A Machine learning approach to two-voice counterpoint composition
İki sesli kontrapuan tekniğine bilgisayar yaklaşımı
- Tez No: 119255
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Müzik Algısı, Kompozisyon, Sinir Ağlan, Kontrapuan vı, Music Cognition, Music Composition, Artificial Neural Networks, Counterpoint IV
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
oz IKI SESLİ KONTRAPUAN TEKNİĞİNE BİLGİSAYAR YAKLAŞIMI Adiloğlu, Kamil Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ferda Nur Alpaslan Ağustos 2002, 87 sayfa Bilgisayarlı müzik, hem müzikoloji hem de bilgisayar bilimleri için popüler araştırma alanlarından biridir. Bugüne kadar yapılan araştırmalar“Müzik Algısı”ve“Kompozisyon”adlı iki alt başlıkta toplanmıştır. Her iki alanda da araştırmacılar insan psikolojisinin ve zekasının müzik üzerindeki etkisini modellemeye çalışmışlardır. Müzik algısı üzerine yapılan araştırmalarda araştırmacılar, insanların müzik icra ederken sergiledikleri davranışları modellemeyi hedeflemişlerdir. Diğer yan dan kompozisyon üzerine yapılan araştırmalarda, insanların beste yaparken sergiledik leri davranışlar modellenmeye çalışılmıştır. Bu araştırmada, kontrapuan adlı besteleme tekniğini modellemek üzere tasar lanan bir sinir ağlan sistemi olan“NeuroComposer”anlatılacaktır.“Neuro-Composer”, kontrapuanm iç yapısını modelleyebilmek için“Backpropagation”algoritmasını kullanır. Sistemin ilk uygulama alanı, birinci tür kontrapuandır. Birinci tür kontra- puan için eğitildikten sonra sistemden, aynı türde iki sesli parçalar üretmesi beklenmektedir. Bunun için sisteme tek sesli bir parça verilmekte, bu parçadaki seslere, karşı seslerden oluşan ikinci bir parçanın sistem tarafından üretilmesi ve bu iki parçanın bir bütün oluşturması istenmektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A MACHINE LEARNING APPROACH TO TWO- VOICE COUNTERPOINT COMPOSITION Adiloğlu, Kamil MS, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ferda Nur Alpaslan August 2002, 87 pages Computer music is one of the popular subjects of interest both in musicology and in computer science. The research done in computer music so far can be classified into two groups called Music Cognition and Music Composition. In both, the researchers have been trying to find ways of modeling human psychology and intellect. Music cognition tries to simulate the behaviour of a human being while (s)he is performing music. On the other hand, music composition tries to model the behaviour of a human being while (s)he is composing music. In this paper, a neural network-based system, that models a composition m TSİüWasyon ummtechnique called counterpoint will be explained. The resulting system is named NeuroComposer. The first application domain of this study is two voice counterpoint. After training the system with the first species counterpoint samples the system is expected to compose two voice counterpoint pieces, given one of these voices as basis.
Benzer Tezler
- A feature based simple machine learning approach with word embeddings to named entity recognition on tweets
Kavram tanıma üzerine özellik tabanlı bir makine öğrenmesi yaklaşımı
METE TAŞPINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. TANKUT ACARMAN
- Halüsinasyonların psikotik belirteçlerle ilişkisi
The relationship of hallucinations and psychotic markers
MAHMUT KOÇOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
PsikiyatriDokuz Eylül ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM EMRE BORA
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ
- Bitki hastalıklarının tespitinde geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin başarım karşılaştırması
Performance comparison of traditional machine learning and deep learning methods in plant disease detection
MUSA ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
- Design of robust speaker idintification with built-in noise immunity
Gürültü ayırıma özellikli hoparlör tasarımı
ALI NAJDET NASRET CORAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAD MOHAMMED AMIN