Geri Dön

Şarkı sözlerinden yeni şarkı türetme: Derin öğrenme yöntemleri ile sanatsal üretim

Generating new songs from lyrics: Artistic production using deep learning methods

  1. Tez No: 952179
  2. Yazar: FATMA GEZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Müzik, Science and Technology, Music
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Batman Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Şarkı sözü yazımı yaratıcı bir süreçtir. Geleneksel olarak bu süreç ilham, sezgi ve bireysel yaratıcılığa dayanır. Ancak yapay zekâ teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte bu süreç yeni bir döneme girmiştir. Son yıllarda, özellikle yaratıcı metin üretimi alanında, Doğal Dil İşleme (NLP) kapsamında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Özellikle GAN mimarileri, özgünlük ve rastlantısallık gerektiren içeriklerin üretiminde dikkat çekmektedir. Bununla birlikte, GAN'ların metin üretimine uyarlanması, görüntü üretimine kıyasla daha karmaşık bir süreçtir. Türkçe gibi sondan eklemeli dillerde hem anlamlı hem de yapısal olarak tutarlı metinler üretmek daha da zordur. TextGAN, SeqGAN, LeakGAN, RankGAN, MaliGAN ve RelGAN gibi mimariler, Türkçe şarkı sözü üretimi bağlamında sistematik olarak değerlendirilmemiştir. Bu durum, çalışmanın temel problemini oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, mevcut şarkı sözlerini analiz ederek, özgün ve sanatsal değeri yüksek içerikler üretebilen en uygun yapay zekâ modelini belirlemektir. Bu kapsamda, derin öğrenme modellerinin yanı sıra duygu analizi, ritmik yapı analizi ve yaratıcı metin üretimi teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, düşük BLEU ve Jaccard skorları, modellerin referans metinlerle yüzeysel düzeyde benzerlik kurmakta zorlandığını göstermektedir. Buna karşılık, RelGAN modeli Cosine Similarity metriğinde en yüksek skoru (0.0693) elde ederek, anlamsal olarak en tutarlı çıktıları üretmiştir. MaliGAN modeli ise düşük perplexity değeri (9588.23) ile dil modelleme açısından öne çıkmıştır. Ancak, çeşitlilik metriklerinin (TTR ve Unique Word Ratio) 1.0 değerine ulaşması, anlamlı tekrarların eksikliğini ve doğal akışın zayıf olduğunu göstermektedir. Edebi analizlere göre, yalnızca RelGAN modeli tematik bütünlük ve duygu yoğunluğu açısından tatmin edici şarkı sözleri üretebilmiştir. Sonuç olarak sayısal başarı ve edebi değerlendirme birlikte ele alındığında, RelGAN en dengeli ve başarılı model olarak öne çıkmıştır. Türkçe gibi eklemeli yapıya sahip dillerde şarkı üretimi için GAN modelleri hâlen sınırlı kalmakta olup, gelecekte Transformer tabanlı yapılarla desteklenmesi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

Writing song lyrics is a creative process. Traditionally, this process relies on inspiration, intuition, and individual creativity. However, with the advancement of artificial intelligence technologies, this process has entered a new phase. In recent years, significant progress has been made in the field of Natural Language Processing (NLP), particularly in creative text generation. GAN architectures, in particular, have attracted attention for generating content that requires originality and randomness. Nonetheless, applying GANs to text generation remains more complex than their application in image generation. In agglutinative languages such as Turkish, generating text that is both meaningful and structurally coherent is even more challenging. Architectures such as TextGAN, SeqGAN, LeakGAN, RankGAN, MaliGAN, and RelGAN have not been systematically evaluated in the context of Turkish song lyric generation. This constitutes the fundamental problem of the study. The aim of this thesis is to identify the most suitable artificial intelligence model capable of generating original and artistically valuable lyrics by analyzing existing song lyrics. In this scope, emotion analysis, rhythmic structure analysis, and creative text generation techniques were employed alongside deep learning models. According to the results, the low BLEU and Jaccard scores indicate that the models struggled to establish surface-level similarity with reference texts. In contrast, the RelGAN model achieved the highest score in Cosine Similarity (0.0693), producing the most semantically coherent outputs. The MaliGAN model stood out in terms of language modeling with a low perplexity value (9588.23). However, the fact that diversity metrics (TTR and Unique Word Ratio) reached 1.0 suggests a lack of meaningful repetition and a weak natural flow. Based on literary analysis, only the RelGAN model was able to produce song lyrics that were satisfactory in terms of thematic consistency and emotional depth. In conclusion, considering both numerical performance and literary evaluation, RelGAN emerged as the most balanced and successful model. GAN architectures remain limited in generating poetry in agglutinative languages like Turkish, and future studies are recommended to incorporate Transformer-based models for improved outcomes.

Benzer Tezler

  1. Edebiyat ve toplumsal kültür ilişkileri çerçevesinde Barış Manço'nun şarkı sözleri

    Lyrics of Barış Manço within the framework of literature and social culture relations

    MERYEM BETÜL KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Türk Dili ve EdebiyatıFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP KEVSER ŞEREFOĞLU DANIŞ

  2. Mestre Sala e Porta Bandeira with poetic lyrics: Port of nationality symbolic emancipation

    Mestre Sala ve Porta Bandeira ile şarkı sözlerinin anlamları: Milliyetçilik ve sembolik özgürlük noktası

    PINAR ERDOĞDU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Halk Bilimi (Folklor)İstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    PROF. ŞEHVAR BEŞİROĞLU

    YRD. DOÇ. DR. ROBERT REIGLE

  3. Çevresel iletişim, çevresel aktivizm ve müzik: Gojıra (Band) izlerkitlesi örnek olayı

    Environmental communication, environmental activism, and music: The case study of Gojira (Band) and its audience

    ÖZGÜR POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MüzikDokuz Eylül Üniversitesi

    Müzik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ERGUN

  4. Amerikalı siyahilerin Batı giyim modasına etkisi

    The influence of American blacks on Western wear fashion

    GÜLSÜM ALPARSLAN NAZLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Giyim EndüstrisiIşık Üniversitesi

    Moda ve Tekstil Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. AYŞE GÜNAY

  5. Mabel Matiz'in müzik video kliplerinde postmodern unsurlar'ın incelenmesi

    In Mabel Matiz's music video clips examination of postmodern elements

    MERVE DEMİRAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Güzel SanatlarMersin Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL YARAR KOÇER