¶ Introduzione
ECHOFRIENDLY è un progetto PRIN che sviluppa un modello acustemologico integrato e strumenti digitali per la raccolta, descrizione, preservazione e valutazione dei paesaggi sonori naturali e antropici, con l’obiettivo di contribuire al miglioramento della qualità ecoacustica degli ambienti di vita, lavoro e fruizione culturale. Il progetto combina approcci di etnomusicologia e antropologia del suono, ecoacustica, ICT, machine learning, mettendo in relazione percezione umana, dati contestuali e analisi computazionale.
Al centro del progetto vi è la costruzione di un ecosistema di ricerca capace di produrre dati quali-quantitativi comparabili: da un lato, strumenti e protocolli per raccogliere osservazioni percettive, informazioni di contesto e registrazioni; dall’altro, un’infrastruttura semantica che rende riusabili, favorendo analisi avanzate e interrogazione strutturata.
¶ Le unità operative e il lavoro congiunto
Torino (Unità coordinatrice) guida l’impianto complessivo del progetto: coordina la definizione del modello integrato, la costruzione del dataset e lo sviluppo della piattaforma web per la raccolta e l’esplorazione dei paesaggi sonori, con particolare attenzione alla strutturazione dei descrittori, alla coerenza metodologica e alla sostenibilità dell’ecosistema di dati. Inoltre, cura l’inquadramento dell’interoperabilità semantica e dell’esposizione dei dati per la consultazione.
🔗 Per saperne di più: /it/echofriendly/unità_torino_bis
Bologna contribuisce in modo decisivo alla dimensione empirica e socio-culturale: sperimenta e affina metodologie di rilevamento basate su survey, soundwalk, interviste e momenti di confronto (focus group), con un’attenzione specifica alla traducibilità transculturale degli strumenti di valutazione e alla qualità interpretativa dei dati percettivi.
🔗 Per saperne di più: /it/echofriendly/echofriendly_bologna
Genova sviluppa e consolida il versante computazionale: lavora sull’addestramento e sul raffinamento di modelli di classificazione automatica dei paesaggi sonori, mettendo a punto strategie di etichettatura e validazione che tengono conto sia delle caratteristiche audio sia delle annotazioni percettive.
🔗 Per saperne di più: /it/echofriendly/unita_di_genova
Insieme, le tre unità costruiscono un percorso unitario che va dalla ricerca sul campo alla formalizzazione del modello, fino alla realizzazione di strumenti digitali e alla sperimentazione di tecniche di analisi automatica: un’infrastruttura pensata per essere scientificamente rigorosa, usabile da pubblici diversi e scalabile verso scenari futuri di ricerca e valorizzazione dei paesaggi sonori.
Queste pagine raccolgono e sintetizzano i contributi delle unità, offrendo una panoramica unitaria del lavoro svolto: dalla raccolta sul campo alla costruzione del dataset, fino alle applicazioni di analisi e classificazione, nel quadro di una ricerca orientata a strumenti inclusivi, scalabili e sensibili alla variabilità linguistica e culturale dei paesaggi sonori.
¶ Pubblicazioni del progetto
Degen, C., Ferdeghini, G., e Meandri, I. (2025). Echofriendly: costruzione di un dataset per la classificazione automatica di paesaggi sonori. In G. Ruberti (Ed.), Musica per l’ambiente: Atti del convegno di studi (Napoli, 13–14 novembre 2024)(pp. 85–100). Napoli: Federico II University Press (https://doi.org/10.6093/978-88-6887-360-8).