Geri Dön

A multiscale composition method based on image sonification

Görüntü ile veri sesleme üzerine çok ölçekli bir besteleme yöntemi

  1. Tez No: 833374
  2. Yazar: ALİ SERKAN SEVİLGEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ARDA EDEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Müzik, Music
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sanat ve Tasarım Sanat Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu yüksek lisans tezi bir müzik besteleme yöntemi olarak veri seslendirme hakkında bir araştırma sunar. Veri seslendirmenin yaratıcı düzeyde kullanımı, özellikle de müziksel biçim ile ilişkisi tartışılmaktadır. Amaç, algoritmik müzik üretimine içkin olan“aşağıdan-yukarı”(“bottom-up”) biçim oluşturma yönteminden kaçınma ve veri seslendirmede çok ölçekli biçim stratejileri için bir alan yaratmaktır. Önerilen besteleme yönteminde, besteci Iannis Xenakis'in (1922 - 2001) teorilerinden ve kullandığı tekniklerden esinlenilmiştir. Xenakis, Achorripsis (1957) isimli eserinde sütunları, zamanı, satırları, tını gruplarını simgeleyen bir matriks oluşturmuştur. Algoritmik yordamları kullanmasına rağmen“aşağıdan-yukarı”yaklaşımdan uzak durabilmiş ve besteci olarak biçim üzerinde hakimiyet sağlamıştır. Bu tez çalışmasında Xenakis'in kurduğu bu matriksin, piksel değerlerinden oluşan bir dikdörtgen yapı olan sayısal görüntü ile büyük benzerlikleri tespit edilmiştir. Sayısal görüntüde, veri seslendirmeye tabi tutabileceğimiz piksel ya da piksel gruplarından oluşan hücreler, Xenakis'in matriks modellemesine benzer şekilde uygulamaya hazırdır. Bu tez çalışmasında sayısal görüntüdeki bölümlendirmede yüksek seviye ilişkileri korumak için bir makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Yazılım dili olarak veri işleme ve makine öğrenmesi alanlarında yaygın kullanılan Python programlama dili tercih edilmiş ve işlenen verinin sese dönüştürülmesi aşmasında Csound ses programlama dili kullanılmıştır. Önerilen besteleme yönteminde veri kaynağı olarak sayısal görüntü alınmasından kaynaklanan avantajlar değerlendirilmiştir. Sayısal görüntü verisinin standard bir yapıya sahip olması bize temizleme, düzeltme, yeniden yapılandırma gibi el oyalayıcı işlemleri otomatize etme olanağı sağlamıştır. Bu işlem farklı kaynaklarla aynı yöntemin tekrarlanmasını mümkün kılar. Ortalama büyüklükte bir görüntü dosyası yeterince veri noktası sağlar. Aynı zamanda çok sayıda görüntü dosyasına erişim de mümkündür. Bu çalışmada öngördüğümüz üzere, görüntü işleme ve analizi alanlarındaki gelişmeler, yapay zeka yöntemleri de dahil olmak üzere zamanla pek çok yeni imkanlar sunacaktır. Çalışmamızda sunduğumuz yöntemle bestelenen müzikler, yöntemin araştırma sorusuna uygulanabilirliğini de tartışmaya açmamıza imkan sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

This thesis explores the utilization of data sonification for music composition, specifically focusing on the challenges associated with creatively sonifying data in relation to musical structure. It seeks to diverge from the entrenched bottom-up method common in generative music, and instead, builds the foundation for multiscale formal strategies within sonification. The proposed compositional approach draws inspiration from Iannis Xenakis' (1922 - 2001) theories and techniques, particularly his approach in the piece Achorripsis (1957). In this piece, Xenakis employs a matrix in which columns symbolize time, and rows represent timbral groups. Despite leveraging algorithmic methods to generate music, Xenakis circumvents the drawbacks of the bottom-up technique, maintaining the music form's control. Notably, this matrix closely mirrors a digital image, essentially an array of pixel values arranged in a rectangular grid, where each cell or pixel cluster contains data ripe for sonification. To conserve the intricate relations inherent in images, machine learning algorithms are deployed for segmentation. The custom-built software, based on Python, a leading platform for data analysis and machine learning, processes the input data, which is subsequently sonified through the Csound audio programming platform. Utilizing digital images in this manner offers several advantages over other data sonification methods: Digital image data's well-defined structure facilitates automation of tedious tasks like cleaning, restructuring, and fixing, enhancing the replicability of the research with various data sources; an average-sized image file supplies abundant data points; it allows easy access to a diverse array of image files; and current research in digital image analysis and processing, inclusive of machine learning, holds the potential to catalyze fresh opportunities for this project. Musical pieces crafted using this technique pave the way for further exploration of the method's adaptability to the research question.

Benzer Tezler

  1. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  3. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı