Audio based classification over musical production period: A study on musics of Barış Manço and his contemporaries
Müzik prodüksiyon dönemi üzerine ses tabanlı sınıflandırma: Barış Manço ve çağdaşlarının müzikleri üzerine bir çalışma
- Tez No: 587329
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN KARADOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Müzik, Music
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Müzik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Müzik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Bu tez, Anadolu Rock ya da Türk Psychedelic Rock adı altında düşünülen müzik eserlerinden elde edilen düşük seviyeli ses özelliklerine dayanan, müzik üretim dönemlerine göre bir ses sınıflandırma uygulamasına odaklanacaktır. Bu yaklaşım, teknolojik imkan ve kaynakların üretilen müziğin karakteristiği ve çıktı kalitesi üzerinde etkili olduğu fikrinden türetilmiştir. Bu fenomen, belli dönemlere ait müziğin duyumu üzerinde gözlemlenebilir. Yeterli bir hassasiyetle hesaplandığında, üretim sürecine dayalı bir sınıflandırmanın bilişimsel çıktıları, günümüzün müzik yapım kalitesinin ve estetiğinin değerlendirilmesinde de önemli ve etkili olacaktır. Ses koleksiyonu, Türkiye'nin müzik tarihinin en etkili figürlerinden biri olan Barış Manço'nun ve yine onun kadar değerli olan çağdaşlarının müziklerinden toplanmıştır. Çeşitli ses özelliği çıkarma araçları arasından Essentia kütüphanesi, koleksiyondan ses niteliklerini çıkarmak üzere seçilmiştir. Çıkarılan niteliklerden düşük seviyeli ses tanımlayıcıları, tonal ve ritmik tanımlayıcılara göre sinyal seviyesi ile daha yakın ilişkili olduklarından ötürü, üzerlerinde çalışmak için seçilmiştir. Çıkarılan nitelikler üzerinde, benzer tahmin kapasitelerinin daha az nitelik kullanılarak elde edilip edilemeyeceğini görmek üzere, özellik alanının boyutunu azaltmak için rekürsif nitelik azaltma uygulanmıştır. Sınıflandırıcı modeller, Scikit-Learn kütüphanesinden genel olarak kullanılan 6 makine öğrenme algoritması arasında ayrı ayrı olarak uygulanmıştır. Ek bir yaklaşım olarak, Topluluk Oy Sınıflandırıcısı bu 6 algoritmanın bir kombinasyonu olarak uygulanmıştır. Sınıflandırıcı modeller Barış Manço'nun müzikleri üzerinde eğitilip test edildikten sonra, en iyi 3 sınıflayıcı seçilmiştir. Bu sınıflandırıcı modeller, yaklaşımın doğruluğunu görmek için benzer dönemlerde benzer türde müzik yapan sanatçıların müzikleriyle genişletilen veri setinde tekrar eğitilir ve test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis will be focused on an audio classification implementation over musical production periods based on the low-level audio features that are extracted from the musical works which can be considered under the umbrella term Anatolian Rock or so called Turkish Psychedelic Rock. This approach is derived from the idea that the technological opportunities and resources has an effect on the characteristic and the output quality of produced music. This phenomenon can be observed on the sound of the music over decades. Calculated with a sufficient precision, informatical outputs of a classification based on production period will have an importance and influence forevaluating today's music production quality and aesthetics. The audio collection is gathered from the musical works of Barış Manço, who is one of the most influential figures in music history of Turkey, and his contemporary artists who are as valuable as himself. Essentia library is selected among several audio feature extraction tools for information retrieval from the collection. Among the extracted information, low-level audio descriptors are chosen to work on, since they are more related to signal level qualities rather than tonal or rhythmical descriptors. Recursive feature elimination is applied over the extracted features to reduce the dimension of feature space to see whether the similar prediction capacities can be achieved with lesser amount of total features. Classifier models are implemented individually among 6 generally used machine learning algorithms from Scikit-Learn library. As an additional approach, Ensemble Vote Classifier is implemented as a combination of these 6 algorithms. After the classifier models are trained and tested on Barış Manço's musics, the best 3 classifiers are selected. These classifier models are trained and tested again on the dataset extended with the musics of artists who produced similar kind of music within the similar eras to see the accuracy of the approach.
Benzer Tezler
- Kognitif bozukluğu olmayan parkinson hastalarında erken tanı amaçlı klinik karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a clinical decision support system for early diagnosis in Parkinson's patients without cognitive impairment
NESLİHAN BAKİ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURHAN GÜRSEL ÖZMEN
- Klasik Türk müziği makamlarının sınıflandırılması ve tespiti
Classification and detection of classic Turkish music maqams
MERT KAYIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Türkülerin dinamik yapısını oluşturan olguların öğretiminde izlenecek bir yaklaşım önerisi: Orta Anadolu ağzı örneği
A recommendation for an approach to teaching the phenomenons which form that the dynamic structure of turkus: Central Anatolia example
ERHAN USLU
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN DOĞRUSÖZ DİŞİAÇIK
- Content-based audio management and retrieval system for news broadcasts
Haber yayınları için içerik tabanlı ses yönetim ve erişim sistemi
EBRU DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SERT
- Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems
Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması
BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI