AI-ASSISTED MUSIC PRODUCTION AND THE TRANSFORMATION OF PRODUCTION PROCESSES: POSSIBILITIES AND LIMITATIONS

Yıl 2026, Cilt: 16 Sayı: 2 , 1226 - 1237 , 01.04.2026

Osman Halil İmik

https://doi.org/10.7456/tojdac.1858350

https://izlik.org/JA49GP43AH

Öz

Artificial intelligence-assisted music production technologies have recently driven a significant transformation in production practices, shifting the paradigm from a centralized structure dependent on professional studios, high-cost hardware, and advanced expertise toward a more accessible, flexible, and software-centered model. This study aims to examine this transformation regarding the reduction of physical studio and hardware requirements, spatial flexibility, workflow acceleration, expanded access, musical competence, and creative control. Employing a qualitative research design, the study utilizes a document analysis method to systematically review relevant academic literature. The findings indicate that AI-assisted systems accelerate production, reduce costs, and render music production sustainable in home and mobile environments. By lowering technical barriers, these technologies facilitate participation for users with varying levels of experience. However, this expanded access introduces new exigencies regarding musical competence, critical evaluation, and error awareness. Technically balanced AI-generated outputs do not consistently guarantee musical coherence, aesthetic consistency, or contextual validity. Consequently, this study demonstrates that while AI-assisted music production offers significant opportunities for technical efficiency and accessibility, the capacity for creative control and musical evaluation has become increasingly decisive within the production process.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , Music Production , Music Technology

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MÜZİK ÜRETİMİ VE ÜRETİM SÜREÇLERİNİN DÖNÜŞÜMÜ: İMKÂNLAR VE SINIRLILIKLAR

https://izlik.org/JA49GP43AH

Öz

Yapay zekâ destekli müzik üretim teknolojileri, son yıllarda müzik üretim pratiklerinde belirgin bir dönüşüm yaratarak üretimi profesyonel stüdyo mekânları, yüksek maliyetli donanımlar ve ileri düzey teknik uzmanlık gerektiren merkezî bir yapıdan daha erişilebilir, esnek ve yazılım merkezli bir üretim modeline taşımıştır. Bu çalışma, yapay zekâ destekli müzik üretiminin çağdaş üretim pratiklerinde yarattığı dönüşümü; fiziksel stüdyo ve donanım ihtiyacının azalması, mekânsal esneklik, üretim sürecinin hızlanması, üretime erişimin genişlemesi, müzikal yetkinlik ve yaratıcı denetim başlıkları çerçevesinde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, nitel yöntem kapsamında yürütülmüş ve doküman analizi tekniği kullanılarak ilgili akademik literatür sistematik biçimde değerlendirilmiştir. Bulgular, yapay zekâ destekli sistemlerin üretim sürecini hızlandırdığını, maliyetleri düşürdüğünü ve müzik üretimini ev ve mobil ortamlarda sürdürülebilir hâle getirdiğini göstermektedir. Bu teknolojilerin, teknik bilgi gereksinimini azaltarak farklı deneyim düzeylerinden kullanıcıların üretim sürecine katılımını kolaylaştırdığı görülmektedir. Bununla birlikte üretime erişimin artması, müzikal yetkinlik, eleştirel değerlendirme ve hata farkındalığı açısından yeni gereksinimleri de beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ tarafından üretilen teknik açıdan dengeli çıktılar, her zaman müzikal yapı, estetik tutarlılık ve bağlamsal doğruluk açısından güvenilir sonuçlar sunmamaktadır. Bu bağlamda çalışma, yapay zekâ destekli müzik üretiminin teknik verimlilik ve erişilebilirlik açısından önemli imkânlar sunduğunu; ancak yaratıcı denetim ve müzikal değerlendirme kapasitesinin üretim sürecinde daha belirleyici hâle geldiğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ , Müzik Prodüksiyonu , Müzik Teknolojisi

Kaynakça

• Arcagök, S., Bilgen, Z., Kaya, N. G., & Temel, F. (2025). Müzik eğitiminde yapay zekâ uygulamaları konusunda yapılmış araştırmaların bibliyometrik analizi. Yegâh Musicology Journal, 8(4), s. 3765-3788.
• Briot, J.-P., Hadjeres, G., & Pachet, F. (2020). Deep Learning Techniques for Music Generation. Cham: Springer.
• Deruty, E., Grachten, M., Lattner, S., Nistal, J., & Aouameur, C. (2022). On the Development and Practice of AI Technology for Contemporary Popular Music Production. Transactions of the International Society for Music Information Retrieval 5(1), s. 35-49.
• Dou, S., Zhang, M., Yin, Z., Huang, C., Shen, Y., Wang, J., . . . Yao. (2026). CL-bench: A benchmark for context learning in large language models. Hunyuan Team, Tencent Fudan University .
• Duarte dos Santos, V. (2024). The role of artificial intelligence in music production: A survey on public acceptance. Master’s thesis, Universidade Nova de Lisboa, NOVA Information Management School.
• Dulkadir, D., & Belge, O. (2025). Müzik bölümünde okuyan öğrencilerin yapay zekâya yönelik tutumları. Yegâh Müzikoloji Dergisi, 8(3), s. 1786-1804.
• Gündoğdu, A., & Okcu, A. (2024). Yapay zekâ destekli müzik üretimi ve yaratıcı süreçlere etkisi. Müzik ve Bilim Dergisi, 6(1), s. 15-32.
• Harkins, P., & Prior, N. (2020). Dis-locating democratization: Music technologies in practice. Popular Music and Society.
• Herremans, D., Chuan, C. H., & Chew, E. (2017). A functional taxonomy of music generation systems. ACM Computing Surveys, 50(5), s. 1-30.
• Jin, Y., Cai, W., Chen, L., Zhang, Y., Doherty, G., & Jiang, T. (2024). Exploring the design of generative AI in supporting music-based reminiscence for older adults. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 31(2), s. 1-28.
• Karaarslan, M., Demir, E., & Yıldız, S. (2024). Yapay zekâ destekli müzik üretim teknolojilerinin dönüşümsel etkileri. Sanat ve Teknoloji Dergisi, 5(1), s. 66-84.
• Merchán Sánchez-Jara, J. F., González Gutiérrez, S., Cruz Rodríguez, J., & Syroyid, B. (2024). Artificial intelligence-assisted music education: A critical synthesis of challenges and opportunities. Education Sciences, 14(11), s. 1171.
• Mycka, K., & Mańdziuk, J. (2025). Artificial intelligence in music: Recent trends and challenges. Neural Computing and Applications 37, s. 801–839.
• Roberts, B., & Krueger, J. (2022). Musical agency and human–AI collaboration in the digital age. Music & Science, 5, s. 1-15.
• Ronchini, F., Comanducci, L., Marcucci, S., & Antonacci, F. (2025). AI-assisted music production: A user study on text-to-music models. Proceedings of the 17th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR).
• Samuelson, P. (2023). Generative AI meets copyright. Science 381 (5564), s. 158-161.
• Sturm, B. L., Iglesias, M., Ben-Tal, O., Miron, M., & & Gómez, E. (2019). Artificial intelligence and music: Open questions of copyright law and engineering praxis. Arts 8 (3), s. 115.
• Subrt, J., & Kostka, J. (2024). Home studio production and digital transformation in music production. Popular Music and Society, 47(1), s. 89-105.
• Théberge, P. (1997). Any Sound You Can Imagine: Making Music/Consuming Technology. Wesleyan University Press.
• Tunç, T. (2026). Barok müzikte yapay zekâ ile form analizi: Üç yapay zekâ modelinin incelenmesi ve karşılaştırılması. Online Journal of Music Sciences, 11(1), s. 147-160.
• UMG Recordings, Inc. v. Suno, Inc., 1:24-cv-11609 (United States District Court for the District of Massachusetts 2024).
• Yavuz, M. S., Karaosmanoğlu, M. K., Yeprem, S., Karşıcı, G., & Sezikli, U. (2025). Türkiye’de müzik ve yapay zeka üzerine bir değerlendirme. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi (Özel Sayı), s. 50-70.
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin.
• Yu, Y. Q. (2025). From tools to creators: A review on the development and application of artificial intelligence music generation. Information, 16(8), s. 656.
• Zhang, Y., & & Kim, J. (2025). Algorithmic influence on musical creativity in AI-supported production environments. Journal of Creative Technologies, 4(2), s. 55-73.