本研究の目的は、楽器検索（Musical Instrument Retrieval: MIR）における基盤的な問題の一つである楽器分類を検討することである。この目的のために、IRMAS（音楽オーディオ信号中の楽器認識）データセットが選択された。データには、20世紀にさまざまなソースから録音された音楽クリップが含まれており、その音質は非常に多様である。本研究では、この分野での過去の研究を簡潔に要約した。さらに、この分類タスクのために様々な監督学習アルゴリズムを実装し、SVM分類器が他の最先端モデルを上回る79%の精度で最も優れた性能を示した。また、非監督技術も実装し、階層クラスタリングが良好な結果を出した。注：「Musical Instrument Retrieval」は「楽器検索」と訳しました。「Hierarchical Clustering」は「階層クラスタリング」と訳しました。これらの用語は日本語の科技文献でも一般的に使用されています。