Automatic music transcription
Özdevimli müzik çeviriyazımı
- Tez No: 270515
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN SOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Müzik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Music
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Automatic transcription of monophonic music
Tek sesli müzikte otomatik nota dökümü
SEVDE ASLI DİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- 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
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. F. ACAR SAVACI
- Türk müziğinde çoklu frekans kestirimi ve takibi
Multiple frequency estimation and tracking of Turkish music
BERRAK ÖZTÜRK ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
PROF. DR. BARIŞ BOZKURT
- Automated music transcription
Sayısal müzik işaretlerinin otomatik olarak notalandırılması
ALİ TAYLAN CEMGİL
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiY.DOÇ.DR. CEM ERSOY
- 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