Türk müzik türlerinin evrişimli sinir ağları ile sınıflandırması
Turkish music genres classification using convolutional neural network
- Tez No: 902436
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OKKALIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yalova Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Dijital müzik veri tabanlarının düzenlenmesinde sıklıkla kullanılan müzik türü sınıflandırması, dijital müzik kayıtlarının hızla artmasıyla birlikte müzik bilgi erişimi alanında zorlu bir görev haline gelmiştir. Tür sınıflandırması, şarkı önerileri geliştirme, benzer şarkıları bulma ve belirli bir müzikten hoşlanabilecek kitleleri keşfetme gibi bazı güncel ilgi çekici zorlukları açıklamakta faydalı olabilir. Bu nedenle, otomatik müzik türü sınıflandırması, müzik analizi, erişim ve öneri sistemleri sunan uygulamalar için önemli bir rol oynamaktadır. Bu süreçte kullanıcıya yardımcı olabilir veya tamamen onun yerini alabilir. Ayrıca, otomatik müzik türü sınıflandırması, müzik sinyallerinin içerik tabanlı analizi için özellikler geliştirme ve değerlendirme konusunda bir temel oluşturur. Bu alandaki önceki araştırmalar ağırlıklı olarak Batı müziğindeki türlerin sınıflandırmasına odaklanmıştır. Ancak, çevrimiçi Türk müziği içeriğini sınıflandırma henüz tam olarak tanımlanmamıştır ve bu durum, Türk müziği bağlamında ses türlerinin otomatik sınıflandırılması için bir engel teşkil etmektedir. Türk müziği türü sınıflandırmasına ilişkin daha önceki çalışmalar, çoğunlukla Klasik tekniklere dayanmaktadır. Bu klasik teknikler, iki temel adıma dayanmaktadır: müzik türünün akustik özelliklerinin çıkarılması ve sınıflandırma için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması. Ancak bu yaklaşım, Türk müziği türü sınıflandırmasının performansını sınırlamaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, Mel-spektrogram analizi ile elde edilen görüntüleri kullanarak evrişimli sinir ağları ile otomatik Türk müziği türü sınıflandırması üzerinde durulmuştur. İlk olarak, Arabesk, Pop, Rap, Rock, Türk Klasik Müziği ve Türk Dini Müziği gibi Türk müziğinin en iyi bilinen altı kategorisini içeren bir veri kümesi oluşturludu. Ardından, bu çalışma, evrişimli sinir ağları ile derin öğrenme tekniğini önermekte ve şarkıları uygun müzik türlerine sınıflandırmak için Mel-Spektrogram'dan üretilen spektrogram görüntülerini CNN modeline girdi olarak kullanmaktadır. Önerilen yöntemin eğitim için yaklaşık %99,62 ve test için %99,80 gibi yüksek bir doğruluk oranına sahip olması, bu yöntemin başarısını kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Music genre classification, frequently used to organize digital music databases, has become a challenging task in the field of music information retrieval due to the exponential growth of digital music recordings. Genre classification can be useful in addressing certain current interesting challenges, such as developing song recommendations, finding similar songs, and discovering audiences who might enjoy that specific music. Therefore, automatic music genre classification plays an important role for applications that offer music analysis, retrieval, and recommendation systems. It can assist or even replace human users in this process. Furthermore, automatic musical genre classification serves as a framework for developing and assessing features for any type of content-based analysis of musical signals. Previous research in this field has primarily focused on exploring the classification of genres in Western music. However, categorizing online Turkish music content remains inadequately defined, posing a challenge for the automatic classification of audio genres in the Turkish music context. The earlier work on Turkish music genre classification relies mostly on classical techniques for genre classification. These classical techniques depend on two basic steps: the first is extracting the acoustic features of music genre and the second is using machine learning algorithms for classification, which limits the performance of Turkish music genre classification. Therefore, in this research, automatic Turkish music genre classification with convolutional neural networks by using images obtained by the Mel-spectrogram analysis is studied. The initial step involves the creation of a dataset comprising of the most six well-known categories of Turkish music, which include: Arabesque, Pop, Rap, Rock, Turkish Classical Music, and Turkish Religious Music. Then, this research proposes a deep learning technique with convolutional neural networks and employs spectrogram images produced from Mel-Spectrogram as the input into a CNN to classify the songs into the appropriate musical genres. The proposed method has an accuracy level of about 99.62% for training and 99.80% for testing, which confirms the success of this method.
Benzer Tezler
- 1995 yılından itibaren ortaokul müzik ders kitaplarında geleneksel Türk müzik türlerinin yer alma durumunun araştırılması
A study on investigating participation of traditional Turkish music types among secondary school music course books starting from 1995
MUSTAFA KENDÜZLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH AKKAŞ
- Tarihsel kaynaklar ışığında Osmanlı/Türk müzik tarihindeki değişimin bir göstergesi olarak türler
Musical genres as an i̇ndicator of the stages of the history of Ottoman /Turkish music with reference to sources
DEMET AKTEPE
Doktora
Türkçe
2023
MüzikAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiTürk Müziği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURÇİN UÇANER ÇİFDALÖZ
PROF. DR. OKAN MURAT ÖZTÜRK
- Erken Cumhuriyet dönemi musiki politikaları ve halkevlerindeki musiki çalışmaları
Early republican era music policies and musical activities in community centers
NURETTİN ÖZDEMİR
- Destinasyon tanıtım videolarında tercih edilen müziğin şehrin marka imajıyla uyumu üzerine bir araştırma: Safranbolu örneği
A study on the harmony of the preferred music in destination promotional videos with the brand image of the city: Safranbolu example
CANAN YURDAKUL
- İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinin müzik türü tercihlerinin çeşitli değişkenler açısından değerlendirilmesi
Evaluation of the type of music preferences of middle scool students in terms of different veriables
HAYDAR DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
MüzikSakarya ÜniversitesiFolklor ve Müzikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE SELEN ERGÖZ