Türk makam müziğinde farklı dinleyici grupları ve hesaplamalı modellerden elde edilen melodik gruplama sınırlarının karşılaştırmalı incelemesi
A comparison of makam music segmentation by three computational models and trained and not-trained listeners
Yazar: ZEYNEP FUNDA YAZICI
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN DOĞRUSÖZ DİŞİAÇIK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Müzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı / Müzikoloji ve Müzik Teorisi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Müzik = Music
Dizin: Dinleyiciler = Listeners ; Makamlar = Modes ; Melodik gruplama = Musical Segmentation ; Türk müziği = Turkish music

Özet:
Günümüzde, müzik psikolojisi alanında sürdürülen bir kısım inceleme ve araştırmaların 'insandaki algısal sistemin müziksel öğeleri nasıl grupladığı' sorusuna odaklandıkları görülmektedir. 1980'li yıllardan günümüze kadar, müzikte algısal gruplama üzerine odaklanan önemli kuramlar geliştirilmiş ve bu kuramlardan bazıları sayısal ortama aktarılmıştır. Bu çalışmalardaki en temel varsayımlardan biri, dinleyicinin herhangi bir ezgiyi dinleme aşamasında, o ezgiyi oluşturan perdeleri birbirinden ayrı ve yalıtılmış birimler olarak değil, bu birimler arasında kurduğu algısal ilişkiler sonucu, bir bütünü ifade eden gruplanmış birimler halinde algıladığıdır. Bu çalışmalar, temelde Gestalt prensiplerinden esinlenerek, müziksel yüzeyin ayrı katmanlarındaki değişimleri ya da süreksizlikleri, gruplama sınırları ile ilişkilendirmişlerdir. Bu bağlamda, belirli bir zaman penceresi içinde art arda gelen müziksel öğelerin bitişik segmanlar halinde gruplanarak bir müziksel yüzeyi yapılandırmasına "gruplama" ya da "segmantasyon" denilmektir. Bir segmanın son öğesi ile hemen ardından gelen segmanın ilk öğesi arasındaki değişim ya da süreksizliklerin belirlenmesi ise, "gruplama sınırı" olarak tanımlanmaktadır. 
Bu çalışmanın esas amacı, makamsal bir ezginin yüzey özelliklerine göre gruplanmasında lokal düzey Gestalt prensiplerinin etkin olduğu varsayımından yola çıkılarak, Türk makam müziği repertuarından seçilmiş olan sekiz fragmanı, Gestalt yakınlık ve benzerlik prensiplerini müziksel yüzeye uyarlamış olan üç hesaplamalı modelde analiz etmek ve bu modellerden elde edilen sınır tahminlerini, üç katılımcı grubu ile yapılan algısal bir deneyden elde edilen sınır verileri ile karşılaştırmaktır. Bu karşılaştırmanın amacı, hem hesaplamalı modellerin kuramsal varsayımlarını test etmek hem de farklı müziksel ve kültürel geçmişi olan dinleyicilerin algısal gruplama sınırları üzerinde etkin olan müziksel boyutları incelemektir.  
Bu alanda, özellikle makamsal müziğin kullanılmış olduğu benzeri çalışmalar göz önünde bulundurulduğunda, davranışsal sınır verilerinin sadece profesyonel müzisyenlerden oluşan katılımcı gruplarından ve çevrimdışı bir ortamda toplanmış olduğu, dolayısıyla bu çalışmalardaki analizlerin, uzman olmayan ve farklı kültürel geçmişe sahip katılımcıları da kapsayacak biçimde şekillenmediği görülmüştür. Bu çalışmada, hem makam müziği eğitimi ve kültürlenmenin etkilerini gözlemleyebilmek ve kontrol edebilmek için Türkiyeli müzisyen ve müzisyen olmayan katılımcılar ile Batılı katılımcılardan oluşan üç farklı grup ile çevrimiçi algısal bir deney gerçekleştirilmiş, hem de katılımcıların en doğru sınır işaretlemelerini belirleyebilmek amacıyla daha önceki çalışmalarda kullanılmamış olan yeni bir deneysel düzenek hazırlanmıştır. Katılımcı gruplarından elde edilen sınır verilerini değerlendirme aşamasında aynı zamanda bir Türk makam müziği uzmanından, algıladığı sınırları nota üzerinde işaretlemesi istenmiştir. Bu analitik yaklaşımın nedeni, uzmanın "gerçek zamanlı dinleme" ortamındaki baskıya maruz kalmadan gruplama sınırlarını işaretlemesi ve deneysel prosedürü yerine getirmekle yükümlü katılımcılar ile karşılaştırıldığında göreceli bir özgürlüğe sahip olmasıdır. Bu nedenle, uzmanın işaretlediği gruplama sınırları, katılımcıların sınır işaretlemelerinin değerlendirilmesi açısından deneysel ortam içinde oluşan hatalardan daha arınmış bir ölçüt olarak kabul edilmiştir.
