Antisemiten sind mir egal – Juden aber nicht. (Gli antisemiti non mi interessano, gli ebrei invece sì). Proposta di traduzione del saggio „ Antisemiten sind mir egal „ di Maxim Biller

Questo elaborato si basa sulla proposta di traduzione del saggio letterario giornalistico "Antisemiten sind mir egal" di Maxim Biller pubblicato sulla Zeit (Nº 41/2014) il 18.10.2014. L'idea di usare questo testo è nata da una lezione di letteratura tedesca svolta quest'anno durante il secondo semestre dal professor Giovanni Nadiani. Sicuramente questa traduzione è stata fin dall'inizio una grande sfida vista la difficoltà del testo dovuta al tema legato all'attualitá e ricco di riferimenti alla cultura tedesca e israeliana, per i quali si è rivelato necessario l'uso delle note a piè di pagina con l’obiettivo di agevolare la comprensione al lettore italiano. Una volta superate le difficoltà iniziali, sviluppare questo elaborato si è rivelato molto interessante e mi ha arricchita molto sia a livello personale sia a livello formativo. Per poter rendere il testo tradotto in modo adeguato, il traduttore deve prima comprendere il messaggio originario. La comprensione del linguaggio è possibile solo se emittente e destinatario condividono il contesto situazionale e la cultura di riferimento. Per riuscire a comprendere totalmente il messaggio, i destinatari del testo tradotto potrebbero avere difficoltà interpretative. Da qui l’esigenza di aggiungere parti esplicative per colmare e sanare le divergenze tra cultura di partenza e di arrivo. Questo lavoro è stato lungo e impegnativo ma anche fonte di grande soddisfazione e uno stimolo ad approfondire non solo la mia conoscenza della lingua tedesca, ma anche quella della mia lingua madre. Infine spero con la mia proposta di traduzione di essere riuscita ad avvicinare il pubblico italiano a questo saggio, che mette in discussione una tematica di grande attualità e su cui è sempre bene riflettere.

Classificazione di brani musicali mediante reti neuronali artificiali

L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.