A New Genre Classification with the Colors of Music
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
The aim of this study is to bring a new perspective for the classification of the songs, revealing of the colors ofmusic. The first effort is to transform songs into images. The colorful images have been attained with Short timeFourier transform, discrete cosine transform and time to spatial transformation and some extra processing. It hasbeen observed that the images of different music genres obtained with the same method have different colors.But some of them have similar colors and patterns, which making difficult to classify. Pre-trained deepconvolutional network have been trained with these images. For five Turkish musical genres, nearly up to 60%classification accuracy has been achieved and for ten musical genre of a benchmark musical dataset nearly up to54% classification accuracy has been achieved. In future studies, it has been planned to create the images usingtimbral texture and rhythmic contents, for increasing the accuracy.
Bu çalışmada günümüzde görüntülerin sınıflandırılmasında yüksek başarı sağlayan derin öğrenme ağları ile müzik türlerinin sınıflandırılması hedeflenmiştir. Bu çalışmanın amacı, müziklerin renklerini ortaya çıkararak şarkıların sınıflandırılması için yeni bir bakış açısı getirmektir. Bu amaçla ilk olarak, müzik türlerinden seçilen parçalar görüntülere dönüştürülmüştür. Renkli görüntüler kısa zaman fourier dönüşümü, ayrık kosinüs dönüşümü ve uzamsal dönüşüm yöntemleri ve bazı önişlemlerle elde edilmiştir. Farklı türlere ait görüntülerin renklerinin farklı olduğu görülmüştür. Ancak bazı türlerde sınıflandırmayı zorlaştıracak benzer renkler ve desenler görülmüştür. Önceden eğitilmiş derin konvolüsyon ağı bu görüntülerle eğitilmiştir. Türkçe müziklerden seçilen, arabesk, pop, türk halk müziği, türk sanat müziği ve rock müzikleri ile eğitilen ağda, yaklaşık % 60'a kadar bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiş ve yine literatürde müzik türü sınıflandırılmasında kullanılan genel bir veri tabanı ile yapılan testlerde, on farklı müzik türü için yaklaşık% 54’e kadar bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
Bu çalışmada günümüzde görüntülerin sınıflandırılmasında yüksek başarı sağlayan derin öğrenme ağları ile müzik türlerinin sınıflandırılması hedeflenmiştir. Bu çalışmanın amacı, müziklerin renklerini ortaya çıkararak şarkıların sınıflandırılması için yeni bir bakış açısı getirmektir. Bu amaçla ilk olarak, müzik türlerinden seçilen parçalar görüntülere dönüştürülmüştür. Renkli görüntüler kısa zaman fourier dönüşümü, ayrık kosinüs dönüşümü ve uzamsal dönüşüm yöntemleri ve bazı önişlemlerle elde edilmiştir. Farklı türlere ait görüntülerin renklerinin farklı olduğu görülmüştür. Ancak bazı türlerde sınıflandırmayı zorlaştıracak benzer renkler ve desenler görülmüştür. Önceden eğitilmiş derin konvolüsyon ağı bu görüntülerle eğitilmiştir. Türkçe müziklerden seçilen, arabesk, pop, türk halk müziği, türk sanat müziği ve rock müzikleri ile eğitilen ağda, yaklaşık % 60'a kadar bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiş ve yine literatürde müzik türü sınıflandırılmasında kullanılan genel bir veri tabanı ile yapılan testlerde, on farklı müzik türü için yaklaşık% 54’e kadar bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
[No Keywords]
Kaynak
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences (Online)
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
2
Sayı
1
