• Buradasın

    İstatistik Laboratuvarında Ses Sinyallerinin ve Müzik Analizi

    youtube.com/watch?v=Ep97x9179jc

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, bir akademik sunum formatında olup, konuşmacı ve yüksek lisans öğrencisi danışmanı Atacan tarafından istatistik laboratuvarında ses sinyallerinin analizi konusu ele alınmaktadır.
    • Video, ses sinyallerinin örnekleme periyotları ve zaman serileri analizi ile başlayıp, Mozart, Orhan Gencebay, Beethoven gibi farklı müzisyenlerin müzik parçalarını karşılaştırmak için kullanılan matematiksel modelleri açıklamaktadır. Auto-regresif modeller, Ittekura distance ölçüsü, durum uzay modelleri ve kalma filtresi gibi istatistiksel kavramlar detaylı olarak anlatılmakta ve bilgisayarda uygulamalar gösterilmektedir.
    • Sunumda ayrıca farklı müzik türleri (klasik, çok sesli, pop, rock, halk, arabesk) arasındaki yapısal farklılıkları analiz etmek için geliştirilen bir sistem, depresyonlu ve depresyonsuz hastaların uyku verilerindeki farklılıklar ve bu verilerin nasıl analiz edilebileceği de incelenmektedir. Bu teknolojinin nöroloji, üroloji, deprem analizi ve psikiyatride de kullanıldığı belirtilmektedir.
    01:20Ses Sinyallerinin Analizi
    • İstatistik laboratuvarında ses sinyallerinin analizi konusu ele alınacak.
    • Ses sinyalleri diğer sinyaller gibi belli örnekleme periyotlarında gözlemlenir.
    • Örnekleme periyodu, bir saniyede kaç tane gözlem yapıldığını gösterir; örneğin saniyede bin örnekleme yapıldığında, saniyenin binde biri anlamında ölçü alınmış olur.
    02:19Ses Sinyalleri ve Modelleme
    • İki farklı ses sinyali (örneğin Mozart ve Orhan Gencebay'ın şarkıları) zaman ekseninde gösterilebilir.
    • Bilgisayar destekli bir karar verme mekanizması geliştirilerek, bir müzik parçasının hangi sanatçıya ait olduğu belirlenebilir.
    • Zaman serileri ve auto-regresif modeller (auto-regresif n) kullanılarak ses sinyalleri modellenebilir.
    03:44Auto-Regresif Modeller
    • Auto-regresif modellerde, t anındaki sinyal, t-1, t-2 ve t-n anlarındaki sinyallerin lineer birleşimlerinin toplamı olarak ifade edilir.
    • Modelde beyaz gürültü (vt) ve zamanla değişen parametreler (a1t, a2t, ..., an) bulunur.
    • İki farklı sinyal arasındaki yapısal farklılıkları ölçmek için ittekura distance (uzaklık ölçüsü) kullanılır.
    06:21Non-Lineer Sistemler ve Kalman Filtresi
    • Zamanla değişen parametreler olan sistemler non-lineer sistem haline gelir ve bu parametrelerin zamanla tahmin edilmesi gerekir.
    • Genel lineer durum uzay modellerinde, sistemin durumu (x+1) ve girdisi (uk) arasındaki ilişki matrislerle ifade edilir.
    • Kalman filtresi, gözlemler verildiğinde gözlenemeyen durum vektörünü tahmin etmek için kullanılan bir yöntemdir.
    08:35Ses Sinyallerinin Analizi
    • Kalma filtresi, zamanla değişen parametreleri modellemek için kullanılır.
    • İstatistik laboratuvarında ses sinyallerinin analizi konusu, yüksek lisans öğrencisi Atakan ile birlikte ele alınmaktadır.
    • Ses sinyalleri, diğer sinyaller gibi belli örnekleme periyotlarında örneklendirilir ve bir saniyede kaç örnekleme yapıldığı, saniyenin binde biri anlamında ölçü alınır.
    09:50Zaman Serileri Modelleri
    • İki farklı ses sinyali (Mozart ve Orhan Gencebay) zaman ekseninde gösterildiğinde, bilgisayar destekli bir karar verme mekanizması geliştirilebilir mi sorusu ortaya atılır.
