Politecnico di Torino logo

Matteo Sacchetto

Dottorato in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni , 37o ciclo (2021-2024)

Dottorato concluso nel 2025

Tesi:

Towards Accessible and Inclusive Remote Musical Interactions (Abstract)

Tutori:

Cristina Emma Margherita Rottondi Andrea Bianco

Presentazione della ricerca:

Poster

Profilo

Argomento di ricerca

Sviluppo di un framework per networked music performance accessibile e di semplice utilizzo

Keywords

Multimedia Signal Processing
Communication and Computer Networks

Biografia

Ha conseguito la Laurea Triennale in Ingegneria Informatica nel settembre 2018 presso il Politecnico di Torino, conseguendola anche tra i 200 studenti coinvolti nel “Progetto per Giovani Talenti”, che mirava ad aiutare gli studenti meritevoli a sviluppare il proprio potenziale.
Nel dicembre 2020 ha conseguito la Laurea Magistrale cum laude in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Torino, con la tesi “JackTrip-WebRTC – Networked music performance with web technologies” relatore il prof. Antonio Servetti. La tesi si è concentrata sullo sviluppo di un approccio alternativo per lo streaming audio peer-to-peer di alta qualità e a bassa latenza, esplorando una soluzione non convenzionale basata sui DataChannels di WebRTC. Il codice è stato rilasciato come open source ed è disponibile su GitHub.
Nel gennaio 2021 è stato coinvolto come borsista per lo sviluppo di un proof of concept relativo alle performance musicali in rete (NMP in inglese), supervisionato dalla prof. Cristina Rottondi e il prof. Andrea Bianco.
Da novembre 2021 è dottorando in Ingegneria Elettrica, Elettronica e delle Comunicazioni presso il Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET) del Politecnico di Torino, sotto la supervisione dei prof. Cristina Rottondi e prof. Andrea Bianco.

Il principale argomento di ricerca è Networked Music Performance (NMP). In particolare, inizialmente la ricerca si è concentrata principalmente sul migliorare la soluzione sviluppata durante la tesi, per migliorarne la scalabilità, rendendo indipendenti il numero di processori audio dal numero di utenti connessi. Tale soluzione è stata presentata in un paper uscito a novembre del 2022 sul Journal of Audio Engineering Society (JAES), il quale ha vinto il premio "2022 JAES Best Paper Award". Successivamente la ricerca si è concentrata sullo studio e l'implementazione di una soluzione di audio packet loss concealment basata sui modelli autoregressivi, ottimizzata per poter eseguire in tempo reale su dispositivi a basso consumo quali il Raspberry Pi 4B.

Altri interessi che ha riguardano la musica, il pianoforte, tutto ciò che riguarda lo sviluppo di software, Linux, Raspberry Pis e software open source

Premi e riconoscimenti

  • 2022 JAES Best Paper Award (2024)

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea di 1° livello

MostraNascondi A.A. passati

Ricerca

Progetti di ricerca

Progetti finanziati da bandi competitivi

Pubblicazioni

Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Mostra altre pubblicazioniMostra meno pubblicazioni

Proprietà intellettuale e industriale

Brevetti e altre proprietà intellettuali