Geri Dön

Guitar and piano chords detection using gru networks

Gru ağlari kullanilarak gitar ve piyano akorlarini algilama

  1. Tez No: 1000236
  2. Yazar: ALARA ECE ŞENSOY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DİONYSİS GOULARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Müzik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Music, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Akor, Frekans, Müzik terimleri, Nota, Sayısal işaret işleme, Sayısal işaretler, Ses dalgaları, Sezimleme, Sınıflandırma, Tanıma, Chord, Frequency, Music terms, Note, Digital signal processing, Digital signals, Sound waves, Detection, Classification, Recognition
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otomatik akor tanıma (ACR), müzik bilgisi çekimi (MIR) alanında epey popüler bir konudur. Ses verileriyle dijital olarak çalışmak için öncelikle sinyallere dönüştürülmelidirler. Renk (kroma) özellik çıkarımı gibi özellik çıkarım metodları, kısa zamanlı Fourier dönüşümünü (STFT) kullanarak perde sınıf profillerini (PCP) hesaplar. Sonuç, oktav değişse de değişmeyen, perde şiddetini sunan kromagramdır. ACR'deki otomasyon için makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) modellerinden faydalanılması gibi pek çok farklı yaklaşım vardır. Bu tezde, kapılı tekrarlayan birim (GRU) ağları üstüne çalışılmıştır. Bu tezin amacı, GRU'yu kromagramlarla eğitmek ve diğer güncel modeller ve özellik çıkarım teknikleriyle kıyaslayarak ne kadar verimli olduklarını bildirmektir. Eğitme, doğrulama ve test etme için piyano ve gitar çalma ses verileri olan birleştirilmiş üç veri seti vardır. Sonuç, gerçek ses kayıtlarının yarım saniyelik bölümlerindeki akorların tahminidir. GRU ağları kullanılarak bu veri setleriyle kazanılan doğruluk %63,83'tür ki bu, bu çalışmadaki diğer özellikler ve modellerle olan girişimlerden daha yüksektir.

Özet (Çeviri)

Automatic chord recognition (ACR) is a highly popular topic in the field of music information retrieval (MIR). In order to work with audio data digitally, they must first be transformed into signals. Feature extraction methods, such as chroma feature extraction (CFE), take the signals and calculate pitch class profiles (PCP) using short-time Fourier transform (STFT). The result is a chromagram, which is an octave-invariant pitch intensity presenter. For the automation in ACR, there are many different approaches such as machine learning (ML) and deep learning (DL) models being utilized. In this thesis, the gated recurrent unit (GRU) networks are worked upon. The goal of the thesis is to train the GRU with chromagrams, and report how efficient they are together by comparing them with other current models and feature extraction techniques. There are three datasets used in combination for training, validation, and testing having audio data of piano and guitar playing. The result is a prediction of the chords present in half-second segments of real audio recordings. The accuracy yielded using GRU networks with these datasets is 63.83%, which is higher than the attempts with other features and models within this work.

Benzer Tezler

  1. Tonal armonide gitar müziği odaklı olarak akorların kuruluş ve bağlantılarının yapısal özelliklerinin incelenmesi

    An investigation of structural properties of chords and their progressions in tonal harmony with focus on guitar music

    ABDULLAH BURAK POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Eğitim ve ÖğretimTrakya Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. ATİLLA SAĞLAM

  2. Cemal Reşit Rey'in“Piyano İçin On Halk Türküsü”nün analizi ve iki gitar için düzenlemesi

    Cemal Reşit Rey's“Ten Folk Songs for Piano”s analysis and transcription for two guitars

    ŞEREF GÜVEN ÜLKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MüzikHaliç Üniversitesi

    Türk Müziği Ana Sanat Dalı

    DR. NAİL YAVUZOĞLU

  3. Isaac Albénız'in eserlerinde tonal ve folklorik müzik unsurlarının entegrasyonu – Suıte Española No. 1 Op. 47 örneği

    The integration of tonal and folkloric musical elements in the works of Isaac Albéniz - Example of Suite Española No. 1 Op. 47

    MUSTAFA ÇAĞATAY EROL

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MüzikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    PROF. FATİH AKBULUT

  4. Müzik öğretmeni adaylarının gitar eğitimi ve eşliklemeye ilişkin algıları

    Music teacher candidates perceptions about guitar education and accompaniment

    BAYRAM BAKAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve Öğretimİnönü Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ONUR ZAHAL

  5. Luciano Berio'nun gitar için bestelediği Sequenza XI'deki kozmik yapı

    The cosmic structure in Luciano Berio's Sequenza XI for guitar

    MERT ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MüzikYıldız Teknik Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı

    DOÇ. DR. KORAY SAZLI