    • Zaman serilerinde en çok kullanılan auto-regressi modeller, t anındaki sinyalin t-1, t-2 ve t-n anındaki sinyallerin lineer birleşimlerinin toplamı olarak ifade edilir.
    • Beyaz gürültü, istatistikte çok kullanılan bir kavramdır ve sıra rastgele değişkenlerin dizisi olarak varsayılmaktadır.
    12:17İula Distance Ölçüsü
    • İki ses sinyali arasındaki yapısal farklılıkları ölçmek için İula distance (uzaklık ölçüsü) kullanılır.
    • İula distance, iki sinyalin korelasyon matrislerinin logaritması olarak hesaplanır.
    • Eğer parametreler zamanla değişmeseydi, normal istatistiğin alt dalı olan zaman serileri analizinde tahmin edilebilirdi, ancak zamanla değişiyorsa durum uzay modelleri ve kalma filtresi kullanılır.
    14:19Durum Uzay Modelleri
    • Durum uzay modellerinin en genel hali, X+1 = AX + BkUk + GkVk şeklinde yazılır.
    • A matrisi, sistemin durumunu gösteren X+1'i belirler ve boyutları uygun şekilde seçilir.
    • Uk sistemin girdisi, B matrisi sistemin içerisine nasıl girileceğini belirtir ve K beyaz gürültü sürecidir.
    16:04Kalma Filtresi
    • Kalma filtresi, gözlemler verildiğinde gözlenemeyen durum vektörünü tahmin etmek için kullanılır.
    • Zamanla değişen parametreler için, t+1 anındaki parametrenin değeri t anındaki parametrenin değeri ile ilişkilidir.
    • Kalma filtresi, t+1 anındaki gözlemler verildiğinde t anındaki parametre vektörünün tahmin edilmesi için kullanılır ve K maddesi kalma kazanç maddesi olarak bilinir.
    19:15Uygulama Alanları
    • Amac, Mozart'ın olduğu bilinen bir ses sinyali ile Orhan Gencebay'a ait olduğu bilinen bir ses sinyalinin yapısal olarak birbirlerinden farklılıklarını belirlemektir.
    • Daha ileriye gidersek, her şarkıcının kendi şarkıları arasında bir farklılık var mı yok mu ve birbirleri arasında bir fark var mı yok mu soruları ele alınabilir.
    • Orhan Gencebay'ın kendi şarkıları arasında, Ferdi Tayfur'un kendi şarkıları arasında ve farklı şarkıcılar arasındaki yapısal farklılıklar incelenebilir.
    20:12Müzik Türlerinin Ses Analizi
    • Müzik türlerinin kendi şarkıları arasında karşılaştırılması yapılacak; örneğin Müslüm Gürses, Mozart, Sezen Aksu, Feridun Düzağaç, Beethoven ve Bach gibi farklı müzik türlerinin eserleri incelenecek.
    • Müzik türleri arasında yapısal farklılıklar vardır ve eğitimli bir kişi saniyenin onda biri kadar sürede bir parça çalar çalmaz hangi sanatçının eseri olduğunu anlayabilir.
    • Ses sinyali analizinde bir parça verildiğinde, bu parça Orhan Gencebay, Müslüm Gürses, arabesk, çok sesli, pop, rock, halk müziği, klasik sanat müziği veya klasik Türk müziği olup olmadığı tespit edilecek.
    21:29İstatistik Teorisinin Uygulamaları
    • İstatistik teorisi nörolojide hastalık testine, ürolojide hastalık teşhisine, deprem sinyallerinde risk analizine ve iktisatta kullanılabilir.
    • Günümüz teknolojisini geliştiren cihazların önemli bir oranda yaptıkları iş, istatistik yöntemlerinin güçlendirilmesidir.
    • İstatistik teorisi geliştikçe, görüntü ve ses algılama, deprem odak noktası tespiti gibi alanlarda daha iyi sonuçlar elde edilebilmektedir.
