Konuşma/Müzik Ayrıştırması için Kesikli Dalgacık Dönüşümü Tabanlı Öznitelik Çıkarımı
Loading...
Date
2015
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Bu çalışmada konuşma ve müzik işaretlerinin birbirinden ayrıştırılabilmesi için kesikli dalgacık dönüşümü tabanlı bir öznitelik seti önerilmiştir. Öznitelik setinde dalgacık katsayılarının ortalamaları varyansları ve altbandlar arası değişim oranları kullanılmıştır. Dalgacık dönüşümünün sinyalleri iyi ifade edebilmesi sayesinde 0 5 saniyelik pencerelerde dahi yüksek doğruluklu bir sınıflandırma sağlanabilmiştir. Veri seti olarak internet radyolarından kaydedilmiş çeşitli bayan-erkek konuşmaları ve farklı türlerden müzik işaretleri kullanılmıştır. Daubechies-8 dalgacığının yok etme moment sayısı ve dikgenliği dikkate alındığında bu ailenin diğer üyeleri arasında en iyi performansa sahip olduğu gözlenmiştir. Öznitelikler çıkarıldıktan sonra ilintili öznitelikleri yok etmek için temel bileşen analizi kullanılmıştır. Sınıflandırma hem yapay sinir ağları hem de destek vektör makineleri ile yapılmış ve önerilen özniteliklerin klasik özniteliklerden çok daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir
Description
Keywords
Bilgisayar Bilimleri- Yazılım Mühendisliği-Film- Radyo- Televizyon-Müzik-Akustik-Bilgisayar Bilimleri- Yapay Zeka, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Film, Radyo, Televizyon, Müzik, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Akustik
Fields of Science
Citation
1.Mubarak O. M. AmbikairajahE.EppsJ. 2006.Novel Features for Effective Speech and Music Discrimination IEEE Int. Conf. on Engineering of Intelligent Systems Islamabad Pakistan.2.ExpositoJ.E.M. GalanS.G. Reyes N. R. Candeas P. 2007.Audio Coding İmprovement Using Evolutionary Speech/Music Discrimination IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)Londraİngiltere.3.El-Maleh K. KleinM.PetrucciG.KabalP. 2000.Speech/music Discrimination for Multimedia ApplicationsIEEE Int. Conf. on Acoustics Speech Signal Processing(ICASSP'00) İstanbul Türkiye.4.GedikA.BozkurtB. 2010.Pitch Frequency Histogram Based Music Information Retrieval for Turkish MusicSignalProcessing Cilt 10sayı 4 sayfa 1049-1063.5.Saunders J. 1996.Real Time Discrimination of Broadcast Speech/MusicIEEE Int. Conf. on Acoustics Speech and Signal ProcessingAtlanta ABD.6.Scheier E.SlaneyM. 1997. Construction and Evaluation of aRobust Multifeature Speech/Music Discriminator IEEE Int. Conf. on Acoustics Speech Signal Processing(ICASSP'97) Münih Almanya.7.Ajmera J. McCowan I. BourlardH. 2003.Speech/Music Segmentation Using Entropy and Dynamism Features in a Hmm Classification Framework Speech Communication Cilt 40Sayı 3 351-363.8.Panagiotakis C.TziritasG. 2005.A Speech/Music Discriminator Based on Rms And Zero-Crossings IEEE Trans. on Multimediacilt 7 sayı 1 sayfa155-166.9.WangJ.Wu Q. YanQ.2008. Real-time Speech/Music Classification with aHierarchical Oblique Decision Tree IEEE Int. Conf. on AcousticsSpeech and Signal Processing (ICASSP'08) Las Vegas ABD.10.Pikrakis T. Giannakopoulos T.Theodoridis S. 2008. A Speech/Music Discriminator of Radio Recordings Based on Dynamic Programming And Bayesian Networks IEEE Trans. onMultimedia Cilt10Sayı 5 sayfa 846-857.11.Kos M. GrasicM. KacicZ. 2009.Online Speech/Music Segmentation Based on the VarianceMean of Filter Bank Energy EURASIP Journal on Advances in Signal Processing cilt 2009 sayfa 1-13.12.Tzanetakis G. EsslG. Cook P. 2001.Audio Analysis Using the Discrete Wavelet TransformWSES Int. Conf. Acoustics and Music: Theory and Applications (AMTA 2001) Yunanistan.13.DidiotE. IllinaI.FohrD.MellaO. 2010.A Wavelet-Based Parameterization for Speech /Music Discrimination Computer Speech and Language cilt24 sayı 2 sayfa 341-357.14.Ntalampiras S. FakotakisN.2008.Speech /Music Discrimination Based on Discrete Wavelet Transform5th HellenicConf. On Art.Int. (SETN'08) Yunanistan.15.Khan M. K. S.Al-Khatib W. G. 2006.Machine-Learning Based Classification of Speech and Music ACM Jour. on Multimedia Systems Cilt12 Sayı 1 Sayfa55-67.16.DüzenliT.ÖzkurtN. 2011.Comparison ofWavelet Based Feature Extraction Methods for Speech/Music Discrimination IU-JEEE cilt 11 sayı 1 sayfa 1355-1362.17.DüzenliT.ÖzkurtN. 2011.Discrete andDual TreeWavelet Features for Real-Time Speech/Music Discrimination ISRN Signal Processing cilt 2011 Article ID 269361.18.MallatS. 1999.A wavelet tour of signal processingElsevier Academic Press 3. Basım Burlington MA ABD.19.Joachims T. 2002.Learning to Classify Text Using Support Vector Machines: Methods Theory and Algorithms. Kluwer Academic Publishers Norwell MA ABD.20.ZhengF.ZhangG.SongZ. 2001. Comparison of Different Implemantations of mfcc Arch. Rat. Mech. Anal.Cilt16 Sayı 6 sayfa 582-589.21.HaykinS. 1999.Neural Networks A Comprehensive Foundation (2nd ed.) New Jersey: Prentice Hall.22.VapnikV. N. 1999.The Nature of Statistical Learning Theory (2nd ed.) New York: Springer.23.MollerM.F.1993. A Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Fast Supervised Learning Neural NetworksCilt 6 Sayı 4 Sayfa 525-533.24.HsuC.-W. ChangC.-C. veLin C.-J. 2010.A Practical Guide toSupport Vector Classification http://www.csie.ntu.edu.tw/ cjlin.25.DudaR. O. Hart P. E.StorkD. G. 2001. Pattern Classification and Scene Analysis (2nd ed.) New York: John Wiley & Sons Inc.
WoS Q
Scopus Q
Source
Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi
Volume
30
Issue
2
Start Page
103
End Page
113
Collections
