A New Genre Classification with the Colors of Music

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorDurdağ, Zehra
dc.contributor.authorErdoğmuş, Pakize
dc.date.accessioned2025-10-11T20:42:17Z
dc.date.available2025-10-11T20:42:17Z
dc.date.issued2019
dc.departmentDüzce Üniversitesien_US
dc.description.abstractThe aim of this study is to bring a new perspective for the classification of the songs, revealing of the colors of music. The first effort is to transform songs into images. The colorful images have been attained with Short time Fourier transform, discrete cosine transform and time to spatial transformation and some extra processing.  It has been 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 deep convolutional network have been trained with these images.  For five Turkish musical genres, nearly 60% classification accuracy has been achieved and for ten musical genre of a benchmark musical dataset nearly 54% classification accuracy has been achieved. In future studies, it has been planned to create the images using timbral texture and rhythmic contents, for increasing the accuracy.  en_US
dc.description.abstractBu 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% 55'lik 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% 40'lık sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.   en_US
dc.identifier.doi10.35377/saucis.02.01.544616
dc.identifier.endpage60en_US
dc.identifier.issn2636-8129
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage53en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35377/saucis.02.01.544616
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/20918
dc.identifier.volume2en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherSakarya Universityen_US
dc.relation.ispartofSakarya University Journal of Computer and Information Sciencesen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_DergiPark_20250911
dc.subjectComputer Softwareen_US
dc.subjectBilgisayar Yazılımıen_US
dc.titleA New Genre Classification with the Colors of Musicen_US
dc.title.alternativeMüzik Türlerinin Derin Öğrenme Ağları ile Sınıflandırılmasıen_US
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu