Geri Dön

Drum accompaniment generation using midi music database and sequence to sequence neural network

Mıdı müzik veritabanı ve diziden diziye yapay sinir ağı kullanımı ile davul eşliği üretimi

  1. Tez No: 763251
  2. Yazar: YAVUZ BATUHAN AKYÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEVKET GÜMÜŞTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Müzik, Electrical and Electronics Engineering, Music
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Bu tezde yapay zeka modelleri kullanılarak müzik parçaları içerisindeki davul kısımlarının eşsiz bir şekilde yeniden yorumlanması ve/veya yeni davul örüntüleri oluşturularak müziğe eşliği hedeflenmiştir. Davullar, müziklerde ritmi belirlemekte baş rolde bulunsalar da, bunun yanı sıra, duyguları vurgulamakta da çok başarılıdırlar. Müzik kompozisyonları bütünlük açısından bir anlam ifade etmelerini, içerisinde çalınan her enstrümanın birbiriyle bir harmoni içerisinde olmasına borçlulardır. Bu gözleme dayanarak, tezimizde, MIDI veri kümesi ve LSTM yapısına sahip olan diziden diziye modeli kullanılarak davul harici enstrümanlar ve davul enstrümanı arasında bir bağlantı kurulması hedeflenmiştir. Eğitimden önce, veri kümesi örneklenmiş ve davul harici enstrümanlara ait veriler giriş olarak, davul enstrümanına ait veriler çıkış olarak belirlenmiştir. Model, altı farklı veri kümesi kullanılarak eğitilmiş ve öğretmen zorlama tekniği kullanılarak eğitim aşaması iyileştirilmiştir. Eğitimden sonra, üretim aşamasında, üretilen davul örüntülerinin karmaşıklığını ayarlayabilmek için sıcaklık örneklemesi kullanılmış; ve sıcaklık değeri karmaşıklık parametresi olarak tanımlanmıştır. Ek olarak bir kullanıcı arayüzü geliştirilmiş, ve bu sayede, kullanıcının üretilecek olan davul enstrümanları üzerinde tam kontrol sahibi olması amaçlanmıştır. Burada sunduğumuz fikri, MIDI verileri dışında WAV verisi için de genelleştirmek amacıyla, özgün bir yaklaşım ileri sürülmüştür. Bu yaklaşımı gerçekleştirmek için Mel-spectrogram, MFCC, ve tempogram özellikleri kullanılmıştır. Sunulan ve geliştirilen iki yöntem de yüksek kalitede, farklı janra seçenekleri, değiştirilebilen karmaşıklık değeri ve enstrüman seçme özgürlüğüyle eşsiz davul eşlikleri üretimi ile sonuçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis aims to create an artificial intelligence model to reinterpret the drum parts of musical pieces and/or to accompany music with new uniquely generated drum patterns. Besides providing rhythmic indicators, drum parts are essential to emphasize emotions. Every instrument in a musical composition is in harmony with each other to be meaningful as a whole. Based on this observation, in this thesis, a MIDI dataset and an LSTM based Seq2Seq model were used to create a link between different instruments and drums. Before the training, we created a dataset involving midi pieces with drum parts and grouped them as input and output, which are non-drum instruments, and drum parts respectively. The model was trained with six different genres and the teacher forcing method was utilized to improve the training. After the training, at the generation stage, we made it possible to adjust the complexity of the generated drum parts by changing the temperature value, which we called the complexity value, using the temperature sampling method. We also created a user interface with an instrument selection pane to give users control over the drum instruments generated. Moreover, we proposed a novel approach to generalize the idea for not only MIDI data but also WAV data. To accomplish this task, Mel-spectrogram, MFCC, and tempogram features were used. Both proposed methods are shown to produce high-quality unique drum accompaniments for different genres with adjustable complexity and freedom of choosing the desired drum instruments.

Benzer Tezler

  1. Boru-trampet takımlarına alternatif olarak trompet-trampet grupları için model önerisi

    A model recommendation for trumpet-snare drum groups as an alternative to the horn-snare drum

    GÜLDEN DİDEM ÖZGEL KARADAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MüzikHacettepe Üniversitesi

    Üfleme ve Vurma Çalgılar Ana Sanat Dalı

    PROF. ALPER MÜFETTİŞOĞLU

  2. Siegfried Fink'in vurmalı çalgılara kazandırdıklarının incelenmesi

    The study of Siegfried Fink's contributions to percussion instruments

    LEVENT MERT DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MüzikÇukurova Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    DOÇ. GÖKMEN NOYAN

  3. Giresun karşılaması ile Trakya karşılamasının karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ŞENEL ÖNALDI

  4. Ankara seymen oyunlarının davul üzerindeki ritmik vurguları

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Halk Bilimi (Folklor)İstanbul Teknik Üniversitesi

    Türk Halk Oyunları Ana Sanat Dalı

    DOÇ. ŞENEL ÖNALDI

  5. Türk halk oyunları müziklerinin ritmik analizi

    Başlık çevirisi yok

    SERPİL MURTEZAOĞLU

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Güzel Sanatlarİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. FİKRET DEĞERLİ