Υλοποίηση και σύγκριση αλγορίθμων κατάτμησης, ταξινόμησης και κατηγοριποίησης σημάτων ομιλίας και μουσικής.: Ανάπτυξη σχεδίων μαθήματος και εκπαιευτικού πλάνου
Creators: name: Κωτσάκης, Ρήγας Γεωργίου
name: Γιολτζίδου, Γεωργία Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Εξόρυξη γνώσης
Φωνήματα
Δενδροειδής αλγόριθμος
Data mining
Phonemes
Tree construction

description: Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η επεξεργασία μουσικών δεδομένων, με σκοπό την εξόρυξη γνώσης και ωφέλιμης πληροφορίας. Ειδικότερα, στη συγκεκριμένη διατριβή επιλέχθηκαν γνωστά μουσικά κομμάτια από τα οποία αρχικά δημιουργήθηκαν μικρότερα μουσικά αρχεία. Κάθε ένα από αυτά τα αρχεία φέρει το ηχητικό περιεχόμενο ενός φωνήματος. Στη συνέχεια, η μελέτη επικεντρώθηκε στα φασματικά και χρονικά χαρακτηριστικά αυτών των φωνημάτων και στην κατηγοριοποίησή τους. Αναλυτικότερα, μελετήθηκαν διεξοδικά οι ιδιότητες που φέρουν τα ηχητικά αρχεία φωνημάτων που δημιουργήσαμε και βασιζόμενοι στα χαρακτηριστικά αυτά επιχειρήσαμε να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο ταξινόμησης που κατηγοριοποιεί τα φωνήματα σε φωνήεντα, σύμφωνα ή μουσική. Ουσιαστικά, τα δεδομένα που συλλέχθηκαν χρησιμοποιήθηκαν ως δεδομένα εκπαίδευσης για την κατασκευή ενός μοντέλου, ικανού να προβλέπει την ταξινόμηση άγνωστων δεδομένων. Το θεωρητικό μέρος της διπλωματικής εργασίας αποτελούν τα κεφάλαια 2,3 και 4. Στο κεφάλαιο 2 παρουσιάζεται συνοπτικά η λειτουργία του συστήματος παραγωγής της ανθρώπινης φωνής και προσεγγίζεται ο τρόπος με τον οποίο ο άνθρωπος αντιλαμβάνεται την ομιλία και τη μουσική. Το 3ο κεφάλαιο, πραγματώνεται την ανάλυση της ανθρώπινης ομιλίας σε φθόγγους και φωνήματα, με παράλληλη παράθεση διεθνών πινάκων φωνημάτων σε διαφορετικά πρότυπα. Στο 4ο κεφάλαιο περιγράφονται οι έννοιες της μηχανικής μάθησης (machine learning) και εξόρυξης γνώσης (data mining), καθώς και τα στάδια ανάπτυξης ενός μοντέλου εξόρυξης γνώσης, ανάλογο με αυτό που χρησιμοποιήθηκε στη συνέχεια για την ταξινόμηση και πρόβλεψη της κατηγοριοποίησης των φωνημάτων. Το δεύτερο τμήμα της διπλωματικής εργασίας συνιστά το πειραματικό μέρος και αναλύεται στα κεφάλαια 5, 6, 7 και 8. Συγκεκριμένα, στο κεφάλαιο 5 περιγράφεται ο τρόπος επεξεργασίας των μουσικών αρχείων, η μέθοδος κατάτμησής τους, τα φασματικά και χρονικά χαρακτηριστικά που επιλέχθηκαν καθώς και η διαδικασία εξόρυξης τους από τα δεδομένα. Παράλληλα, παρουσιάζονται τα λογισμικά που χρησιμοποιήθηκαν σε κάθε στάδιο επεξεργασίας αρχείων και υπολογισμού των τιμών των μεταβλητών. Το 6ο κεφάλαιο αναφέρεται στη διαδικασία εξόρυξης γνώσης και αναγνώρισης προτύπων με το λογισμικό Weka, αφού παρακολουθήσουμε σύντομη περιγραφή του περιβάλλοντος εργασίας του λογισμικού. Στη συνέχεια, γίνεται αναδρομή στον δενδροειδή αλγόριθμο J48, ο οποίος χρησιμοποιήθηκε για την κατασκευή μοντέλων ταξινόμησης με δένδρα αποφάσεων. Για κάθε μοντέλο που κατασκευάστηκε προσδιορίστηκαν οι αποδόσεις και τα σφάλματα, τόσο συνολικά, όσο και ανά κατηγορία ταξινόμησης. Ταυτόχρονα, λόγω του πλήθους των ηχητικών χαρακτηριστικών που καταγράφηκαν, πραγματοποιήθηκε ανάλυση ευαισθησίας για τον εντοπισμό των ιδιοτήτων που συμβάλλουν δραστικότερα στη διαδικασία ταξινόμησης κλάσεων. Στο 7ο κεφάλαιο πραγματοποιήθηκαν συγκρίσεις αποδόσεων και σφαλμάτων μεταξύ αλγορίθμων κατασκευής μοντέλων, που εντάσσονται στη λογική «μαύρου κουτιού», όπως για παράδειγμα νευρωνικά δίκτυα, λογιστική παλινδρόμηση και μπεϊσιανά μοντέλα. Το 9ο κεφάλαιο, αναφέρεται σε χρήσιμα συμπεράσματα που ανέκυψαν κατά το πειραματικό μέρος της εργασίας, ενώ παράλληλα τίθενται θέματα μελλοντικής έρευνας. Τέλος, το τρίτο μέρος της διπλωματικής εργασίας αφορά τον τομέα της εκπαίδευσης. Προτείνεται συγκεκριμένη μέθοδος διδασκαλίας του αντικειμένου της εξόρυξης γνώσης από μουσικά δεδομένα και παρατίθενται αναλυτικά σχέδια μαθήματος, κατάλληλα να ακολουθηθούν στην εκπαιδευτική διαδικασία.
