Geri Dön

Genetik algoritma ile melodi üretimi ve optimizasyonu

Melody generation and optimization with genetic algorithm

  1. Tez No: 955081
  2. Yazar: FATİH YADIGAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH ELEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ FAHRETTİN BURAK DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Müzik besteleme yüzyıllardır insan yaratıcılığının önemli bir alanı olmuş, son yıllarda bilgisayar teknolojilerindeki ilerleme ile otomatik müzik besteleme yaygınlaşmıştır. Bu alanda Genetik Algoritmalar (GA), doğal seçilimden esinlenerek geniş arama alanlarında en iyi veya en yakın çözümler bulmada güçlü bir teknik olarak öne çıkmaktadır. Ancak, müziğin öznel doğası ve en iyi müziğin nesnel olarak değerlendirilmesinin zorluğu, GA'nın uygunluk fonksiyonu (fitness function) tasarımını karmaşıklaştırmaktadır. Bu tez, bu zorlukları ele alarak, Genetik Algoritmaları kullanarak müzikal olarak anlamlı ve estetik açıdan hoş melodiler üretme ve optimize etme potansiyelini deneysel çalışmayla araştırmayı amaçlamıştır. Tezde, melodileri temsil eden uygun bir kromozom yapısı, müzikal yapıları işleyen genetik operatörler (seçilim, çaprazlama, mutasyon) ve müzik teorisi prensiplerine dayalı kural tabanlı bir uygunluk fonksiyonu içeren GA tabanlı bir sistem tasarlanmış ve uygulanmıştır. Farklı popülasyon boyutları (100, 200, 300) ve turnuva seçimi boyutlarının (3, 5) algoritma performansı (yakınsama hızı, uygunluk değerleri) ve üretilen melodilerin müzikal nitelikleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bulgular, GA'ların uygun tasarım ve parametrelerle müzikal olarak anlamlı melodiler üretebildiğini göstermiştir. Daha büyük popülasyonların çeşitliliği artırarak daha yüksek final uygunluk değerlerine ulaşma potansiyeli sunduğu, daha büyük turnuva boyutlarının ise daha hızlı yakınsamaya yol açabildiği ancak çeşitliliği azaltma riski taşıdığı gözlemlenmiştir. Uygunluk fonksiyonunda birden çok müzikal kriterin kullanımının çıktı kalitesini artırdığı ve tekrarların azaltılmasına yardımcı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, GA'lar müzik bestelemesinde yaratıcı süreci destekleyen etkileşimli yardımcılar olarak değerlendirilebilir.

Özet (Çeviri)

Music composition has been a significant area of human creativity for centuries, and recent advancements in computer technology have led to the widespread adoption of Automatic Music Composition. Within this field, Genetic Algorithms (GAs), inspired by natural selection, stand out as a powerful technique for finding optimal or near-optimal solutions in vast search spaces. However, the subjective nature of music and the difficulty of objectively evaluating best music complicate the design of the GA's fitness function. This thesis aimed to empirically investigate the potential of using Genetic Algorithms to generate and optimize musically meaningful and aesthetically pleasing melodies by addressing these challenges. This thesis designed and implemented a GA-based system including an appropriate chromosome structure to represent melodies, genetic operators (selection, crossover, mutation) to manipulate musical structures, and a rule-based fitness function based on music theory principles. The effects of different population sizes (100, 200, 300) and tournament selection sizes (3, 5) on algorithm performance (convergence speed, fitness values) and the musical qualities of generated melodies were examined. The findings indicated that GAs can generate musically meaningful melodies with appropriate design and parameters. Larger populations demonstrated the potential to increase diversity and achieve higher final fitness values, while larger tournament sizes could lead to faster convergence but risked reducing diversity. The use of multiple musical criteria in the fitness function was found to improve output quality and help reduce repetition. In conclusion, GAs can be considered as interactive assistants supporting the creative process in music composition.

Benzer Tezler

  1. Ferrokrom fabrikasında çalışan işçilerde stogenetik çalışmalar

    Başlık çevirisi yok

    AYNUR ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tıbbi BiyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜVEN LÜLECİ

  2. Gen mühendisliği

    Başlık çevirisi yok

    MERAL HAZIROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Tıbbi BiyolojiEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

  3. Bazı introdüksiyon patates populasyonlarında; verim ve verimle ilgili ögeler arasındaki ilişkiler

    Başlık çevirisi yok

    SEFAİ GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. BİRKAN YILDIRIM

  4. Patateste farklı fizyolojik yaş dönemlerinin verim ve kalite özellikleri üzerine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    F.SEVDA BİGALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatEge Üniversitesi

    Bitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN BİRKAN YILDIRIM

  5. Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler

    Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region

    Y. SELMA SÜNGÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Tıbbi BiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN

  6. Ege bölgesinde üretilen patates çeşit ve klonlarında cips ve parmak patates kalitesi üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    GÜLTEN ÖZTUNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN BİRKAN YILDIRIM