Automated music transcription
Sayısal müzik işaretlerinin otomatik olarak notalandırılması
- Tez No: 47457
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. CEM ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
vu ÖZET Tek sesli müzik işaretlerinin ana doğuşkan sıklıklarının kestirilmesi amacıyla, dalgacık teorisine dayanan verimli ayrıştırma yöntemleri incelendi. Seyreltme yapılarak veri miktarını azaltan yapılar kullanılarak müzik ayrıştırmak için gerekli olan kestirim çözünülürlüğünün yakalanabildiği görüldü. Bu amaçla, çalışmalarda dalgacık dönüşümünün özellikleri incelendi ve bir zaman-ölçek gösterimine eşit olan bu gösterimin, müzik işaretlerinin ayrıştırılması için doğal bir yaklaşım olduğu saptandı. Ana doğuşkan sıklığı kestirim yöntemleri iki ana başlık altında incelendi: zamanda kestirim ve sıklıkta kestirim. Zaman kümesi yöntemleri altında, sonlu dürtü yanıtlı (FIR) ve kafes-sonsuz dürtü yanıtlı süzgeçler (IIR) denendi ve klasik yöntemlerle karşılaştırıldı. Bütün sıklık kümesi yöntemleri ise zaman-sıklık düzleminin değişik parametrik bölütlenmeleri olarak incelendi. İlgili dönüşümlerin verimli bir şekilde hesaplanması için algoritmalar ve benzetim sonuçları verildi.
Özet (Çeviri)
VI ABSTRACT We investigate efficient digital signal analysis techniques based on the wavelet theory when applied for pitch detection of digitized monophonic musical signals for transcription purposes. The aim is to reduce the computational burden by multirate signal processing techniques and still meeting the heavy analysis resolution requirements. In this respect the properties of the wavelet transform are investigated. This approach is equalent to a time scale representation, a more natural representation for musical signals than e.g. short-time Fourier transform. Pitch tracking methods are classified into two domains: time domain methods and frequency domain methods. Under time domain techniques, FIR and IIR-lattice subband filter bank solutions with different regularity and phase conditions are compared against conventional methods. All frequency domain methods are presented as parametric tilings of the time- frequency plane. Efficient numerical algorithms for the calculation of the respective transforms and corresponding simulation results are given.
Benzer Tezler
- Tanburi Cemil Bey'in saz eserlerindeki Perde/Çeşni ilişkilerinin haritalandırılması
Mapping the Perde/Çeşni relationships in Tanburî Cemil Bey's instrumental works
BURAK KESGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN BAYSAL
- Automatic music transcription
Özdevimli müzik çeviriyazımı
BERK EKİM PAŞMAKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN SOLAK
- 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
- Multipart music transcription using deep neural networks
Derin öğrenme ağları ile çok sesli müzik transkripsiyonu
EMİN GERMEN