Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile GTZAN Veri Kümesine Ait Müzik Türlerinin Sınıflandırılması
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Müzik, insan ruhuna hitap eden çok etkili bir araçtır. Geçmişten günümüze insanoğlunun yaşamının her alanında var olmuş bir sanat dalıdır. Zaman içerisinde müzik, bilgisayar bilimleri için önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Müziğin sayısal verilere dönüştürülmesiyle birlikte çeşitli şekillerde işlenip analiz edilmeye başlanmıştır. Müzik türlerinin sınıflandırılması başlı başına bir problemken, gelişen teknolojiyle birlikte müzik türü sınıflandırması günümüzde popülerliğini arttırmaktadır. Müzik türlerinin sınıflandırılmasında birçok parametre temel alınabilir. Bu çalışmada, müzik türlerini sınıflandırmak için çok çeşitli öznitelikler içeren GTZAN veri kümesi kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmaları olarak Rastgele Orman (RF), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Bu algoritmalarla elde edilen başarı oranları sırasıyla RF için %81 SVM için %72,33 ve YSA için %67,67 olarak elde edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Rastgele Orman, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Müzik Sınıflandırma
Kaynak
Mühendislik bilimleri ve araştırmaları dergisi (Online)
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
1
