Makine öğrenme algoritmalarını kullanan duygu tahminine dayalı müzik öneri sistemi
Music recommendation system based on emotion prediction using machine learning algorithms
- Tez No: 850162
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, duygu tanıma, müzik öneri sistemleri, derin öğrenme, yüz ifadesi analizi, Convolutional Neural Networks, emotion recognition, music recommendation systems, deep learning, facial expression analysis
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Müzik, insanlık tarihi boyunca duygusal ifadenin araçlarından biri olmuştur. Farklı kültürlerde farklı zaman dilimlerinde müzik bireylerin deneyimlerini duygularını anlatmanın eşsiz bir yolunu sunmuştur. Teknolojik ilerlemelerle birlikte müzikle etkileşimimiz de büyük bir gelişme yaşanmış dijital platformlar sayesinde müziğe erişimimiz kolaylaşmıştır. Geleneksel müzik öneri sistemleri kullanıcının müzik dinleme alışkanlıklarını baz alırken bu çalışma anlık duygu durumunu değerlendirerek müzik önerisi sunmayı hedeflemiştir. Kullandığımız model CNN temelli bir duygu tanıma sistemidir. Bu model yüz görüntülerini analiz ederek yedi duygudan birini tahmin eder. Modelin eğitim sürecinde Confusion Matrix (CM) sonuçları modelin duygu sınıflandırma konusunda iyi bir performans sergilediğini göstermektedir. ROC eğrisi analiz sonuçları modelin duyguyu tahmin etme kabiliyetinin yüksek olduğunu göstermektedir. Özellikle modelin genel doğruluk oranının %92,7 olması bu modelin ne kadar etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, duyguya göre müzik öneri sistemlerinin kullanıcı deneyimini daha etkili bir hale getirme potansiyeline sahip olduğu görünmekte. Kullanıcının mevcut duygusunu analiz ederek, ona en uygun müzikleri önerme yeteneği müzik öneri sistemlerinin geleceğini şekillendirecek yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Music has been a means of emotional expression throughout human history. Different cultures and times have offered unique ways of expressing the emotions experienced by individuals through music. Technological advancements have greatly enhanced our interaction with music, making access easier thanks to digital platforms. While traditional music recommendation systems are based on the user's listening habits, this study aims to provide music recommendations by evaluating the user's immediate emotional state. We utilize a CNN-based emotion recognition system for this purpose. This model predicts one of seven emotions by analyzing facial images. The results of the Confusion Matrix (CM) in the training phase indicate that the model is proficient at classifying emotions. ROC curve analysis shows the model's high capability in emotion prediction. Notably, the model's overall accuracy stands at 92.7%, highlighting its effectiveness. This research demonstrates the potential of emotion-based music recommendation systems in enhancing the user experience. The capacity to recommend the most fitting music by gauging the user's current emotional state presents an innovative approach that may shape the future of music recommendation systems.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Doğal dil işleme ve veri madenciliği kullanarak tvitler üzerinden film derecelendirilmesi
Movie rating on tweets using natural language processing and data mining
ABDOULAZIZ ABDOUKARIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemeleri ile yüz ifadesi tanıma
Facial expression recognition using machine learning techniques and deep learning methods
NIBRAS FAROOQ AKRAM ALKHALEELI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- A performance analysis of deep learning algorithms for emotion detection based on EEG
EEG Sinyallerine Dayalı Duygu Tespiti için Derin Öğrenme Algoritmalarının Performans Analizi
AWF ABDULRAHMAN RAMADHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE