Türk müzik türlerinin evrişimli sinir ağları ile sınıflandırması
Turkish music genres classification using convolutional neural network
Yazar: SHAHAD BASSAM HAZIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OKKALIOĞLU
Yalova Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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.

Abstract:
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.