Il maker e sviluppatore di Raspberry Pi, Roni Bandini, si è trovato di fronte a un fastidioso problema: il reggaeton a tutto volume proveniente dal vicino di casa alle 9 del mattino. Mentre molti avrebbero potuto reagire con irritazione, Bandini ha visto questa situazione come un'opportunità per mettere in pratica la sua creatività e sviluppare un dispositivo basato sull'intelligenza artificiale in grado di affrontare la questione in modo più creativo.
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Così è nato "Reggaeton Be Gone", un dispositivo che monitora l'audio ambientale e identifica il genere musicale del reggaeton utilizzando l'apprendimento automatico. Una volta individuato il reggaeton, il dispositivo invia richieste di comunicazione e pacchetti al diffusore Bluetooth con l'obiettivo di disattivarlo o almeno disturbare il suono abbastanza da costringere il vicino a spegnerlo.
Tuttavia, non tutto è perfetto. Non tutti i diffusori Bluetooth sono vulnerabili, e il diffusore deve essere relativamente vicino al Raspberry Pi Bluetooth per poterlo raggiungere. Inoltre, il progetto di Bandini comporta alcuni possibili rischi legali, quindi è importante assicurarsi che sia conforme alle leggi e ai regolamenti locali prima di provarlo. Bandini avverte anche di utilizzare il dispositivo solo con i propri diffusori Bluetooth "a scopo educativo".
Per realizzare il progetto, Bandini ha utilizzato un Raspberry Pi 3 B+ collegato a un pannello display OLED DFRobot con risoluzione 128 x 32px. Un microfono USB è stato utilizzato per gestire l'audio, mentre un pulsante è utilizzato per controllare quando il sistema verifica la presenza di musica reggaeton nelle vicinanze.
Altri componenti utilizzati includono una scheda microSD, un alimentatore da 5V 3A, cavi jumper femmina-femmina e un case stampato in 3D.
Sebbene esistano diversi set di dati e modelli di classificazione AI per i generi musicali, come GTZAN, Bandini non ha trovato una categoria specifica per il reggaeton, quindi ha dovuto addestrare il proprio modello. Ha notato che il ritmo sincopato caratteristico del reggaeton lo rende ideale per il riconoscimento dei modelli di apprendimento automatico.
Bandini ha in programma di pubblicare presto come ha addestrato il modello, ma ha anticipato che dopo aver scaricato diverse canzoni e convertendole in file wav a 16 kHz, questi sono stati caricati sulla piattaforma Edge Impulse.
Ovviamente lo ripetiamo: se volete provarlo, evitate di testarlo realmente con dei vicini di casa, visto che potrebbe essere illegale.