Müzik Notalarının MATLAB Yazılımıyla Belirlenmesi

Year 2018, , 109 - 115, 31.12.2018

Hayati Mamur , Ayberk Aktaş Sergen Kuzey

https://doi.org/10.30516/bilgesci.491148

Cited By: 2

Abstract

Müzik aletlerinden çıkan seslerin her birinin kendine özgü frekansları ve nota değerleri vardır. Bu notaların bilinmesi uzman kulağı için çok kolay iken, müzikle uğraşmamış bir kişi için bunların
belirlenmesi hemen hemen mümkün değildir. Bir müzik aletinden çıkan seslerin frekansları ve nota değerleri bilinir ve bunlar dijital bir ortama aktarılabilirse, diğer aletlerle bunların kıyaslanması rahatlıkla yapılabilecektir. Bu frekans değerleri kullanılarak da değişik müzik parçalarının bilgisayar ortamında yapılması kolaylaşacaktır. Bunun için bu çalışmada, bir müzik aleti olan gitardan çıkan nota değerlerinin belirlenmesi ve bunların frekanslarının saptanması için MATLAB tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım sayesinde ilk olarak müzik aletinin sesi MATLAB ortamına kaydedilmiştir. Daha sonra da bu sesler işlenerek frekansları belirlenmiş ve bunların hangi notayı temsil ettiği çıkarımı yapılmıştır. Bunlar MATLAB grafik kullanıcı arayüzü (GUI) yardımıyla da ekranda görselleştirilerek kullanıcıya sunulmuştur. Saptanan değerlerin doğrulaması müzik notalarını tanıyıcı başka bir yazılım ile gerçekleştirilmiştir.

Keywords

MATLAB, GUI, Fourier dönüşümü, ses frekansı

Determination of Musical Notes with MATLAB Software

Abstract

The sounds of musical instruments each have their own frequencies and note values. While it is easy for the expert's ear to know these notes, it is almost impossible to identify them for a person who is not involved in music. The frequencies and note values of these sounds coming from a musical instrument are known and if they can be transferred to a digital environment, they can be compared with other instruments. Using these frequency values, it will be easier to make different music pieces in computer environment. In this study, MATLAB based software has been developed to determine the musical values of notes and to determine their frequencies. Thanks to this software, the sound of the instrument was first recorded in MATLAB. Then, these sounds were processed and their frequencies were determined and which notes were represented. These are visualized on the screen with the help of the MATLAB graphical user interface (GUI) and presented to the user. Verification of the detected values was carried out by different software that recognizes the musical notes.

Keywords

MATLAB, GUI, Fourier transform, sound frequency

References

• Antoniou, A. (2016). Digital signal processing. McGraw-Hill.
• Athreyas, N., Gupta, D., Gupta, J. (2017). Analog signal processing solution for machine vision applications. Journal of Real-Time Image Processing, 1-22.
• Basseville, M. (1989). Distance measures for signal processing and pattern recognition. Signal processing, 18(4), 349-369.
• Bilgehan, B. (2015). Efficient approximation for linear and non-linear signal representation. IET Signal Processing, 9(3), 260-266.
• Bülbül, H. İ., Karacı, A. (2007). Bilgisayar ortamında sesli komutları tanıma: örüntü tanıma yöntemi, Kastamonu Eğitim Dergisi, 15(1), 45-62.
• Bray, S., Tzanetakis, G. (2005, September). Distributed audio feature extraction for music, Ismir, 434-437.
• Cooley, J. W., Lewis, P. A., Welch, P. D. (1969). The fast Fourier transform and its applications. IEEE Transactions on Education, 12(1), 27-34.
• Dede, G., Sazlı, M. H. (2010). Biyometrik sistemlerin örüntü tanıma perspektifinden incelenmesi ve ses tanıma modülü simülasyonu, EEBM Ulusal Kongresi.
• Katoh, K., Misawa, K., Kuma, K. I., Miyata, T. (2002). A novel method for rapid multiple sequence alignment based on fast Fourier transform, Nucleic Acids Research, 30(14), 3059-3066.
• Noll, A. M. (1967). Cepstrum pitch determination. The Journal of the Acoustical Society of America, 41(2), 293-309.
• Oppenheim, A. V., & Schafer, R. W. (2014). Discrete-time signal processing. Pearson Education.
• Orman, K., Derdiyok, A. (2017). Speed and direction angle control of four wheel drive skid-steered mobile robot by fractional order sliding-mode control, Bilge International Journal of Science and Technology Research, 1 (Special Issue), 38-46.
• Rabiner, L. R., Gold, B. (1975). Theory and application of digital signal processing. Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, Inc.
• Richards, T. L., Attenborough, K. (1986). Accurate FFT-based Hankel transforms for predictions of outdoor sound propagation. Journal of Sound and Vibration, 109(1), 157-167.