The 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.
Bu 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.
Müzik Türlerinin Sınıflandırılması Derin Öğrenme Ayrık Kosinus Dönüşümü Hızlı Fourier Dönüşümü Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | April 30, 2019 |
Submission Date | March 26, 2019 |
Acceptance Date | April 24, 2019 |
Published in Issue | Year 2019Volume: 2 Issue: 1 |
The papers in this journal are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License