El reconocimiento individual entre instrumentos del mismo tipo es un problema desafiante y rara vez investigado. En este estudio, se explora el reconocimiento individual de violines. Basado en el modelo fuente-filtro, el espectro puede dividirse en contenido tonal y contenido no tonal, lo que refleja el timbre desde aspectos complementarios. Los coeficientes cepstrales de frecuencia gammatone tonal/no tonal (GFCC) se combinan para describir los contenidos espectrales correspondientes en este estudio. En el sistema de reconocimiento, se emplea el modelo de mezcla de gaussianas-modelo de fondo universal (GMM-UBM) para parametrizar la distribución de las características combinadas. Para evaluar la tarea de reconocimiento de violines individuales, se desarrolla un conjunto de datos en solitario que incluye 86 violines en este estudio. En comparación con otras características, las características combinadas muestran un mejor rendimiento tanto en el reconocimiento individual de violines como en la clasificación de grado de violín. Los resultados experimentales también muestran que el GMM-UBM supera al CNN, especialmente cuando los datos de entrenamiento son limitados. Finalmente, se investiga el efecto de los intérpretes en el reconocimiento individual de violines.