Otomatik şarkıcı tanımada farklı sınıflandırma sistemlerinin karşılaştırılması

Bu projede otomatik şarkıcı tanıma problemi için yöntemler incelenmiş ve 15 şarkıcı için bir otomatik şarkıcı tanıma sistemi oluşturulmuştur. Sistem iki aşamadan oluşmaktadır. Öncelikle sistem girdisi olarak kullanılan şarkı vokal kısım yani şarkıcının sesiyle beraber enstrüman seslerinin olduğu ve vokal olmayan kısım yani sadece enstrüman seslerinin olduğu kısım olarak ikiye ayrılır. Daha sonra şarkıcı tanıma ve sınıflandırma için tanıma aşaması gerçekleştirilir. Her iki aşamada da ses öznitelikleri çıkarma ve sınıflandırma işlemleri uygulanmaktadır. Öznitelik çıkarma işleminden önce şarkıya örnekleme düşürme, normalleştirme, çerçeveleme ve pencereleme gibi ön işlemler uygulanır. Öznitelik olarak enerji, spektral akı, sıfır geçiş oranı, mel frekansı cepstrum katsayıları (MFCC) ve doğrusal öngörülü cepstrum katsayıları (LPCC) kullanılır. Daha sonra bu öznitelikler kullanılarak şarkıcıyı belirlemek için destek vektör makineleri (SVM), çoklu gauss karışım modelleri (GMM) ve çok katmanlı algılayıcılarla (MLP) sınıflandırıcılar oluşturulur.