves de este proyecto, se pretende mejorar la efectividad de la educación ́musical ofreciendo retroalimentacion objetiva, personalizada y accionable a los trompetistas. Al cerrar la brecha entre la interpretacion subjetiva y la evaluación objetiva, este proyecto se esfuerza por capacitar a los musicos para perfeccionar ́sus habilidades y lograr niveles mas altos de dominio en la interpretación.