(Ehi tu) Che suono è quello?

I brani nascono come qualcosa di analogico: il loro suono è un insieme di vibrazioni dell’aria. Per analizzare una canzone, devi trasformarla in numeri significativi. Le tracce nel Million Song Dataset hanno dodici misurazioni di timbro rilevate a intervalli regolari per tutta la durata del brano. (Il timbro è una misura della qualità percepita di un suono; ad esempio, ti permette di distinguere una voce da strumenti a corda o da percussioni.)

In questo capitolo proverai a prevedere l’anno di pubblicazione di una traccia in base al suo timbro. Userai cioè queste misurazioni di timbro per generare le feature per i modelli. (Ricorda che una feature è, nella terminologia del Machine Learning, una variabile di input in un modello. In statistica è spesso chiamata variabile esplicativa.)

I dati di timbro sono in forma di matrice, con le righe che rappresentano i punti nel tempo e le colonne le diverse misurazioni di timbro. Quindi tutte le matrici di timbro hanno dodici colonne, ma il numero di righe varia da canzone a canzone. La media di ciascuna colonna stima il valore medio di una misurazione di timbro sull’intero brano. Queste possono essere usate per generare dodici feature per il modello.