Geri Dön

Automatic music transcription

Özdevimli müzik çeviriyazımı

  1. Tez No: 270515
  2. Yazar: BERK EKİM PAŞMAKOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN SOLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Müzik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Music
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Bilişimsel müzik araştırması birçok alanda dünyaya yayılmıştır. Bu alanlardan biride özdevimli müzik çevriyazımıdır. Bu tez sırasında, bir ses iminin içerisindekimüzik notalarının algılanması üzerine yoğunlaştık. Bir vurmalı müzik aleti olanpiyano üzerine çalışmaya karar verdik çünkü vurmalı nota başlangıçlarınınalgılanılması diğer nota başlangıç tiplerine göre göreceli olarak daha kolaydır. HızlıFourier Dönüşüm'ü ve alçak geçirgen süzgeci gibi im işleme tekniklerinden veHinkley'in CUSUM algoritması ve doğrusal regresyon gibi sayımlamayöntemlerinden faydalandık. Orta oktav notalarından ve ilk beş nota değertürlerinden oluşan bireşimsel olarak yaratılmış bir ses verisine uygulanan biralgoritma teklif ettik. Algoritma müzik parçalarını ayarlanmış değistirgelerkullanarak ortalama yüzde 96,7 bir doğrulukla yazılı biçime dönüştürmektedir.

Özet (Çeviri)

Computational music research is spread out of the world in many fields. One of thesefields is automatic music transcription. During this thesis, we concentrated on thedetection of music notes inside an audio signal. We decided to work on a percussiveinstrument i.e. piano because percussive onset can be relatively more easier to detectthan other types of onset. We benefitted from the signal processing techniques likeFFT, low-pass filtering and the statistical methods like Hinkley?s CUSUM algorithmand linear regression. We proposed a transcription algorithm applied to asynthetically created audio data which was formed by the notes of middle octave andfirst five note value types. The algorithm transcribes the music scores with anaverage accuracy of 96,7 using the tuned parameters.

Benzer Tezler

  1. Automatic transcription of monophonic music

    Tek sesli müzikte otomatik nota dökümü

    SEVDE ASLI DİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU

  2. Automatic transcription of traditional Turkish Art Music recordings: a computational ethnomusicology approach

    Geleneksel Türk Sanat Müziği kayitlarinin otomatik olarak notaya dökülmesi: bir hesaplamali etnomüzikoloji yaklaşimi

    ALİ CENK GEDİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. F. ACAR SAVACI

  3. Türk müziğinde çoklu frekans kestirimi ve takibi

    Multiple frequency estimation and tracking of Turkish music

    BERRAK ÖZTÜRK ŞİMŞEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

    PROF. DR. BARIŞ BOZKURT

  4. Automated music transcription

    Sayısal müzik işaretlerinin otomatik olarak notalandırılması

    ALİ TAYLAN CEMGİL

  5. SCCA genlerinin astımla ilgili genetik değişikliklerinin saptanması ve astım patolojisi üzerine etkilerinin araştırılması

    Detection of SCCA genes variations relevant to asthma and investigation of effect on the asthma pathology

    İBRAHİM ÇAĞATAY KARAASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN ÖNER