Geri Dön

Makine öğrenmesi ile Türk müziğinde duygu analizi

Emotion analysis in Turkish music with machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 611332
  2. Yazar: MEHMET BİLAL ER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİN MURAT ESİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Müziğin duyguları tetikleme veya iletebilme yeteneği sayesinde insan hayatındaki rolü ve önemi büyüktür. Müzik duygularının tanınması bilim, psikoloji, müzikoloji ve sanat gibi birçok disiplinde ele alınan ortak bir çalışma alanı olduğu için son yıllarda yoğun bir şekilde araştırmacıların ilgisini çekerek güncel araştırma konusu olmuştur. Çoğu araştırmacı müzikten akustik özellikler çıkarır ve bu özelliklere karşılık gelen duygu etiketleri arasındaki ilişkileri araştırır. Bu çalışmada müzik kayıtlarından çıkarılan Chroma spektrogramları ile transfer öğrenme kullanılarak müzik duygu tanıma için yeni bir yöntem sunulmuştur. Önceden eğitimli ağ modeli olarak AlexNet mimarisi kullanılmıştır. AlexNet modelinin Conv5, Fc6, Fc7 ve Fc8 katmanları özellik çıkarıcı katman olarak seçilmiştir ve bu katmanlardan derin görsel özellikler çıkarılmıştır. Çıkarılan derin özellikler Destek Vektör Makineleri ve Softmax sınıflandırıcıları eğitmek ve test etmek için kullanılmıştır. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için gözetmeli makine öğrenmesi yöntemleri ile de müzik duygu tanıma işlemi yapılmıştır ve elde edilen sonuçlara göre sunulan yöntemin daha iyi performans gösterdiği gözlenmektedir. Ayrıca bu çalışmada müzik dinleme sırasında hissedilen duyguya göre beyinde oluşan elektriksel sinyallerin yapısı gerçekte algılanan duygunun ifade edilmesi açısından öneme sahip olduğu üzerinde durulmuştur. Bu tür çalışmalarda kullanılan veri setlerindeki duygu etiketleri genelde bir gurup gönüllü dinleyici veya uzmanların görüşü alınarak belirlenir. Fakat hissedilen duygular öznel olabilir ve kültürel farklılıklara göre şekillenebilir. Bu bağlamda, müzik parçaları dinlenirken beyninde oluşan Elektroensefalografi (EEG) sinyalleri analiz edilmiştir ve EEG sinyalleri ile müzik duygu tanıma işlemi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Music has a great role and importance in human life since it has the ability to trigger or convey feelings. As recognizing music emotions is the subject of many studies conducted in many disciplines like science, psychology, musicology and art, it has attracted the attention of researchers as an up-to-date research topic in recent years. Many researchers extract acoustic features from music, and investigate relations between emotional tags corresponding to these features. In the present study, a new method is presented for music emotion recognition by employing transfer learning with Chroma spectrograms extracted from music recordings. The AlexNet Architecture is used as the pre-trained network model. The Conv5, Fc6, Fc7 and Fc8 layers of the AlexNet model were chosen as the feature extracting layer, and deep visual features were extracted from these layers. The extracted deep features were used to train and test the Support Vector Machines and the SoftMax classifiers. In order to evaluate the performance of the proposed method, music emotion recognition is done by using supervised machine learning techniques as well. Based on the gained results, it is seen that the proposed method has a better performance. In addition, in this study, we emphasize on explaining the form of electrical signals produced by human brain during the course of listening to music has a deep impact on expressing the perceived real emotion. Emotion labels used in data sets in this kind of studies are determined either getting the idea of a group of volunteer listeners or experts. However, sensed emotions could be subjective and it can change depending on the cultural differences. İn this manner, EEG (Electroencephalogram) signals, that are produced by human brain while listening to the music tracks, are analyzed, and music emotion recognition is done by using EEG signals.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    981749

    Analyzing emotions in Turkish music with deep learning algorithms

    Derin öğrenme algoritmaları ile Türk müziğinde duyguları çözümleme

    AYHAN ARICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDÜL KADİR GÖRÜR

  2. Tez No

    203

    Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  3. Tez No

    257

    Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  4. Tez No

    320

    Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  5. Tez No

    220

    Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    B.CİHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK

Geri Dön