Geri Dön

Enstrüman seslerinin tanınması ve sınıflandırılması

Instrumental sound recognition and classification

  1. Tez No: 180491
  2. Yazar: BÜLENT BOLAT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İşlemsel işitsel durum analizi, olasılıksal sinir ağları, aktif öğrenme, enstrüman tanıma.x, Computational auditory scene analysis, Probabilistic Neural Networks, activelearning, instrument recognition.xi
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Müzikal seslerin içerik analizi yapısal kodlama, ses veri tabanı sorgulama sistemleri, otomatiknotaya dönüştürme, müzik eğitimi gibi çok çeşitli ve geniş bir uygulama alanına sahiptir. Buuygulamaların önemli alt görevlerinden biri otomatik enstrüman tanıma işlemidir.Bu çalışmada; müzikal enstrüman seslerinin aktif öğrenen bir PNN ile tanınması üzerindedurulmuştur. Öznitelik olarak farklı derecelerden LPC ve MFCC katsayıları kullanılmıştır.Mevcut aktif öğrenme algoritmaları PNN için uygun değildir. Bu nedenle, yeni bir aktiföğrenme algoritması geliştirilmiştir.Uygulama esnasında pasif PNN'ler kullanılarak en yüksek başarımı veren öznitelikler tespitedildikten sonra, aktif öğrenme algoritması yalnız bu özniteliklerle birlikte uygulanmıştır.Yapılan deneyler sonucunda aktif öğrenen PNN'in başarımının daha yüksek olduğugösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Musical Audio Content Analysis has a wide application area such as structral encoding, sounddatabase search systems, automatic note transcription, musical education etc. The mostimportant part of these applications is the automatic instrument recognition task.In this work an active learning PNN was used to recognise instrumental sounds. LPC andMFCC coefficients with different orders were used as features. Existing active learningalgorithms are not suitable for PNN. Hence, a new active learning algorithm for PNN wasdeveloped.The best feature sets were found by using passive PNNs and these sets were used with activelearning PNNs. By realizing some experiments, it was shown that the entire performance wasimproved by using the active learning algorithm

Benzer Tezler

  1. Constructing terminology for musical timbre: A semantic mapping of acoustic features in Turkish language

    Ses tınısı için bir terminoloji oluşturmak: Anlambilimsel ve akustik özellikler arasında bir haritalandırma çalışması

    EZGİ SU ÖRÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAYLAN ÖZDEMİR

  2. Orkestra şefi için çalışma kılavuzu: Özgün bir tema üzerine varyasyonlar

    A study guide fo conductors: Variations on an original theme

    İBRAHİM YAZICI

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MüzikDokuz Eylül Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    PROF. EBRU GÜNER CANBEY

  3. A comparision of different classification systems for automatic singer identification

    Otomatik şarkıcı tanımada farklı sınıflandırma sistemlerinin karşılaştırılması

    EMRAH KARAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DAMLA KUNTALP

  4. Türk sanat müziği keman eğitiminde yay tekniği ve gam egzersizlerinin oluşturulması üzerine bir araştırma

    A research on the formation of bow technique and gam exercises in Turkish art music violin education

    BEHLÜL ÖĞÜT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MüzikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ TUTUŞ

  5. Çocuk seslerinin eğitimi ve geliştirilmesinde eğitimci yönelimlerinin incelenmesi

    The examination of educators' inclinations in the development and the training of children's voices education

    CANAN TEZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MüzikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. EMEL FUNDA TÜRKMEN