Bu çalışmada, Türk makam müziği repertuvarından seçilmiş olan fragmanlar esas alındığı için, kuramsal altyapısı test edilmek istenen modellerin de bu hedefe uygun olması gerekmektedir. Algısal gruplama üzerine geliştirilen modellerin bir kısmı, özellikle tonal müzik geleneği esas alınarak tasarlanmış oldukları için, seçilen modellerin gruplama sınırlarına yönelik önerdikleri parametrelerinin farklı müziksel yüzeylere göre ayarlanabilir, yani esnek olması ve aralık boyutlarındaki herhangi bir değişimi hesaplayabilmesi, dolayısıyla komalı ses birimleri arasındaki mesafelerin kesin ölçümünü yapabilmesi birinci ölçüt olarak belirlenmiştir. İkinci ölçüt ise, seçilen modellerin sayısal ortama aktarılmış olmalarıdır. "Lokal Sınır Tespit Modeli" (Cambouropoulos, 2001), "Zamansal Gestalt Birimi Modeli" (Tenney ve Polansky, 1980) ve Lartillot Modeli (2013), hem bu ölçütlere uygun olan hem de kuramsal altyapısını bütünüyle temsil eden modeller oldukları için bu çalışma kapsamına alınmışlardır. Lartillot modeli, aynı zamanda diğer iki modelin zayıf noktalarının geliştirilerek sentezlenmesinden oluşturulmuş ve bilgimiz dahilinde kuramsal altyapısı ilk kez bu çalışmada test edilmiş olan yeni bir modeldir. 
Üç katılımcı grubu ile yapılan algısal deneyden elde edilen tüm sınır verileri, ilk aşamada belirli metotlar kullanılarak analiz edilmek üzere hazırlanmıştır. Bu aşamada ayrıca her nota birimi için katılımcı gruplarının işaretlediği sınır sayısı, katılımcı grubunun örneklem büyüklüğüne bölünerek, katılımcı gruplarının sınır yönelimleri belirlenmiştir. Böylece, katılımcı grupları arasında olası örneklem büyüklüğü farkları kontrol edilmiş ve yüzde 30 oranının belirli bir yönelim yoğunlaşmasını yansıttığına karar verilmiştir. İkinci aşamada, katılımcı grupların üçüncü gruplama denemesinde işaretledikleri sınırların pozisyonları arasındaki örtüşmeler, milisaniye ve nota bazında analiz edilmiş ve yapılan değerlendirmeler grafikler ile desteklenmiştir. Üçüncü aşamada, sırasıyla uzmanın işaretlediği sınırlar ile üç katılımcı grubunun; uzmanın işaretlediği sınırlar ile hesaplamalı modellerden elde edilen tahmini sınırların; ve üç katılımcı grubu ile hesaplamalı modellerden elde edilen tahmini sınırların isabet ve yanlış uyarı oranları hesaplanarak, betimsel ve çıkarsamalı karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Son aşamada, uzman ve üç katılımcı grubu tarafından işaretlenen sınırlara karşılık gelen perdelerin önce müziksel yönden önem taşıyan konumlarda olup olmadıkları, daha sonra bu sınır konumlarında hangi müziksel boyutların etkin olduğu ve son olarak tüm katılımcılar tarafından işaretlenen sınırlarda yoğunlaşma olup olmadığı ve böylelikle örtüşen ve örtüşmeyen sınır miktarında değişim olup olmadığı tespit edilmiş ve elde edilen bulgular, tablolar ve diyagramlar yoluyla desteklenmiştir. 
