Müzik kaynağı ayırma yöntemleri üzerine karşılaştırmalı çalışma

Kör kaynak ayrıştırma problemi uzun zamandır literatürde üzerine çalışmalar yapılan bir problem alanıdır. Problem alanına dair bilinen en yaygın örnek ise "Kokteyl Parti Problemi"'dir. Problemin tanımında bir parti ortamından bahseder ve ortamın sesi kaydedilecek olunursa, kaydedilen bu ses sinyali konuşma, kahkaha ve müzik v.b ses sinyallerinin bir karışımı olacaktır. Peki bu karışım sinyalinden kaynak sinyalleri yani örneğin müziğe ait ses sinyalini çıkartmak mümkün müdür? Kör kaynak ayırma metotları, karışım sinyalinden orijinal sinyallerin mümkün olan en az kayıpla elde edilmesini amaçlar. Başlarda literatürde istatistik ve hesaplama temelli yaklaşımlar hakimdi. Bağımsız bileşen analizi metotlar ilk zamanlarda kör kaynak ayrıştırma çalışmalarında çokça kullanılmaktaydı. Matris faktorizasyonunu temel alan bu yaklaşımların ardından daha karmaşık hesaplamaları içeren Dejenere Ayrıştırma Tahmin Tekniği gibi yöntemler ortaya çıkmıştır. Son zamanlarda ise literatürde makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar baskın hale gelmiş ve derin öğrenme metotları sinyalleri ayrıştırmada yoğun halde kullanılır olmaya başlamıştır. Bu tez çalışmasıyla kör kaynak ayırma problem alanına dair metotların kapsamlı bir karşılaştırması amaçlanmıştır. Literatürde uzun zamandır yer alan metotların yanı sıra günümüz teknolojilerinin etkin kullandığı derin öğrenme temelli modeller de karşılaştırmalı çalışmaya dahil edilmiştir. Kaynak ayrıştırmaya dair yedi farklı metot tez kapsamında çalışmaya dahil edilmiştir. Klasik metotlardan FastICA, NMF ve DUET tez kapsamında çalışırken, makine öğrenmesi temelli metotlardan da Open Unmix, Spleeter, Wave-U-Net ve Hybrid Demucs ile modelleri incelenmiştir. Kaynak ayrıştırma metotlarına dair detaylı bilgi sağladıktan sonra deneysel çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda ses sinyallerinin analiz edilerek vokal, davul, bas ve diğer olmak üzere dört farklı bileşene ayrıştırılması deneyinde hangi metodun nasıl performans gösterdiği SDR metriği ile değerlendirilmiştir. Aynı zamanda mizük türlerine göre de değerlendirme yapılarak tez deney sonuçlarına eklenmiştir.