Türk ve batı müziği şarkı formundaki eserlerin yapay zekâ destekli karşılaştırmalı müzikal analiz modeli: Hacı Arif Bey ve Franz Schubert örneği
Artificial intelligence aided comparative musical analysis model of Turkish and western music lied forms: The case of Hacı Arif Bey and Franz Schubert
Yazar: ERHAN ZETEROĞLU
Danışman: PROF. DR. HÜSNİYE SEVAL KÖSE ; DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL KARAOSMANOĞLU
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Müzik = Music
Dizin: Batı müziği = Western music ; Hacı Arif Bey = Hacı Arif Bey ; Müzik eserleri = Music works ; Müzikal analiz = Musical analysis ; Schubert, Franz = Schubert, Franz ; Türk müziği = Turkish music ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Şarkılar = Songs

Özet:
Bu araştırmayla Türk ve Batı müziğinde şarkı formundaki eserlerin geleneksel müzikal analizine destek olacak müzik eğitiminde kullanılabilir bir model oluşturulup, Hacı Arif Bey ve Franz Schubert'in bu formdaki eserlerinin yapay zekâ destekli karşılaştırmalı müzikal analizinin yapılması amaçlanmıştır. Çalışma, Türk ve Batı müziğinde şarkı formundaki eserlerin yapay zekâ destekli karşılaştırmalı müzikal analizlerinin yapılabilmesi ve uygulanabilir bir model oluşturması bakımından önemlidir. Yine bu modelin Hacı Arif Bey ile Franz Schubert'in şarkılarını analiz etmesi ve mesleki müzik eğitiminde, geleneksel analiz tekniklerine destek sunacak olması bakımından da önem taşımaktadır. Bu çalışma ile oluşturulması hedeflenen karşılaştırmalı müzikal analiz modelinin kapsamı için yapılandırılmamış görüşme ile uzmanlardan görüş alınmıştır. Gelen tüm öneriler literatürdeki algoritmaların yapay zekâ destekli karşılaştırmalı müzikal analizine yönelik olarak, olanakların elverdiği ölçüde değerlendirilmiştir. Böylece eserlerin usul-ritim farklılığı, ambitus, son perde/nota (karar sesleri), aralıklar, cümlecik ve dominant (güçlü) gibi özellikleri incelemeye alınmıştır. Bu inceleme sonrasında teksesliliğe uygun olarak perde özniteliklerinden 40, melodik aralık özniteliklerinden 24 ve ritim özniteliklerinden 32 öznitelik seçilip, yapılandırılmış görüşme ile uzmanların karşılaştırmalı müzikal analize uygun olan öznitelikleri seçmesi istenmiştir. Uzmanlar tarafından en az bir kere "evet" ya da "belki" denilen tüm öznitelikler dikkate alınmıştır. Sadece üç uzmanın da "hayır" diye işaretledikleri P-14 kodlu "perde ortalaması" çalışma dışı bırakılarak toplam 95 öznitelik belirlenmiştir. Bu özniteliklere MIDI Toolbox yazılımı üzerinde LBDM algoritması kullanılarak 2 yeni öznitelik olan "cümlecik adedi" ve "cümlecik başına düşen ortalama nota adedi" öznitelikleri dahil edilerek, eserlerin her birinin 97 özniteliği ile algoritmaların sınıflandırma yapması sağlanmıştır. Her bestecinin 100'er eseri örneklem olarak alınıp, literatürde en çok adı geçen OneR, J48, IBk, Random Forest, Logistic ve SMO algoritmaları ile iki farklı şekilde sınıflandırmaları yapılmıştır. Eserler öncelikle basılı notalar üzerindeki şekliyle notaya alınmıştır. Daha sonra iki bestecinin eserlerindeki ortalama perde yükseklikleri arasında büyük üçlü aralığı kadar bir fark olduğu gözlenmiş, algoritmaların sadece bu fark nedeniyle doğru sınıflandırma yapabileceği göz önünde bulundurularak, Hacı Arif Bey'in eserlerindeki perdeler pes yönde bir büyük üçlü aralığı kadar transpoze edilmiştir. Bu işlemden sonra da tüm algoritmaların sınıflandırma başarısının yüksek olduğu gözlenmiştir. Ardından, algoritma çıktılarından bir model oluşturulup, müzik eğitiminde kullanılabilirliğiyle ilgili uzman görüşleri alınmıştır. Yapılandırılmış görüşme ile uzmanların bu modeldeki 9 özniteliği "kullanılabilir", "geliştirilerek kullanılabilir" ya da "kullanılamaz" olarak işaretlemeleri istenmiştir. Sonuç olarak bu özniteliklerin çoğunlukla "kullanılabilir" olduğu değerlendirilmiştir.

Abstract:
With this research, it is aimed to create a model that can be used in music education that will support the traditional musical analysis of lieds in Turkish and Western music, and to make an artificial intelligence supported comparative musical analysis of the works of Hacı Arif Bey and Franz Schubert in this form. The study is important in terms of making artificial intelligence supported comparative musical analysis of lieds in Turkish and Western music and creating a viable model. Also, this model is also important in that it analyzes the songs of Hacı Arif Bey and Franz Schubert and will support traditional analysis techniques in vocational music education. For the scope of the comparative musical analysis model, which is aimed to be created with this study, the opinions of the experts were obtained through an unstructured interview. All suggestions have been evaluated as much as possible for the artificial intelligence supported comparative musical analysis of the algorithms in the literature. Thus, the features of the works such as usul-rhythm differences, ambitus, last pitch/note (decision sounds), intervals, phrase and dominant were examined. After this examination, 40 features from pitch features, 24 features from melodic interval features, and 32 features from rhythm features were selected in accordance with monophony, and the experts were asked to select features suitable for comparative musical analysis with structured interview. All attributes that have been called "yes" or "maybe" at least once by experts have been taken into account. A total of 95 features were determined by excluding the P-14 coded "pitch average", which only three experts marked as "no". By using the LBDM algorithm on the MIDI Toolbox software, 2 new features, "number of phrases" and "average number of notes per phrase" were included in these features, and algorithms were able to classify the works with 97 features of each lied. 100 works of each composer were taken as an example and they were classified in two different ways with OneR, J48, IBk, Random Forest, Logistic and SMO algorithms, which are the most mentioned in the literature. The works were first notated as they were on the printed notes. Afterwards, it was observed that there was a difference between the average pitch heights in the works of the two composers, as much as the pitch of the major triad, and considering that the algorithms could only classify correctly due to this difference, the pitches in the works of Hacı Arif Bey were transposed as much as the pitch of a major triad in the lower direction. After this process, it was observed that the classification success of all algorithms was still high. Then, a model was created from the outputs of the algorithm and expert opinions were taken about its usability in music education. With the structured interview, the experts were asked to mark 9 attributes in this model as "usable", "usable with development" or "not available". As a result, these features were evaluated as mostly "usable".