I progetti di ricerca di Working Capital: Fabio Turri

Il giovane studente di Ingeneria dell’Automazione (Polimi) racconta in un’intervista caratteristiche e potenzialità del sistema di riconoscimento delle “acoustic fingerprint” che sta sviluppando con il sostegno di Telecom Italia.

Fabio Turri ha 22 anni ed è al terzo anno di Ingegneria dell’Automazione presso il Politecnico di Milano. Un corso di studi che – come rivela egli stesso – gli ha consentito di mettere a frutto contemporaneamente le sue due grandi passioni: l’informatica, cui si dedica fin dalla prima Liceo quando iniziò a sperimentare sul Pc armato di manuali di Visual Basic, e la meccanica, che ama al punto da dedicare parte del suo tempo libero alla costruzione, insieme con i suoi amici, di mini-automobili “fatte in casa”.

Oggi Turri, originario di Carugo in provincia di Como, è tra i primi giovani talenti ad aver vinto una delle borse di studio messe in palio da Telecom Italia attraverso Working Capital. L’accordo che lo riguarda è operativo da fine gennaio e lo impegna fino a ottobre inoltrato, conferendogli un finanziamento per la ricerca pari a ventimila euro.

Prima di entrare nel dettaglio del progetto vero e proprio, gli chiediamo come è approdato a Working Capital: “Ho trovato su un giornale la pubblicità dell’iniziativa – spiega – e poiché avevo già un mio progetto da proporre, sono andato sul sito e ho semplicemente compilato il form con tutte le informazioni che mi venivano richieste. Passato qualche tempo, l’organizzazione mi ha ricontattato avviando un confronto che, alla fine, mi ha portato alla borsa di studio”.

Ma in che cosa consiste l’idea presentata da Turri? “Inizialmente avevo presentato un progetto chiamato E-Music, che consisteva in un software capace di ‘ascoltare’ e riconoscere i brani musicali fornendo all’utente informazioni su autore, data di pubblicazione, ecc.”. Un software che ricorda da vicino il funzionamento dell’applicazione per smatphone Shazam, ma che in più è in grado di funzionate su qualsiasi telefono capace di far girare applicazioni java e al quale – sottolinea Turri – avevo già iniziato a lavorare sei anni fa”, cioè ben prima che Shazam facesse la sua comparsa.

Ad ogni modo, il progetto presentato da Turri segue un percorso particolare: viene approvato nella tecnologia, ma rispetto alle possibili applicazioni subisce “un’evoluzione verso la creazione di un sistema di riconoscimento dei suoni ad esempio all’interno di una conversazione telefonica”. L’algoritmo è lo stesso, ma le sue potenzialità saranno sfruttate in modo diverso.

Le possibili applicazioni pratiche sono molte e, a livello di ricerca scientifica, la creazione di software capaci di riconoscere le “acoustic fingerprint” impegna migliaia di ingegneri sparsi in tutto il mondo. Nel caso specifico di Turri, l’obiettivo è sfruttare il software per migliorare la qualità delle comunicazioni: “Se l’algoritmo riconosce i suoni di sottofondo e riesce a distinguerli dal parlato vero e proprio in una conversazione molto disturbata – spiega – allora consente anche di eliminarli artificialmente in seconda battuta; in alternativa, il software può usare quegli stessi rumori d’ambiente per riconoscere la location in cui si trova il parlante e, in ragione di essa, modificare i parametri del suono ottimizzandone la qualità”.

Gli accordi di sviluppo del progetto prevedono tre fasi: “Durante la prima, che si è chiusa a fine febbraio – racconta Fabio Turri – ho dovuto creare un software che realizzasse artificialmente dei campioni di parlato e di suoni d’ambiente, in modo da avere dei preparati artificiali corredati di un file a soluzione. Ora sto programmando un software di training che utilizzerà quegli stessi brani sonori per consentire all’algoritmo di riconoscimento di ‘farsi le ossa’ e imparare. L’ultima fase consisterà in un periodo di test con suoni veri, che culminerà nella consegna del software vero e proprio, prevista per fine ottobre”.

In pratica, conclude Turri, il suo software è come un bambino al quale si vuole insegnare a cosa corrispondono determinati suoni: “Bisogna farglieli ascoltare e poi dirgli cosa sono esattamente, in modo che possa memorizzare l’informazione e riutilizzarla in futuro”.

Un bambino che il futuro ingegnere ora ha la possibilità di crescere e allevare grazie non solo al suo talento, ma anche al sostegno del progetto Working Capital.