Akademik Veri Yönetim Sistemi
3rd Eurasian Conference of Human-Computer Interaction HCI-E 2024, İstanbul, Türkiye, 22 - 23 Kasım 2024, ss.1-15, (Tam Metin Bildiri)
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BBA), kullanıcıların beyin aktivitelerini doğrudan algılama ve makine öğrenimi kullanarak yorumlama becerisinde devrim yaratarak insan-bilgisayar etkileşimi için yeni yollar açmıştır. Çeşitli uyaranlardan etkilenebilen duygu durumlarının tespiti, özellikle kişiselleştirilmiş müzik önerileri alanında sofistike öneri sistemlerinin geliştirilmesinde kilit bir bileşen haline gelmiştir.
Bu çalışmada, düşük maliyetli Emotiv Epoc+ BBA cihazı ile kaydedilen Elektroensefalografi (EEG) sinyallerini kullanarak kullanıcıların duygu durumlarını tespit eden ve buna göre müzik öneren bir müzik öneri uygulaması geliştirilmiştir. Katılımcılardan müzik dinlerken elde edilen EEG sinyalleri, bir tür derin öğrenme modeli olan bir boyutlu Evrişimsel Sinir Ağları (1D-CNN) mimarisi ile eğitilmiş bir yapay zekâ modeli kullanılarak işlenmiştir. Modelin kullanıcının mutlu ya da üzgün olduğuna dair tahminine dayanan uygulama, kullanıcının duygusal durumuna uygun müzikler önermektedir. Önerilen modelin değerlik (olumlu-mutlu/ olumsuz-üzgün) duygu durumu için doğruluk, kesinlik, hassasiyet ve F1-Skor değerleri sırasıyla %76,37, %76,44, %79,03 ve %75,85 elde edilmiştir. Bulgular, Emotiv Epoc+ gibi düşük maliyetli bir BBA cihazının duygu tanıma ve müzik öneri sistemlerinde kullanılma potansiyelini göstermektedir.