description: The purpose of this thesis is the processing of music data for extracting useful knowledge and information. Specifically, in this thesis were selected from well-known music tracks which were originally smaller music files. Each of these files has the audio content of a phoneme. Then, the study focused on the spectral and temporal characteristics of these phonemes and categorization. Specifically, we studied in detail the qualities that have audio voice files created and based on these traits have tried to create a classification model that classifies the phonemes into vowels, or in music. Essentially, the data collected were used as training data to construct a model capable of predicting the classification of unknown data. The theoretical part of this thesis are included in the chapters 2, 3 and 4. Chapter two outlines the operation of the production system of the human voice, and approached the way in which humans understand the speech and music. The third chapter is realized the analysis of human speech sounds and phonemes, while International Phonetic Alphabet in different standards. The fourth chapter describes the concepts of machine learning and data mining, and the stages of developing a data mining model, similar to that subsequently used for classification and prediction of the classification of phonemes. The second part of this thesis is the experimental section and analyzed in Chapters 5, 6, 7 and 8. Specifically, Chapter 5 describes the processing of audio files, the partition method, the spectral and temporal characteristics that were selected and the process of extracting the data. Furthermore, we present the software used at each stage editing and calculating values of variables. The sixth chapter in the process of mining and pattern recognition to software Weka, follow after a brief description of the interface software. Then be traced back to the tree algorithm J48, which was used to construct classification models with decision trees. For each model was determined yields and errors, both overall and per category classification. At the same time, given the number of audio features recorded, a sensitivity analysis to identify attributes that contribute more effectively in the process of classification classes. In the seventh chapter comparisons between performance and error modeling algorithms that fit the logic of a "black box", such as neural networks and logistic regression models beisiana. The ninth chapter, referred to useful conclusions raised in the experimental part of work while out issues for future research. Finally, the third part of this thesis in the field of education. Suggestions for this method of teaching is the subject of mining musical data and detailed lesson plans, appropriate to follow the educational process.
description: Σε συνεργασία με το τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)