Derin öğrenme kullanılarak müziksel benzerliklerin tespiti

Abstract

Müzik, yüzyıllardır insanları büyüleyen karmaşık ve çok yönlü bir sanat biçimidir. Derin öğrenmedeki son gelişmeler nedeniyle, bu teknolojinin müzik içeriğini araştırmak ve anlamak için kullanılmasına yönelik artan bir odaklanma olmuştur. Bu tezde, derin öğrenme tekniklerini kullanarak müzik benzerliğini tespit etme zorluğunu ele almayı amaçlıyoruz. Derin öğrenme modellerinin karmaşık müzik özelliklerini etkili bir şekilde yakalama ve analiz etme potansiyeline sahip olduğunu ve müzik benzerliklerinin doğru bir şekilde tespit edilmesini sağladığını savunuyoruz. Bunun müzik öneri sistemlerinde, müzik prodüksiyonunda ve hatta intihal tespitinde çok sayıda uygulaması olabilir. Büyük müzik besteleri kümeleri üzerinde eğitilen derin öğrenme modellerinin kullanımıyla, farklı müzik parçaları arasındaki benzerlikleri temsil eden önemli özellikleri ve kalıpları tespit edip çıkarabiliriz. Sağlam ve doğru müzik benzerliği tespiti elde etmek için derin sinir ağlarını gelişmiş özellik çıkarma teknikleriyle birleştiren bir çerçeve öneriyoruz. Önerilen çerçeve, müzik benzerliğini yüksek doğrulukla tespit etmek için derin sinir ağlarını ve gelişmiş özellik çıkarma tekniklerini kullanır. Performanslarını değerlendirmek için çeşitli müzik veri kümeleri üzerinde testler yapmak üzere önerilen çerçeveyi kullanıyoruz. Bulgular, metodolojimizin geleneksel teknikleri geride bıraktığını ve müzikal benzerlikleri belirlemede olağanüstü hassasiyet seviyelerine ulaştığını göstermektedir. Ayrıca, müzikal benzerlik tespiti alanında derin öğrenme yöntemlerini uygulamayla ilişkili kısıtlamaları ve zorlukları analiz ediyoruz. Genel olarak, tez, müzikal benzerlikleri doğru bir şekilde tespit etmek için derin öğrenmenin potansiyelini vurgulamaktadır.

Music is a rich and versatile art form that has captivated humanity for centuries. Recent advancements in deep learning have led to a heightened emphasis on employing this technology to analyze and understand musical content. This thesis seeks to tackle the issue of identifying musical similarities through deep learning methodologies. We contend that deep learning models possess the capability to proficiently record and analyze complex musical data, facilitating the precise identification of musical similarities. This can have several applications in music recommendation systems, music production, and plagiarism detection. By employing deep learning models trained on extensive collections of musical compositions, we may identify and extract notable features and patterns that signify similarities among various musical works. We offer a framework that integrates deep neural networks with sophisticated feature extraction methods to attain reliable and precise musical similarity identification. The proposed approach employs deep neural networks and sophisticated feature extraction methods to accurately detect musical similarity. We employ the proposed framework to conduct evaluations on various music datasets to measure their performance. The results indicate that our approach exceeds traditional methods and achieves remarkable accuracy in recognizing musical similarities. Furthermore, we examine the limitations and challenges related to the application of deep learning techniques in the field of musical similarity detection. The thesis highlights the capability of deep learning in precisely identifying musical similarities.