TY  - JOUR
TI  - Türkçe Müzikten Duygu Tanıma
AB  - Müzikten duygu tanıma yapılması, günümüzde hala oldukça zor bir görevdir. Bu çalışmada, müzikten duygu tanıma yapılması için genel problemler tespit edilmiş, bu problemlerin üstesinden gelmek ve sınıflandırma başarısını artırmak için yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu amaçla, çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri ve farklı araçlardan elde edilen öznitelikler kullanılarak Türkçe müziklerden duygu tanıması yapılmak istenmiştir. Yöntem olarak Bayes Ağları, Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO), Karar Ağaçları (J.48) ve Lojistik Regresyon kullanılmıştır. Bu yöntemler, duygu tanıma yapmak için oluşturulan bir veri tabanı üzerine uygulanmış ve performansları ölçülmüştür. Bu veri tabanı her biri 30 saniyelik 124 müzik alıntısından oluşan Türkçe Duygusal Müzik Veri Tabanı‘dır. Müzik sinyallerinden öznitelik elde etmek için ise, yapılan çalışmalarda sık sık karşımıza çıkan ve öznitelik çıkarma sırasında karşılaşılan sorunlara kapsamlı çözüm sağlayan çeşitli araçlar kullanılmıştır. Bu araçlar çok sayıda farklı öznitelik elde etmemize olanak sağlar. Buna ek olarak gereksiz olan öznitelikleri çıkarmak ve sınıflandırıcı performansını artırmak amacıyla korelasyon tabanlı öznitelik seçme yöntemi (Correlation-based Feature Selection) kullanılmıştır. Her bir araçtan elde edilen özellikler ayrı ayrı kullanılarak, makine öğrenmesi yöntemleri ile birlikte sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma aşamasında sonuçları değerlendirmek ve karşılaştırmak için 10 kat çapraz doğrulama yöntemi uygulanmıştır. Yapılan çalışmada, elde edilen özniteliklere öznitelik seçim yöntemi uygulanarak ve Bayes Ağları sınıflandırıcısı kullanılarak %94.35 oranında doğruluk ile duygu tanıma gerçekleştirilmiş ve diğer sınıflandırıcıların hepsinden daha iyi sonuç alınmıştır. Son olarak, bütün araçlardan elde edilen öznitelikler bir araya getirilmiş ve bu özniteliklere yine seçim işlemi yapılmıştır. Bu işlemden sonra ise, Bayes Ağları kullanılarak elde edilen duygu tanıma oranı %1.6 artarak, %95.96 olmuştur.
AU  - Tufekci, Zekeriya
AU  - Hızlısoy, Serhat
DO  - 10.31590/ejosat.802169
PY  - 2020
JO  - Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
VL  - 0
IS  - Ejosat Özel Sayı 2020 (ICCEES)
SN  - 2148-2683
SP  - 6
EP  - 12
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1131202
ER  -