Derin öğrenme algoritmaları ile Türk müziğinde duyguları çözümleme

Müziğin insan duyguları üzerindeki etkileri araştırmacılar için ilgi çekici ve önemli bir araştırma alanı olmuştur. Bilgisayar sistemlerinin gelişimiyle birlikte müzik eserlerinin duygu analizi konusu heyecan verici bir araştırma alanı haline gelmiştir. Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki ve bilgisayarların işlem kapasitelerindeki artışla birlikte bu alanda yapılan çalışmalar artmış ve günümüzde bu çalışmalar sonucunda elde edilen veri ve modeller birçok içerik sağlayıcı kurum tarafından dinleyicilere daha zengin ve öznel içerik sunmak için sıklıkla tercih edilmeye başlanmıştır. Bu nedenle bu tez çalışmasında Türk Müziğinde duyguların analizi konusunda bir çalışma yapılmış ve müzik eserleri içinden çıkarılan müzikal veriler kullanılarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri ile müzikte duygu tespiti yapabilecek modeller eğitmek hedeflenmiştir. Bu amaç için dinleyiciler tarafından etiketlenen farklı türde 1324 parçadan oluşan bir veri seti oluşturularak bu veri setinden 76 farklı akustik özellik ve Evrişimli Sinir Ağı Convolutional Neural Networks modellerinde kullanılmak üzere 10560 farklı spectrogram resmi oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri setleri üzerinde farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri uygulanarak modeller oluşturulmuş ve bu modellerin performans analizleri ile karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu tezin temel amacı derin öğrenme algoritmalarının Türk Müziğinde duygu analizi konusunda kullanılabilirliğini incelemek ve test etmektir.