Python programlama dili ile Türk müziğinde perde ve ritmik yapı analizi
Pitch and rhythmic structure analysis in Turkish music with Python programming language
- Tez No: 978976
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT DEĞİRMENCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Müzik, Eğitim ve Öğretim, Science and Technology, Music, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Güzel Sanatlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Müzik Ana Sanat Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, Python programlama diliyle, Türk müziği icralarında perde ve usul yapılarını (ritmik kalıpları) analiz edebilecek bir yazılım geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda araştırma nitel araştırma modellerinden Tasarım ve Geliştirme Araştırma Modelinde (TGAM) (Design and Development Research Method) yürütülmüş, üç aşamada tamamlanmıştır. Araştırmanın ilk aşamasında, literatür taraması yapılarak konuya ışık tutabilecek yayınlara ulaşılmış; yerli ve yabancı yazılı kaynaklar ve uygulamalar bu aşamada detaylı olarak incelenmiştir. Araştırmanın ikinci aşamasında, ana amaç odağından hareketle, ihtiyaçlar tespit edilmiş bu kapsamda Türk müziği icralarında performans kayıtları üzerinden perde ve usul analizi yapabilecek bir yazılım tasarımı oluşturulmuştur. TGAM'ın iteratif (yenilemeli) döngüsüyle oluşturulan tasarım, Python kütüphaneleri ve özel algoritmalar yardımıyla frekansları analiz etmekte, Firebase tabanlı bir sistemle sonuçları görselleştirerek kaydetmektedir. Kullanıcı, analiz sonuçlarını istediği zaman dilimlerinde takip edilebilmekte; her analiz için detaylı spektral, hata eğrisi ve renklendirilmiş notalardan oluşan görsel verilere ulaşabilmektedir. Araştırmanın üçüncü aşamasında, icra performanslarının analizine dayalı bir uygulama süreci ile yazılım tasarımı test edilmiştir. Bu kapsamda, öncelikle uygulama sürecinde icracı ve uzman olarak görev alacak olan çalışma grubu belirlenmiştir. İcra grubu, çalgılarını (Ud ve Ney) başlangıç düzeyinde çalabilen, temel Türk müziği eğitimi almış iki öğrenciden, uzman grubu ise Türk klasik müziği ve Türk halk müziği alanlarında uzman üç akademisyenden oluşturulmuştur. Öğrenciler, uygulama süreci öncesinde araştırmacı ve uzman grubunun görüşleriyle hazırlanan, sofyan usulünde 56 perdeden oluşan Bayati makamında bir etüdü seslendirmiş, ses kaydı alınan icralar perde ve usul unsurları üzerinden uzman grubunun ve yazılımın değerlendirmesine tabii tutulmuştur. Devamında, uzman grubu ve yazılım analizleri karşılaştırmalı olarak incelenmiş, sonuçlar tartışılmıştır. Yazılımın, icra kayıtlarını perde ve usul unsurları üzerinden öngörülen hassasiyetin üzerinde bir hassasiyetle teknik anlamda analiz edebildiği bu bağlamda uzman grubunun analizleri ile yüksek oranda örtüşme sağladığı tespit edilmiştir. Sonrasında araştırma raporlaştırılmıştır
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to develop a software system, using the Python programming language, capable of analyzing the pitch and usul (rhythmic pattern) structures in performances of Turkish music. In line with this aim, the research was conducted within the framework of the Design and Development Research Method (DDRM) and completed in three stages. In the first stage, a comprehensive literature review was undertaken to identify publications that could illuminate the subject; both national and international written sources and practical applications were examined in detail. In the second stage, based on the primary objective, the requirements were identified, and within this scope, a software design capable of analyzing makam (modal system) and usul (rhythmic cycle) in Turkish music performances through performance recordings was developed. Designed through DDRM's iterative cycle, the system analyzes frequencies with the aid of Python libraries and custom algorithms, and records the results by visualizing them in a Firebase-based environment. Users are able to monitor their analysis results across desired timeframes and access detailed visual data for each analysis, including spectral representations, error curves, and color-coded notes. In the third stage, the software design was tested through an application process based on the analysis of performance recordings. For this purpose, a study group consisting of performers and experts was determined. The performance group was formed by two students with basic Turkish music training who were at a beginner level in playing the oud and ney, while the expert group consisted of three academicians specializing in Turkish classical and Turkish folk music. Prior to the application process, the students performed a 56-pitch etude in the Bayati makam (Bayati modal system) structured in the Sofyan usul (Sofyan rhythmic cycle), prepared with the input of the researcher and expert group. These performances were recorded and subsequently evaluated in terms of makam and usul elements by both the expert group and the software. The evaluations of the experts and the software were then comparatively analyzed and discussed. The findings demonstrated that the software was capable of analyzing performance recordings with a higher-than-anticipated level of precision in terms of makam and usul elements, and that its results significantly overlapped with those of the expert group. The research was subsequently documented in report form.
Benzer Tezler
- Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion
Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma
BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Yapı bilgi modellemesi tabanlı kaba metraj hesaplayan ve 3B görselleştiren yazılımın geliştirilmesi
Development of building information modeling based quantity calculation and 3D visualization software
FARUK ERGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİnönü Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER HALİS BETTEMİR
- Derin öğrenme ile konjonktivadan hemoglobin seviyesinin non-invaziv olarak tahmini
Non-invasive prediction of hemoglobin level from the conjunctiva with deep learning
BEYZA ÇUVADAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKarabük ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN YILMAZ
- Süne ve kımıl zararlılarının ses işleme yöntemleri ile sınıflandırılması ve bir gömülü sistem gerçeklemesi
Classification of sunn pests using sound processing methods and an embedded system realization
BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Türk dizilerinin ihracat başarısını şekillendiren teknik olmayan inovasyon ve tüketim yakınlığı
Non-technical innovation and consumption proximity shaping the export success of Turkish TV series
ESER ÇAPIK
Doktora
Türkçe
2024
EkonomiSüleyman Demirel Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ALİ DULUPÇU