Öz
Sanal ortamda
müzik analizi, müzikle teknolojinin içi içe olduğu; birinin diğerini
tamamladığı özellikli bir çalışma alanıdır. Analizde amaçlanan, yaratının
dinler kitle üzerindeki sosyal bilimsel etkilerini araştırmak olmakla birlikte
asıl olan, insan olanağıyla çözümlenemez verileri ortaya dökebilmektir. Bu
amaçla, son zamanlarda müzik alanında her türlü amaç için müzik verilerini
hesaplanabilir sayısal değerlere dönüştürmesiyle müzisyenler arasında bile kullanımı
giderek yaygınlaşan MatLab, müzik analizinde en etkili yazılımlardan biri
haline dönüşmüştür.
Matlab ile müzik
analizi ham ses dosyaları üzerinden yapılabildiği gibi daha yaygın olarak
kullanılan yöntem, müziği sembolik verilere dönüştürerek işlemler süresince
eldeki bu semboller üzerinden gitmektir. Böylesine güçlü ve bilgisayar
hesaplamalarında kolaylık sağlayacak temsil gücü yüksek müziksel sembollerden
biri MIDI’dir. Matlab, MIDI kullanarak çeşitli toolbox’larla (yardımcı araçlarla) müzik analizi yapabilir.
Bu araçlardan biri, Finlandiya bilim insanları tarafından geliştirilen MIDI
ToolBox’dır (MTB). MTB, tamamen MIDI verilerine dönüştürülmüş müzik dosyalarını
kullanır ve yüze yakın sayıdaki analiz fonksiyonlarıyla veri işler. İşte tam bu
noktada önemli olan, bir müzik dosyasını MIDI’ye dönüştürmektir.
Bu
çalışmada, iyi bir MTB kullanımı için ses verilerini MIDI verilerine
dönüştürebilen yazılımlar test edilmiştir. Klasik dönem bir piyano yaratısı
birebir MIDI çevirisiyle teksesli ve çoksesli biçimde yazılımlarda kaynak
olarak kullanılmış, elde edilen sonuçlar f-measure (f-ölçüm) yöntemiyle analiz
edilmiştir. Sonuçlar göstermektedir ki, MIDI dosyası oluşturmak için en etkili
çeviri yöntemi, doğrudan çalmak veya yazmaktır. Çünkü testte en başarılı yazılım
olarak görülen WIDI ve Melodyn bile bugünkü haliyle hatalı veya eksik
analizlere neden olabilir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Castan, G. (2001), NIFFML: An XML Implementation of the Notation Interchange File Format, Walter B. Hewlett&Eleanor Selfridge-Field (ed.), Cambridge, Massachusetts, MIT Press.
- Eerola T. ve Toiviainen P. (2004), “MIR in Matlab: The Midi Toolbox”, 5th International Symposium of Music Information Retrieval, Proceeding of ISMIR, pp. 22–27.
- Eerola T. ve Toiviainen P. (2016), MIDI ToolBox for MATLAB, Manual Book, Erişim (25.05.2018): https://github.com/miditoolbox/
- Ghias, A., Logan, J., Chamberlin, D. ve Smith, B.C. (1995), “Query by Humming: Musical Information Retrieval in an Audio Database”, ACM Multimedia’95, Proceeding of ACM Multimedia, pp. 231–236.
- Good, M. (2000), “Representing Music Using XML”, 2nd International Symposium of Music Information Retrieval, Proceeding of ISMIR, pp. 49–57
- Huron, D. (2002), “Music Information Processing Using the Humdrum Toolkit: Concepts, Examples, and Lessons”, Computer Music Journal 26 (2), pp. 11–26.
- McKay C. & Fujinaga I. (2007), “Style-Independent Computer-Assisted Exploratory Analysis of Large Music Collections”, Journal of Interdisciplinary Music Studies, Spring 1 (1), pp. 63–85
- Typke, R., Wiering, F., Veltkamp, R.C. (2005), “A Survey of Music Information Retrieval Systems”, 6th International Symposium of Music Information Retrieval, Proceeding of ISMIR, pp. 153–1
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 24 Haziran 2018 |
| Kabul Tarihi | 14 Haziran 2018 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 4 Sayı: 8 |