Bilgisayar Bilimleri
Yazarlar: Mehmet Bilal ER, Emin Murat ESİN
Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
DOI:10.53070/bbd.945894
Anahtar Kelimeler:Müzik duygu tanıma,Akustik özellik çıkarma,SVM,ANN,K-NN
Özet: Müziğin dinleyicileri üzerindeki duygusal etkisini anlamak bilim, psikoloji, müzikoloji ve sanat gibi birçok disiplinin ortak çalışma alanıdır. Bu çalışmada, Türk Müziği'nden farklı örneklerin duygu durumunu tahmin etmek için akustik özelliklere dayalı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, seçilen müzik parçaları üzerinde ön işleme, özellik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere 3 adımdan oluşmaktadır. İlk adım olarak, ön işlemde sinyallerdeki gürültü giderilir ve veri setindeki tüm sinyaller eşit örnekleme frekansına getirilir. İkinci adımda, müziğin duygusal içeriğini yansıtan her sinyalden 1x34 boyutunda bir öznitelik vektörü çıkarılır. Sınıflandırıcılar eğitilmeden önce öznitelikler normalleştirilir. Son adımda, veriler Destek Vektör Makineleri (SVM), K-En Yakın Komşu (K-NN) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak sınıflandırılır. Doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F-skoru sınıflandırma ölçütleri olarak kullanılır. Model, Türk müziği verilerinden oluşan 4 sınıflı yeni bir veri seti üzerinde test edildi. Önerilen modelden %79.30 Doğruluk, %78.77 duyarlılık, %78.94 özgüllük ve %79.03 F skoru elde edilmiştir.