Geri Dön

Music information retrieval

Müzik bilgi erişimi

  1. Tez No: 138857
  2. Yazar: SEDAT ÇAPAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

HI ÖZET Bu tez, monophonic midi dosyalarının dizinlenmesi ve sorgulanması üzerine bir sistem sunarak, müzik dosyalarından özellik çıkarma, müzik dizinleme ve sorgulama konularını içerir. Dinamik programlama algoritmasını baz alarak müzik sorgulaması için vasıflı dizin eşleme yöntemini kullanan, müzik için öznitelikli dizge eşleme (MÖDE) adım verdiğimiz yeni bir sorgulama tekniği tanıtılır. Sistem monofonik dizilerden frekans ve süre bilgilerini çıkarır. Hem monofonik hem polifonik midi dosyalan ile çalışabilir fakat bunun için polifonik midi dosyalan monofonik dizilere çevrilir. Bu bilgiler bir veritabanında saklanır. Sonra, kullanıcı sorgulama yapmak için ya metin tabanlı bir diziyi yada bir midi dosyasım girdi olarak sisteme gönderir. Gereksiz iki düzenleme işlemi kaldınldığı, merge ve split isminde iki yeni işlemci eklendiği için MVDE'nin kompleksitisi 0(ffj«)'dir. Sistem monofonik ve polifonik midi dosyalarından oluşan küçük bir veritabanında test edilmiştir. Sistem C++ kullanılarak geliştirilmiştir ve online dizinleme ve sorgulama yapmaya olanak sağlayan bir web arayüzüne sahiptir. Anahtar sözcükler : Müzik Bilişim Erişimi, Yaklaşık Dizge Eşleme, Dinamik Programlama, Öznitelikli Dizge Eşleme

Özet (Çeviri)

11 ABSTRACT This thesis covers feature extraction from music files and music information indexing and retrieval subjects with a system for indexing and retrieval from a monophonic midi file database. It introduces a new method which we called Attributed String Matching for Music (ASM2) which is originated from dynamic programming algorithm and uses attributed string matching for music information retrieval. The system extracts pitch and duration information from monophonic sequences. It can work both monophonic and polyphonic midi files but polyphonic midi files are converted to monophonic sequences. This information is stored in a database. Then user gives either a text-based sequence or a midi file to retrieval from this database. The ASM2 has 0(mri) complexity since unnecessary edit operations are removed and two new operators, merge and split, are used. It was tested on a small database consists of both monophonic and polyphonic midi files. The system was developed using C++ and has a web interface to allow online indexing and retrieval. Keywords : Music Information Retrieval, Approximate String Matching, Dynamic Programming, Attributed String Matching

Benzer Tezler

  1. Tez No

    602021

    Music retrieval systems: Robust performance under the effect of uncertainty

    Başlık çevirisi yok

    ERDEM ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Southern California

    DR. SHRIKANTH NARAYANAN

  2. Tez No

    320748

    Automatic transcription of traditional Turkish Art Music recordings: a computational ethnomusicology approach

    Geleneksel Türk Sanat Müziği kayitlarinin otomatik olarak notaya dökülmesi: bir hesaplamali etnomüzikoloji yaklaşimi

    ALİ CENK GEDİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. F. ACAR SAVACI

  3. Tez No

    243977

    Suffix tree indexing for music information retrieval

    Müziksel bilgi erişim sistemlerinde sonek ağacı ile dizinleme

    GIYASETTİN ÖZCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK

  4. Tez No

    598403

    Music emotion recognition: A multimodal machine learning approach

    Müzik duygusu tanıma: Çok-modlu makine öğrenmesi yaklaşımı

    CEMRE GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiSabancı Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

    DOÇ. ABDULLAH DAŞCI

  5. Tez No

    198559

    Boosting classifiers for automatic music genre classification

    Müzik türlerinin otomatik sınıflandırılması için yükseltgeme (boosting) sınıflandırıcılarının kullanımı

    ULAŞ BAĞCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN ERZİN

Geri Dön