يهدف هذا العمل إلى دراسة أحد المشكلات الأساسية في مجال استرجاع الآلات الموسيقية (MIR)، وبشكل خاص تصنيف الآلات الموسيقية. تم اختيار مجموعة البيانات IRMAS (التعرف على الآلات في الإشارات الصوتية الموسيقية) لهذا الغرض. تشمل البيانات مقاطع موسيقية تم تسجيلها من مصادر مختلفة خلال القرن الماضي، مما يوفر تنوعًا واسعًا في جودة الصوت. قدمنا ملخصًا موجزًا جدًا للعمل السابق في هذا المجال. بعد تنفيذ العديد من خوارزميات التعلم الإشرافي لهذه المهمة التصنيفية، أظهرت نموذج SVM الأداء الأفضل مقارنة بالنموذج الرائد الآخر بدقة بلغت 79٪. كما قمنا بتنفيذ تقنيات غير إشرافية، حيث أظهرت تقنية التجميع الهرمي أداءً جيدًا.