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Aplicando técnicas de Machine Learning para seleccionar altavoces de instrumentos musicales

Aplicando técnicas de Machine Learning para seleccionar altavoces de instrumentos musicales

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MATLAB cuenta con una lista de herramientas adicionales llamadas Toolbox, que lo complementan de tal forma que la transforman en una tecnología multidisciplinaria.

Un ejemplo de esto es el extracto del artículo que a continuación te dejamos, en donde conocerás una forma divertida de aplicar MATLAB® Statistics and Machine Learning Toolbox™: “Aplicando técnicas de Machine Learning para clasificar altavoces de intrumentos musicales”.

Los altavoces Celestion han potenciado las actuaciones de muchos y muy notables artistas de guitarra y bajo, incluyendo leyendas como Jimi Hendrix.

Decidir si un altavoz es lo suficientemente bueno para músicos profesionales es un proceso largo y que requiere de mucho trabajo.

Cada altavoz genera un único sonido basado en una combinación de sonidos característicos, como el carácter del audio medio y si brillo acústico.

Realizar la evaluación de un altavoz para un instrumento musical, involucra un juicio subjetivo acerca si el sonido que se genera es “bueno”.

Sólo los ingenieros con años de experiencia pueden tomar una decisión de fiable y lo hacen después de escuchar en repetidas ocasiones los sonidos generados por el altavoz y compararlos con los producidos por un altavoz de referencia.

Como miembro del equipo Celestion R&D, recientemente he abordado el problema de la automatización de este proceso que se realiza de manera manual, para de esta forma ahorrar tiempo en el proceso de pruebas.

Utilizando MATLAB® Statistics and Machine Learning Toolbox™ he desarrollado una aplicación que utiliza algoritmos de Machine Learning para determinar si un modelo de altavoz es “bueno” o “malo”.

La aplicación puede juzgar la precisión y consistencia del sonido de un altavoz en segundos, y si este resultado es repetible y consistente.

La repetición de las pruebas “a ciegas” necesarias para realizar un juicio confiable tomarían mucho tiempo y requerirían de ayuda extra.

Para leer el artículo completo realizado por Andrew Harper, da clic aquí.

Para asesorías acerca de tecnología MATLAB, contáctanos a:

Rozzana Almaráz
Ejecutivo MATLAB Académico
ralmaraz@multion.com.mx
(+52) 55 5559 4050 ext. 189