RASPBERRY PI TABANLI GİTAR AKORT CİHAZI

Öz

Akort, müzik aletlerinin çalındığında istenilen notayı vermesi için müzik aletlerinin ayarlanması işlemidir. Doğru notayı çalabilmek istenilen müziği elde edebilmek için önemli bir adımdır. Müzik aletlerinin akort edilebilmesi için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu çalışmada; gitar akort sisteminin oluşturulması, sanatçıların gitar ses kayıtları ile çalınan müziğin kıyaslanması ve gerçeklemesi ele alınmıştır. Donanım için Raspberry Pi, yazılım için Python programlama dili kullanılmıştır. Gerçekleştirilen sistemde, Raspberry Pi mikrofon ile kullanıcılardan alınan gitar seslerini okur ve verilen girdi yazılıma gönderilir. Uygulama ile kullanıcıdan alınan sesler yazı formatına dönüştürülerek sanatçılardan alınan gitar sesleri ile kıyaslanabilir hale gelmesi sağlanmaktadır. Yapılan kıyaslama ile kullanıcılar ve sanatçılar arasındaki nota farklılıkları gözlemlenebilir hale gelmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Akort
• Gitar
• Python
• Raspberry Pi

RASPBERRY PI BASED GUITAR TUNER

Öz

Tuning is the process of musical instruments to give the desired note when played. Playing the right note is an important step in achieving the desired music. There are various methods for tuning musical instruments. In this study; creation of the guitar tuning system, comparison and implementation of the guitar sound recordings of the artists and the music played are discussed. Raspberry Pi is used for hardware and Python programming language is used for software. In the implemented system, Raspberry Pi reads the guitar sounds received from the users with a microphone and the given input is sent to the software. With this application, the sounds received from the user are converted into text format, making them comparable to the guitar sounds received from the artists. With the comparison, note differences between users and artists became observable.

Anahtar Kelimeler

• Guitar
• Python
• Raspberry Pi
• Tuning

Kaynakça

1. Acar, Ö. F., (2022). Guitar Tuner, https://github.com/omerfarukacar/GuitarTuner adresinden 14 Nisan 2022 tarihinde alınmıştır.
2. Andrey, M. ve Zurstraßen, N. (2021). Guitar Tuner, https://github.com/not-chciken/guitar_tuner adresinden 14 Nisan 2022 tarihinde alınmıştır.
3. Bocanegra, A. (2005). Automatic Acoustic Guitar Tuner, Massachusetts Institute of Technology.
4. Cankurtaran H.S., Boyacı A., Yarkan S. (2020). Genişletilmiş DTK Yardımı ile Akustik İşaret Tabanlı, Dilden Bağımsız Bir Ses–Dudak ¸ Sekli Eşleştirme Yöntemi ve Gerçeklemesi.
5. Doire, C., Brookes, M., ve ark. (2017). Single-Channel Online Enhancement of Speech Corrupted by Reverberation and Noise,” IEEE Trans Audio Speech Lang Process.
6. Dong, H. Y., Lee, C., M. (2018). Speech Intelligibility Improvement in Noisy Reverberant Environments Based on Speech Enhancement and Inverse Filtering.
7. Kaminskyj, I., Materka, A. (1995). Automatic source identification of monophonic musical instrument sounds. IEEE International Conference on Nov 1995. Kumar, A., Srivastava, S., Chandra, M., Sahoo, G. (2017). Guitar tuner using cepstral analysis and fuzzy controller on arduinoboard, Microsyst Technol.
8. Mamur, H., Aktaş, A., Kuzey, S. (2018). Müzik Notalarının MATLAB Yazılımıyla Belirlenmesi, Bilge International Journal of Science and Technology Research. Regeena, M. ve Saji, A. K. (2009). A Digital Guitar Tuner, (IJCSIS) International Journal of Computer Science and Information Security.

9. Sturman, R. (2012). A dynamical systems approach to musical tuning, Dynamical Systems An International Journal. Thakuria, U., Narayanan, S., ve Kumbhare, R. (2019). Musical Instrument Tuner, Asian Journal of Convergence in Technology.
10. Toole, F. E. (2000). The Acoustics and Psychoacoustics of Loudspeakers and Rooms-The Stereo Past and the Multichannel Future. Vonseggern, I. (2021). Note Prediction, https://github.com/ianvonseggern1/note-prediction adresinden 14 Nisan 2022 tarihinde alınmıştır.