    23:04Psikiyatri ve Uyku Çalışmaları
    • Psikiyatride depresyondaki hastaların uyku egelerinin sinyali ile normal insanların uyku egelerinin sinyali karşılaştırılarak farklılıklar tespit edilmeye çalışılmaktadır.
    • GATA Psikiyatri Uyku Laboratuvarı'nda Profesör Dr. Hamdullah Aydın'ın kendi uyku laboratuvarında çalışmalar yapılmaktadır.
    • Laboratuvarda çeşitli günlerde toplanarak kimya, genetik, fizik ve mühendislik bilimleri içine alan çalışmalar gerçekleştirilmektedir.
    24:22Müzik Türlerinin Özellikleri
    • Arabesk, Arap ezgisi olarak bilinse de aslında Türk oryantal müziğidir ve Fransızlardan gelen "Arap tınısı" anlamına gelen bir kelimedir.
    • Orhan Gencebay, arabeske çok Türk bir bakış açısıyla Anglo-Amerikan rock'n roll müziği ile harmanlayarak daha zengin içerikli bir müzik yapmıştır.
    • Klasik müzik Rönesans'tan başlayarak çoklu seslere giriş yapmış, üst sınıf bir müzik olarak aristokrat bir tavrı vardır.
    26:47Ses Analizi Programı
    • Ses analizinde zaman serisi boyutunda veriler incelenmiş ve daha fazla ton kodu eklenecektir.
    • Programda Beethoven'ın beşinci senfonisi, Orhan Gencebay'ın "Kaderimin Oyunu" ve Mozart'ın "Türk Marşı" marşa turka'nın otuz saniye kesitlerinde ses analizi gösterilecektir.
    • Ses verisi yaklaşık üç milyon veri içerdiğinden dolayı işlem gecikmeli gerçekleşmektedir.
    28:13Müzik Türlerinin Görsel Karşılaştırması
    • Tüm müzik türleri çok sesli müzik olup, içinde piyano ve keman gibi enstrümanlar bulunmaktadır.
    • Beethoven'ın eserinde süsleme babında sürekli duygu durum değişikliği, aşırı hızlı ve vurgulu çalma, sabit geçişli durumlar bulunmaktadır.
    • Bilgisayarlar yüksek teknoloji olmasına rağmen bu analizleri yapmakta zorlanırken, kulağımız mikro saniyelerde bu analizi gerçekleştiriyor.
    30:00Zaman Serisi Analizi
    • Zaman serisi analizinde otokolasyon fonksiyonları ve kısmi otokolasyon fonksiyonları kullanılarak zaman serisinin hangi modele uyduğu belirlenecektir.
    • Model uygunluğu bulunduğunda Kalman filtresi metodlarıyla parametre tahmini yapmak kolaylaşacaktır.
    • İnsan beyninin farklı müzik türlerine nasıl tepki verdiği, hangi müzik türünün kimine ilgi çekici geldiği ve beyinde nasıl bir algoritma çalıştığı önemli bir faktördür.
    34:05Mozart'ın Analizi
    • Konuşmacı, Mozart'ı ayrı incelemek istediğini belirtiyor çünkü önceki dinledikleri Beethoven'ın beşinci senfonisi ve Orhan Gencebay'ın "Kaderimin Oyunu" çok sesli müziklerdi.
    • Mozart'ın analizi diğerlerine göre farklı olacaktır çünkü sadece piyano ile armoniler oluşturularak çalınmış, orijinal notalarla kaydedilmiş bir eserdir.
    • Diğer müziklerde birden fazla enstrüman varken, Mozart'ın eserinde sadece bir enstrüman bulunmaktadır.
    35:08Uyku Verilerinin Analizi
    • Depresyonlu hastalarla depresyonda olmayan hastaların uyku verilerindeki farklılıkları analiz etmek için bir program yazılmıştır.
    • Model kurma amacı, kalman filtresi ile parametre tahmini yapabilme açısından istatistiksel bir olgudur.
    • İthara distance (uzaklık) analizi sonucunda depresyonsuz hasta ve depresyonlu hasta arasında gözle görülebilir bir fark tespit edilmiştir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor