Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences

Yazarlar: Zehra DURDAĞ, Pakize Erdoğmuş

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

DOI:10.35377/saucis.02.01.544616

Anahtar Kelimeler:Müzik Türlerinin Sınıflandırılması,Derin Öğrenme,Ayrık Kosinus Dönüşümü,Hızlı Fourier Dönüşümü,Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü

Özet: Bu çalışmada günümüzde görüntülerin sınıflandırılmasında yüksek başarı sağlayan derin öğrenme ağları ile müzik türlerinin sınıflandırılması hedeflenmiştir.  Bu çalışmanın amacı, müziklerin renklerini ortaya çıkararak şarkıların sınıflandırılması için yeni bir bakış açısı getirmektir. Bu amaçla ilk olarak, müzik türlerinden seçilen parçalar görüntülere dönüştürülmüştür. Renkli görüntüler kısa zaman fourier dönüşümü, ayrık kosinüs dönüşümü ve uzamsal dönüşüm yöntemleri ve bazı önişlemlerle elde edilmiştir. Farklı türlere ait görüntülerin renklerinin farklı olduğu görülmüştür. Ancak bazı türlerde sınıflandırmayı zorlaştıracak  benzer renkler ve desenler  görülmüştür. Önceden eğitilmiş derin konvolüsyon ağı bu görüntülerle eğitilmiştir. Türkçe müziklerden seçilen, arabesk, pop, türk halk müziği, türk sanat müziği ve rock müzikleri ile eğitilen ağda, yaklaşık% 55'lik bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiş ve yine literatürde müzik türü sınıflandırılmasında kullanılan genel bir veri tabanı ile yapılan testlerde,  on farklı müzik türü  için yaklaşık% 40'lık sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.   

---