Sound morphing using auditory p300 based attentional brain-computer musical interface
İşitsel p300 esaslı algısal beyin bilgisayar müzik arayüzü kullanılarak ses biçimlendirilmesi
- Tez No: 512591
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Müzik, Music
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Müzik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Müzik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Tez, kullanıcının işitsel bir uyaranın sahip olduğu müzikal dokunun, sadece o belirli işitsel uyarana dikkat edilerek dönüştürmesini sağlayan bir Beyin Bilgisayarı Müzik Arayüzü (BCMI) sisteminin geliştirilmesini ve test edilmesini konu etmektedir. Önceki çalışmalara dayanarak, sistem P300 dalgalarını ortaya çıkarmak için İşitsel Uyarılmış Potansiyelleri kullanır. Birden fazla hedef uyaranı içeren bir oddball paradigması geliştirildi ve ses uyaranlarına daha iyi odaklanılması için lokalizasyondan faydalanmak üzere çok kanallı bir hoparlör dizisinden ses uyaranları dağıtıldı. Ses dokusunu dönüştürmek için kaydedilen nöral salınımları kullanan bir ses sentezi modeli oluşturulmuştur. Ayrıca, kişinin dikkat odağını gösteren olası P300 dalgalarını tahmin etmek için Yapay Sinir Ağı kullanılmıştır. Bu tekniği kullanarak, test deneklerinin çoğunda P300 dalgaları başarılı bir şekilde tahmin edildiği ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
Thesis describes the development and testing of a Brain Computer Musical Interfacing (BCMI) system that allows a user to transform one element of a musical texture by paying attention to that particular element. Building on previous works, the system makes use of Auditory Evoked Potentials (AEP) to elicit P300 waves. An oddball paradigm with multiple target stimuli was developed, and sound stimuli were diffused through a multi-channel speaker array for improved focus on the sound stimuli. A sound synthesis model was created for transforming sound texture based on neural oscillations. Artificial Neural Network was used to predict possible P300 waves showing the attentional focus. Using this technique, P300 waves were successfully predicted for the most of the test subjects.
Benzer Tezler
- Sinüzodial model yardımıyla müzikal ses sentezi
Musical sound synthesis with sinusodial modelling
BÜLENT BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
- Uygulamalı matematik yoluyla, müzikte kendiliğinden değişim üretilmesi
The use of applied mathematics in music to produce spontaneous change
AYKUT ÇAĞLAYAN
- Kurgu sürecinde görsel efektlerle içeriğin dönüştürülmesi ve gerçeğin yeniden inşası
Changing of content by visual effects in film editing and the reconstruction of reality
AYNUR ASLAN O'CALLAGHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Güzel Sanatlarİstanbul Gedik ÜniversitesiGörsel İletişim Tasarımı Sanat Dalı
PROF. DR. MEHMET ZAMAN SAÇLIOĞLU
PROF. DR. SELAHATTİN YILDIZ
- Laparoskopik histerektomi geçiren hastalarda akupresür uygulamasının postoperatif analjezi üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
SABRİ ÖZDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Anestezi ve ReanimasyonBalıkesir ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH UGÜN
- Yoğun bakımda sedasyon uygulanmasında midazolam ile midazolam ve magnezyum kombinasyonunun etkinliklerinin karşılaştırılması; bispektral indeks monitörizasyonu ile klinik sedasyonskorları arasındaki korelasyonundeğerlendirilmesi
Comparison of the activities of midazolam and midazolam and magnesium combinations in intensive care unit sedation implementation; evaluation of correlation bispectral index monitorization between clinical sedationscores
DİLEK ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Anestezi ve ReanimasyonSağlık BakanlığıAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER ÇUKUROVA