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Soundscape Annotation

Ascolto umano e machine listening in dialogo. Un ecosistema open source per annotare, analizzare e insegnare il paesaggio sonoro.

Soundscape Annotation è un progetto di ricerca sull'incontro fra la descrizione first-hand del paesaggio sonoro e la sua analisi computazionale. Il nucleo condiviso è un vocabolario controllato di 128 termini in otto tassonomie referenziate, da Schaeffer e Smalley a Schafer, Krause, Chion, Truax, Westerkamp e Wishart, lo stesso per chi annota a orecchio e per la pipeline di analisi.

L'ipotesi di lavoro è che le divergenze fra annotazione umana e analisi automatica non siano un difetto da eliminare ma il materiale più prezioso. Il progetto le formalizza in quattro tipi canonici (convergenze, falsi positivi, falsi negativi, ambiguità reali) e le usa in due direzioni, per formare l'ascolto critico degli studenti e per calibrare iterativamente il sistema computazionale.

soundscape machine listening ecoacustica field recording didattica AFAM open source

Artefatti

Tre artefatti open source

Skill di analisi, strumento di annotazione e working paper condividono vocabolario, contratto di interscambio JSON e finalità di ricerca. Ogni componente è pubblica, citabile e riusabile.

Skill Python / CLI

soundscape-audio-analysis

v0.19.0 · Apache 2.0 + CC BY 4.0

Pipeline di analisi computazionale del paesaggio sonoro. Livelli e diagnosi tecnica (LUFS EBU R128, true peak, clipping, hum), spettro in bande Schafer, indici ecoacustici (ACI, NDSI, H, BI, ADI / AEI), classificazione semantica PANNs su 527 classi AudioSet, auto-tagging CLAP con 251 prompt italiani, narrativa critica segmentata e report PDF. Include un benchmark contro 14 analisi gold accademiche e il comando compare per misurare l'accordo uomo-macchina (Cohen's kappa).

Repository GitHub →

Progressive Web App

Soundscape Annotation Atelier

v2.0.6 · Apache 2.0

Strumento web per l'annotazione first-hand su vocabolario controllato. Waveform e spettrogramma interattivi, marker temporali, strati sincronici ispirati all'Aural Sonology, notazione spettromorfologica con 15 glifi originali, relazioni form-building. Esporta un JSON deterministico consumato dalla skill e un PDF tipografico della scheda. Nessun upload su server, bilingue IT / EN.

Working paper

Soundscape Annotation (Zenodo)

2026 · Zenodo · CC BY 4.0

Methodology paper che formalizza il workflow a sei tappe, i tre artefatti software e il dossier stratificato a sei strati interpretativi, con un caso studio di validazione end-to-end in didattica AFAM e la tassonomia delle divergenze fra descrizione first-hand e analisi computazionale. Pubblicato su Zenodo in accesso aperto, licenza CC BY 4.0.

DOI 10.5281/zenodo.20282496 →

Metodo

Un workflow iterativo a sei tappe

Il workflow alterna produzione dello studente, revisione del docente, analisi automatica e critica argomentata. Ogni ciclo produce un dossier stratificato a sei strati interpretativi, dall'audio first-hand alla relazione di sintesi.

Studente

Consegna v1

Registrazione sul campo, annotazione nell'Atelier su vocabolario controllato, scheda first-hand discorsiva, export JSON e PDF.

Docente

Feedback personalizzato

Rilievi puntuali su annotazione e scheda, con esempi compilati pronti da adattare e un piano d'azione numerato.

Studente

Consegna v2

Revisione del dossier sulla base del piano d'azione, reimportando il JSON nell'Atelier.

Docente

Analisi computazionale e tre rilievi

La skill analizza la registrazione e produce il report tecnico. La rilettura comparativa identifica le divergenze e propone tre rilievi per la tappa successiva.

Studente

Self-field-correction

Ritorno critico sui tre rilievi, argomentando dove ha ragione l'orecchio e dove la macchina.

Studente

Relazione critica finale

Sintesi dell'intero percorso, dal primo ascolto alla calibrazione del giudizio.

L'accordo fra orecchio e macchina non resta un'impressione. Il comando compare della skill lo misura su confini strutturali, famiglie di sorgenti e copertura delle annotazioni, con statistiche di concordanza (Cohen's kappa). Le divergenze documentate alimentano la calibrazione della skill, nove interventi atomici nel solo caso studio del paper.

In numeri

128 termini nel vocabolario controllato

8 tassonomie referenziate

527 classi AudioSet del classificatore PANNs

251 prompt italiani di auto-tagging CLAP

14 analisi gold accademiche di riferimento

6 tappe del workflow didattico

Sul campo

Adozione didattica

Accademia di Belle Arti di Macerata

Corsi Processi e Tecniche dello Spettacolo Multimediale e Progettazione Spazi Sonori (A.A. 2025-2026). Qui il workflow è nato ed è documentato il caso studio di validazione del working paper, con la calibrazione iterativa della skill alimentata dai dossier degli studenti.

Conservatorio G.B. Martini di Bologna

Corso Ear Training per la Tecnica del Suono, dove la metodologia di annotazione e analisi del paesaggio sonoro è applicata alla formazione dell'ascolto critico per la presa e la tecnica del suono.

Citazione

Come citare

Il progetto è citabile nelle sue due componenti principali, il working paper (DOI Zenodo) e la skill di analisi (repository GitHub). Il DOI concept del paper risolve sempre all'ultima versione.

@techreport{mariano2026soundscape,
  author       = {Mariano, Francesco},
  title        = {{Soundscape Annotation: workflow iterativo,
                   stratificazione interpretativa e calibrazione di
                   una skill di analisi audio in didattica AFAM}},
  institution  = {Accademia di Belle Arti di Macerata},
  year         = {2026},
  month        = {7},
  type         = {Working Paper},
  number       = {v1.0.2},
  doi          = {10.5281/zenodo.20282495},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20282495},
  note         = {Pubblicato su Zenodo con licenza CC BY 4.0.
                  Il DOI concept risolve sempre all'ultima versione.}
}

@software{mariano2026soundscapeskill,
  author       = {Mariano, Francesco},
  title        = {{Soundscape Audio Analysis: una skill Claude Code
                   per l'analisi tecnica e compositiva di soundscape
                   e musica elettroacustica}},
  year         = {2026},
  version      = {v0.19.0},
  url          = {https://github.com/francmo/soundscape-audio-analysis},
  note         = {Codice Apache 2.0, vocabolari e tassonomie CC BY 4.0}
}

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