Computer Aided Analysis of Rast Makam and Algorithmic Composition Sampling

Abstract

It is quite possible to produce algorithmic compositions by performing computer-aided statistical analyses on any genre of music and to use them in various fields of music education. Through computer programs, the use of notes the language of music produces statistical results with various combinations, and probability calculations can also be performed using procedures such as the Markov model. Capabilities such as composing based on the Markov model and making qualitative and quantitative evaluations of musical works can be realized through these programs. In order to perform statistical analysis of pieces belonging to a specific makam, the program called “Musicale,” written by Bülent Behçet Gököz, was used. An archive was created by converting 70 selected pieces in the Rast makam to symbtr format in mus2, and a statistical data bank was obtained for the required analyses. Since the selected works are 70 works written in the Mus2 program, the archive is limited to this number. This study aims to generate algorithmic compositions in the Rast makam using second and third order Markov chains, based on the data obtained through computer aided analysis of Rast pieces. The algorithmic rast composition made randomly by Musicale emerged in accordance with the description of the makam. In addition, comparative interpretations were made by comparing the algorithmically generated composition with the data in the Rast makam archive.

Keywords

• Makam
• Rast
• Analysis
• Statistics
• Algorithmic Composition

Rast Makamının Bilgisayar Destekli Analizi ve Algoritmik Beste Örneklemesi

Öz

Müziğin herhangi bir tütünde bilgisayar destekli istatistiksel analizler yaparak algoritmik beste üretmek ve müzik eğitiminin çeşitli alanlarında kullanmak oldukça mümkündür. Bilgisayar programları aracılığıyla müziğin dili olan notaların kullanımı çeşitli kombinasyonlarla istatistiksel sonuçlar vermekte ve Markov modeli gibi işlem basamaklarıyla olasılık hesapları da yapılabilmektedir. Markov modelinden hareketle besteler yapma ve eserler hakkında nitel-nicel yorumlarda bulunma gibi imkânlar bu programlar sayesinde sunulabilmektedir. Makama ait eserlerin istatistiksel analizini yapabilmek için Bülent Behçet Gököz tarafından yazılan “Musicale” adlı program kullanılmıştır. Rast makamında seçilen 70 eser mus2 programında symbtr formatına dönüştürülerek bir arşiv oluşturulmuş ve gerekli analizlerin yapılması için istatistiksel bir veri bankası elde edilmiştir. Seçilen eserler Mus2 programında yazılan 70 eser olduğu için arşiv de bu sayıyla sınırlandırılmıştır. Bu çalışmada rast eserlerin bilgisayar destekli analizi sonrasında ortaya çıkan veriler ile Markov 2’li ve 3’lü zincirlerden hareketle rast makamında algoritmik besteleme yapılması amaçlanmıştır. Musicale tarafından random şekilde yapılan algoritmik rast beste, makamın tarifine uygun şekilde ortaya çıkmıştır. Ayrıca rastgele oluşturulan algoritmik beste ile rast makam arşivindeki veriler karşılaştırılarak yorumlamalar yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Makam
• Rast
• Analiz
• İstatistik
• Algoritmik Beste

Kaynakça

1. Bayraktar, E. (1993). Müzik eğitimi. Müzik Ansiklopedisi Yayınları.
2. Gül, H. (2015). Markov zincirleri kullanılarak yeni besteler üretilmesi ve üretilen bestelerin sınıflandırılması (Tez No. 425734) [Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
3. Karadeniz, M. E. (1983). Türk mûsikîsinin nazariye ve esasları. İş Bankası Yayınları.
4. Konuk, E., & Kırdar, Y. (2023). Dijital teknoloji çağında müzik. Journal of Awareness, 8(1), 1–17.
5. Kutluğ, Y. F. (2000). Türk musikisinde makamlar. Yapı Kredi Yayınları.
6. Özkan, İ. H. (2004). Türk musikisi nazariyatı ve usulleri. Ötüken Neşriyat.
7. Sağer, T. (1998). Okul müziği çerçevesinde geleneksel Türk sanat müziği makam sistemi üzerine bir inceleme (Tez No. 76348) [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
8. Yahya Kaçar, G. (2009). Türk mûsikîsi rehberi. Maya Akademi.

9. Yalçınkaya, B. (2004). Geleneksel Türk sanat müziği eserlerinin bilgisayar destekli istatistiksel analizi ve bir algoritmik kompozisyon örneği (Tez No. 190377) [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
10. Yang, W., & Lee, I. (2024). Research on the construction of AI composition system based on HMM. Yegâh Müzikoloji Dergisi, 7(3), 216–240. https://doi.org/10.51576/ymd.1536267
11. Yener, S. (2004). Bilgisayar destekli analiz yoluyla geleneksel Türk sanat müziği hicaz taksimlerinde kalıplaşmış ezgilerin araştırılması (Tez No. 191799) [Doktora tezi, Gazi Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
12. Yükrük, H. (1998). Türk halk müziği ezgilerinin analizinde H. F. Olson yöntemi (Tez No. 76371) [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi