Opinión del editor: La forma en que Roni Bandini describe el proyecto Raspberry Pi hace que parezca relativamente sencillo y construido con muy poco dinero; por ejemplo, utilizó la carcasa metálica de una placa de audio rota como una de las piezas. Pero el proyecto podría conllevar algunos riesgos legales, así que tenga cuidado al intentarlo usted mismo.
¿No es una persona conflictiva? O para ser más precisos, ¿no eres una persona conflictiva que no aprecia los estilos musicales del reggaetón sonado a todo volumen a través de una pared que compartes con un vecino a las 9 de la mañana? Esa era la situación del fabricante y desarrollador de Raspberry Pi, Roni Bandini, y aunque era molesto, también vio la intrusión como una oportunidad para construir un dispositivo de inteligencia artificial que pudiera manejar la situación de manera más creativa.
De este modo, El reggaetón se fue Así nació, el nombre elegido como homenaje al dispositivo Tv-B-Gone. Puede monitorear el audio de la sala e identificar el género de reggaetón con aprendizaje automático. Luego activa solicitudes de comunicación y paquetes al altavoz Bluetooth con el objetivo de desactivarlo o al menos perturbar tanto el sonido que el vecino se verá obligado a apagarlo.
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No es infalible. Por ejemplo, no todos los altavoces Bluetooth son vulnerables y el altavoz debe estar relativamente cerca del Raspberry Pi Bluetooth para alcanzarlo. Además, el proyecto de Bandini conlleva algunos posibles riesgos legales, así que asegúrese de que cumpla con las leyes y regulaciones locales antes de intentarlo. Bandini también advierte a la gente que lo utilice sólo con sus propios altavoces Bluetooth «con fines educativos».
Dejando de lado esas advertencias, así es más o menos como lo hizo.
Se conectó una Raspberry Pi 3 B+ a un panel de visualización OLED de DFRobot con una resolución de 128 x 32 píxeles. Se usó un micrófono USB para manejar el audio y se usa un botón para controlar cuándo el sistema verifica la presencia de música reggaetón al alcance del oído.
Otras partes que se incluyeron en el proyecto incluyeron una tarjeta microSD, una fuente de alimentación de 5 V 3 A, cables de puente hembra a hembra y un frente de caja impreso en 3D.
Hay varios conjuntos de datos y modelos de clasificación de IA de géneros musicales como GTZAN, pero Bandini no encontró una categoría de reggaetón, por lo que tuvo que entrenar su propio modelo, señalando que el patrón de ritmo sincopado clásico del reggaetón lo hace ideal para el reconocimiento de patrones de aprendizaje automático.
Bandini planea publicar pronto cómo entrenó al modelo, pero dijo que después de descargar varias canciones y exportarlas a WAV de 16 kHz, los WAV se cargaron en el Impulso de borde plataforma.
Hay mucho más en el proyecto, que Bandini describe aquí.
