Geri Dön

Generating Musical Chords via Local Key Detection in Modulation-Adaptive Systems

Modülasyona uyarlanabilir sistemlerde yerel gam algılama yoluyla müzik akorları üretme

  1. Tez No: 924101
  2. Yazar: ÇINAR GEDİZLİOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUHAN EROL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Müzik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Music
  6. Anahtar Kelimeler: yerel gam saptama, sembolik gam bulma, akor üretimi, modülasyon, makina ögrenmesi, müzik bilgi çıkarımı, local key detection, symbolic key finding, chord generation, modulations, machine learning, music information retrieval
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Akor üretimi, statik, kural tabanlı sistemlerden, degi¸sken armonileri temsil etmekte ˘ oldukça fazla potansiyeli olan karma¸sık makine ögrenme modellerine kadar istikrarlı ˘ bir ¸sekilde geli¸smi¸stir. ˙Ilk modeller esneklik veya uyarlanabilirlik potansiyelini kısıtlayan katı ¸sablonlara dayanıyordu. Modern veri odaklı yakla¸sımlar karma¸sık armonik ili¸skileri yakalamada geli¸sme gösterse de, modülasyonları dahil etmekte ve uzun menzilli müzikal bagımlılıkları korumakta yetersiz kalmakta ve genellikle ˘ gam tespitinin çok basitle¸stirilmi¸s biçimlerine ba¸svurmaktadır. Bu tez, belirli bir melodi üzerinde akor üretme ile ilgilidir ve yukarıda belirtilen ana sınırlamaları, bagımsız olarak e ˘ gitilmi¸s ve ince ayarlanmı¸s bile¸senleri içeren yeni bir yakla¸sımla ˘ a¸smayı hedeflemi¸stir. Bu bile¸senler bir yerel gam algılama algoritması ve bir akor üretme modelinden olu¸sur. Yerel gam tespit algoritması melodi içindeki tonalite kaymalarını/modülasyonları dinamik olarak tespit ederken, akor üretim modeli degi¸sen ˘ tonal baglama göre armonik olarak tutarlı akor geçi¸sleri üretir. Bu unsurlar ba ˘ gımsız ˘ olarak egitildikten ve optimize edildikten sonra, hem uzun menzilli ba ˘ gımlılıklar ˘ arasında tutarlılıgı koruyan, hem de tonalitedeki de ˘ gi¸sikliklere dinamik uyarlamalar ˘ yapan tek bir bile¸sik modelde birle¸stirilirler. Bu tez, alı¸sılagelmi¸s yapıları modüler ve uyarlanabilir hale getirerek mevcut akor üretim sistemlerindeki dezavantajlara etkili bir çözüm önermektedir. Bu sistemin son versiyonunun iyi bilinen parçaların melodileri üzerinde yeterli performans gösterdigi gösterilirken, bu performansı geli¸stirme adına ˘ potansiyel yollar tartı¸sılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Chord generation has evolved extensively from static, rule-based systems to complex machine learning models with the potential for much nuance in stylistically variant harmonic progressions. Early models relied on rigid templates, restricting potential for flexibility or adaptability. While modern data-driven approaches has improved in capturing complex harmonic relationships, they remain inefficient at incorporating modulations and maintaining long-range musical dependencies, often resorting to much-simplified forms of global key detection. This dissertation is concerned with generating chords over a given melody, and addresses the aforementioned main limitations through a new approach entailing independently trained and finetuned components: a local key detection algorithm and a chord generation model. The local key detection algorithm dynamically detects shifts/modulations of tonality within the melody, while the chord generation model generates harmonically coherent progressions with respect to the changing tonal context. Once these elements have been independently trained and optimized, they are combined into one compound model that makes dynamic adaptations to changes in tonality while managing coherence across long-range dependencies. This dissertation proposes an effective solution to the drawbacks in current chord generation systems by making the architecture modular and adaptive. The final version of this system is demonstrated to perform adequately on melody lines of well-known pieces, while potential avenues to explore are discussed.

Benzer Tezler

  1. Caz kompozisyonu ve doğaçlamasına matematiksel bir yaklaşım: Müzikal materyal üretme stratejisi olarak ezgisel ve ritmik öğelerin formülize edilmesi

    A mathematical approach to jazz composition and improvisation: Formalization of melodic and rhythmic elements as a strategy for generating musical materials

    METİN SÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MüzikBahçeşehir Üniversitesi

    Ses Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ALPER MARAL

  2. Görüntüden müziğe dönüşüm: Yazılım aracılığıyla dijital görüntüden müzik materyali elde etme

    The conversion from image to music: Obtaining musical material from digital images through software

    MEHMET CAN AYYILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERAY ALTINBÜKEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OZAN SARIER

  3. Türk müziği çalgıları ve Viyolonsel için model bir oda müziği beste çalışması

    A model for musical composition within the framework of chamber music for Turkish music instruments and Cello

    NACİ MADANOĞLU

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    MüzikHaliç Üniversitesi

    Türk Müziği Ana Sanat Dalı

    PROF. MUTLU TORUN

  4. Mehmet Reşat Aysu'nun müzikal kimliği ve seçilen saz eserlerinin keman tekniği açısından incelenmesi

    Mehmet Reşat Aysu's musical identity and analysis of selected instrumental works in terms of violin technique

    EREN CEMRE ERDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Performans Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. ALİ CİHAT AŞKIN

  5. Computational harmonic analysis with rhythmical weights

    Ritmik ağırlıklarla hesaplamalı armoni analizi

    AYŞE RUHAN İKEDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN KARADOĞAN