Makine öğrenme algoritmalarını kullanan duygu tahminine dayalı müzik öneri sistemi
Music recommendation system based on emotion prediction using machine learning algorithms
Yazar: HASAN ALIYEV
Danışman: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın 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:
Müzik, insanlık tarihi boyunca duygusal ifadenin araçlarından biri olmuştur. Farklı kültürlerde farklı zaman dilimlerinde müzik bireylerin deneyimlerini duygularını anlatmanın eşsiz bir yolunu sunmuştur. Teknolojik ilerlemelerle birlikte müzikle etkileşimimiz de büyük bir gelişme yaşanmış dijital platformlar sayesinde müziğe erişimimiz kolaylaşmıştır. Geleneksel müzik öneri sistemleri kullanıcının müzik dinleme alışkanlıklarını baz alırken bu çalışma anlık duygu durumunu değerlendirerek müzik önerisi sunmayı hedeflemiştir.  Kullandığımız model CNN temelli bir duygu tanıma sistemidir. Bu model yüz görüntülerini analiz ederek yedi duygudan birini tahmin eder. Modelin eğitim sürecinde Confusion Matrix (CM) sonuçları modelin duygu sınıflandırma konusunda iyi bir performans sergilediğini göstermektedir. ROC eğrisi analiz sonuçları modelin duyguyu tahmin etme kabiliyetinin yüksek olduğunu göstermektedir. Özellikle modelin genel doğruluk oranının %92,7 olması bu modelin ne kadar etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, duyguya göre müzik öneri sistemlerinin kullanıcı deneyimini daha etkili bir hale getirme potansiyeline sahip olduğu görünmekte. Kullanıcının mevcut duygusunu analiz ederek, ona en uygun müzikleri önerme yeteneği müzik öneri sistemlerinin geleceğini şekillendirecek yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, duygu tanıma, müzik öneri sistemleri, derin öğrenme, yüz ifadesi analizi

Abstract:
Music has been a means of emotional expression throughout human history. Different cultures and times have offered unique ways of expressing the emotions experienced by individuals through music. Technological advancements have greatly enhanced our interaction with music, making access easier thanks to digital platforms. While traditional music recommendation systems are based on the user's listening habits, this study aims to provide music recommendations by evaluating the user's immediate emotional state. We utilize a CNN-based emotion recognition system for this purpose. This model predicts one of seven emotions by analyzing facial images. The results of the Confusion Matrix (CM) in the training phase indicate that the model is proficient at classifying emotions. ROC curve analysis shows the model's high capability in emotion prediction. Notably, the model's overall accuracy stands at 92.7%, highlighting its effectiveness. This research demonstrates the potential of emotion-based music recommendation systems in enhancing the user experience. The capacity to recommend the most fitting music by gauging the user's current emotional state presents an innovative approach that may shape the future of music recommendation systems.
Keywords: Convolutional Neural Networks, emotion recognition, music recommendation systems, deep learning, facial expression analysis.