Derin sinir ağları kullanılarak müzik duygu tanımlaması

Müzik günümüzde milyarlarca dolarlık ekonomik değer taşımaktadır. Müziğin hissettirdiği duygunun doğru şekilde tespit edilmesi için doğru sınıflandırma yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada müzikten duygu tespitinin ve sınıflandırmasının doğruluğunu artırmak amacıyla derin sinir ağlarını kullanarak müzik duygu tanıma (MER) konusunda kapsamlı bir araştırma sunmaya çalışmaktayız. Farklı ülkelerin müzikleri üzerine birçok çalışma yapılmış olmasına rağmen, Türk müziği üzerine çok az çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle çalışmamızı, Türkçe şarkılardan oluşan bir veri seti kullanarak geliştirdik. Araştırmamızda, çeşitli ses özelliklerinin, melodi, armoni, ritim, karmaşık desenleri ile bu özelliklerin tetiklediği duygular arasındaki ilişkileri keşfetmek için derin öğrenme mimarilerini (CNN, LSTM) ve makine öğrenme algoritmasını (RFC) kullandık. Çalışmamızdaki ilk hedefimiz sinyal bazında modifikasyonlar yaparak model geliştirme aşamasında daha kararlı bir veri seti üretmekti. Modelimizi kabul edilebilir bir doğruluk seviyesine getirdikten sonra modeli daha az iş yükü gerektirecek seviyede basitleştirmek ise nihai hedefimizdi. Ses özelliklerinin karakterize edilmesini sağlamak amacıyla LibROSA kütüphanesi kullanılmıştır. Modelin farklı müzik türleri arasında dayanıklılığını ve genelleme yeteneğini artırmak için gaussian gürültü ekleme ve alçak geçirgen filtrelerin uygulandığı veri artırma stratejileri kullanılmıştır. Modellerin performansına odaklanarak veri setimiz içindeki müzik dosyalarının mutluluk, üzüntü, öfke ve rahatlama gibi duygusal durumlarını tahmin edilmesindeki etkinliklerini göstermeye çalıştık. Kullandığımız veri artırma stratejileriyle model performansını hem doğruluk hem de verimlilik açısından önemli ölçüde artırmayı başardık. Buna ek olarak farklı ses dosyalarının işlenmesi sürecinde karşılaşılabilen uyumsuzluk problemlerinin de tamamen ortadan kalktığını gözlemledik. Özetle, bu çalışma sadece müzik duygu tanıma alanına birçok teknik katkı sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda teknoloji, psikoloji ve müzikoloji alanlarının kesişim noktasında gelecekteki araştırmalara destek olabilecek çıktılar elde ettiğimizi düşünüyoruz.