Using classification algorithms for Turkish Music Makam recognition

Simple item page
dc.contributor.MCBUauthorAbidin, Didem
dc.contributor.MCBUauthorÖzacar Öztürk, Tuğba
dc.contributor.MCBUauthorÖztürk, Övünç
dc.contributor.authorAbidin, Didem
dc.contributor.authorÖzacar Öztürk, Tuğba
dc.contributor.authorÖztürk, Övünç
dc.contributor.departmentFakülteler > Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
dc.date.accessioned2025-01-13T10:20:33Z
dc.date.available2025-01-13T10:20:33Z
dc.date.issued2018-09
dc.description.abstractTurkish Music pieces are used in various studies including makam recognition in computational music domain. Turkish Music pieces offer a rich content to the researchers because of their different makam properties. SymbTr is one of the most referred Turkish Music data sets in this area. In this study, the pieces from SymbTr data set belonging to 13 makams are used to execute 10 different machine learning algorithms for makam recognition and the performances of these algorithms are evaluated. These algorithms were executed on WEKA application environment and the performances in makam recognition were obtained with F-measure and recall metrics. The machine learning algorithms performed between 82% and 88%.
dc.description.abstractTürk Müziği eserleri veri kümeleri hesaplamalı müzik alanında başta makam tanıma çalışmaları olmak üzere çeşitli araştırmalarda kullanılmaktadır. Türk Müziği eserleri, farklı makamsal özellikler göstermeleri bakımından araştırmacılara zengin bir içerik sunmaktadır. Bu alanda en çok referans gösterilen Türk Müziği veri setlerinden biri SymbTr veri setidir. Bu çalışmada, SymbTr veri kümesinden 13 makama ait eserler üzerinde 10 farklı makine öğrenmesi algoritması çalıştırılmış ve bu algoritmaların performansları değerlendirilmiştir. Bu algoritmalar WEKA uygulama ortamı üzerinde çalıştırılarak makam tanımadaki başarım yüzdeleri f-ölçütü ve duyarlılık metrikleri üzerinden hesaplanmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları, %82-%88 arası performans göstermiştir.
dc.description.citationAbidin, D., Özacar Öztürk, T. ve Öztürk, Ö. (2018), Using Classification Algorithms For Turkish Music Makam Recognition, Konya: Selçuk Üniversitesi.
dc.identifier.DOI-ID10.15317/Scitech.2018.139
dc.identifier.ORC-ID0000-0001-5966-7537
dc.identifier.ORC-ID0000-0002-1901-4993
dc.identifier.ORC-ID0000-0001-7127-7902
dc.identifier.categoryOfPublishedMaterialMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.identifier.e-issn2147-9364
dc.identifier.nameOfPublishedMaterialSelçuk Üniversitesi Mühendislik Bilim ve Teknik Dergisi
dc.identifier.urihttp://akademikarsiv.cbu.edu.tr:4000/handle/123456789/26747
dc.language.isoen
dc.publisherSelçuk Üniversitesi
dc.rightsaçık erişim (open access)
dc.subjectMachine learning algorithms
dc.subjectMakam recognition
dc.subjectSymbTr
dc.subjectWEKA
dc.subjectMakine öğrenmesi algoritmaları
dc.subjectMakam tanıma
dc.titleUsing classification algorithms for Turkish Music Makam recognition
dc.typeMakale
oaire.citation.endPage393
oaire.citation.issue3
oaire.citation.startPage377
oaire.citation.volume6

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
USING CLASSIFICATION ALGORITHMS FOR TURKISH MUSIC MAKAM RECOGNITION.pdf.crdownload
Size:
1.09 MB
Format:
Unknown data format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download

Collections

Makale Koleksiyonu