Yayın:
Enstrüman seslerinin tanınması ve sınıflandırılması

dc.contributor.advisorY. Doç. Dr. Ünal Küçük
dc.contributor.authorBolat, Bülent
dc.date.accessioned2018-07-17T11:51:53Z
dc.date.accessioned2026-06-20T22:06:38Z
dc.date.available2018-07-17T11:51:53Z
dc.date.issued2006
dc.descriptionTez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006
dc.description.abstractMüzikal seslerin içerik analizi yapısal kodlama, ses veri tabanı sorgulama sistemleri, otomatik notaya dönüştürme, müzik eğitimi gibi çok çeşitli ve geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bu uygulamaların önemli alt görevlerinden biri otomatik enstrüman tanıma işlemidir. Bu çalışmada, müzikal enstrüman seslerinin aktif öğrenen bir PNN ile tanınması üzerinde durulmuştur. Öznitelik olarak farklı derecelerden LPC ve MFCC katsayıları kullanılmıştır.Mevcut aktif öğrenme algoritmaları PNN için uygun değildir. Bu nedenle, yeni bir aktif öğrenme algoritması geliştirilmiştir.Uygulama esnasında pasif PNN'ler kullanılarak en yüksek başarımı veren öznitelikler tespit edildikten sonra, aktif öğrenme algoritması yalnız bu özniteliklerle birlikte uygulanmıştır.Yapılan deneyler sonucunda aktif öğrenen PNN'in başarımının daha yüksek olduğu gösterilmiştir.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14981/1439
dc.subjectİşlemsel işitsel durum analizi
dc.subjectOlasılıksal sinir ağları
dc.subjectAktif öğrenme
dc.subjectEnstrüman tanıma
dc.titleEnstrüman seslerinin tanınması ve sınıflandırılması
dc.typedoctoralThesis
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket

Şimdi gösterimde1 - 1 of 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Adı:
0023572.pdf
Boyut:
1,6 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Koleksiyonlar