Önce uzman ve daha sonra üç katılımcı grubundan elde edilen sınır verileri ile üç hesaplamalı model ve iki müziksel boyut için hesaplanan isabet yüzdeleri aralarındaki farkları karşılaştırmak için yapılan çıkarsamalı analiz sonucunda, Lartillot modelinin başlangıç aralığına dayalı sınır tahminlerinin, uzman ve üç katılımcı grubunun işaretlediği sınır konumlarını doğru tahmin etmesi açısından en yüksek performansı sergilediği, dolayısıyla uzman ve katılımcıların işaretledikleri sınırlarda Gestalt zamansal yakınlık prensibinin etkin olduğunu gözlenmiştir. Son aşamada yapılan fragman temelli karşılaştırmalı analizler sonucunda ise, öncelikle grup içi ve gruplar arası sınır işaretlemelerinde sınır yoğunlaşmaları olduğu ve hatta belirli konumlarda işaretlenmiş olan sınırların yapısal olarak da örtüştükleri görülmüştür. Sınır yoğunlaşmaları ve yapısal yönden de örtüşen sınırlar dikkate alınarak, önce sadece üç katılımcı grubunun işaretledikleri sınırlar ve daha sonra uzman ile katılımcı grupların işaretledikleri sınırlar, hem tüm fragmanlar üzerinden hem de her fragman temelinde karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. 
Bu incelemeler sonucunda, üç katılımcı grubu arasındaki örtüşme oranının, uzman ve katılımcılar arasındaki örtüşme oranından daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Özellikle kalış hissiyatının daha az olduğu fragmanlardaki belirli sınırların sadece uzman ve müzisyenler tarafından işaretlenmiş olması nedeniyle, bu fragmanlarda müzik eğitiminin sınır algısı üzerinde az da olsa etkili olduğu, ancak genel olarak kültürlenmenin önemli bir etkisi olmadığı gözlenmiştir. Bununla birlikte, uzman ve üç katılımcı grubu tarafından işaretlenen sınırlara karşılık gelen perdelerin özellikle müzikte yapısal yönden önem taşıyan konumlara karşılık geldiği tespit edilmiştir. Bu bağlamda, makamsal bir ezginin gruplanmasında hem lokal düzey Gestalt zamansal yakınlık prensibinin, hem de daha üst düzey gruplama süreçlerine işaret eden hiyerarşik algı süreçlerinin etkin olduğu gözlenmiştir.

Abstract:
One of the questions in the field of music psychology is how the human perceptual system groups musical input. From the 1980s to the present day, theories that focus on perceptual grouping in music were developed and some of these theories were translated into computational algorithms. One of the basic assumptions in these studies is that listeners perceive the notes of a melody not as isolated units but as musically grouped entities that constitute a wholeness by constructing perceptual relations within and betweenunits. Grouping boundaries may emerge due to changes or discontinuities on the musical surface as defined by Gestalt principles. The identification of the discontinuities between the last element of a unit and the first element of the subsequent one is called "segmentation". 
Many studies have shown that nonmusicians' as well as musicians' segmentations of various different genres of Western music could mostly be explained by very local principles of grouping, such a durational or pitchwise proximity (e.g., Bigand, 1993; Clarke & Krumhansl, 1997; Deliège, 1987; Deliege & El Ahmadi, 1990; Peretz, 1989).  Many of these studies also employed computational models to compare how participants' segmentations overlapped with those predicted by the models.  Even for models such as GTTM (Generative Theory of Tonal Music, Lerdahl & Jackendoff, 1983) that included hierarchical in addition to local grouping algorithms, findings showed that local grouping principles were sufficient to explain segmentations not only of nonmusicians but, surprisingly, also of musicians.  Of the local grouping principles, the principle of proximity appeared to be the most predictive one (cf. Deliège, 1987; Deliège & El Ahmadi, 1990).  
Whereas participants and models have been tested extensively with a variety of Western music, there is almost no data on segmentation of non-Western music.  Since results seem to suggest that segmentations are driven by very local, surface-level disontinuities, this constitutes a great potential to look at segmentations in completely distinct musical systems, which in turn would enrich our understanding of whether, and if so how, we group music that is completely foreign to us.
To our knowledge, there are only three studies which have used non-Western music. (Ayari & McAdams, 2003; Lartillot & Ayari, 2009, 2011). Interestingly, all three studies used a single Arab maqam taqsīm piece as their non-Western musical material. Ayari & McAdams (2003) found that Tunisian and Western musicians segmented according to surface features but Arabic musicians unlike Western musicians also marked points with modal changes. Lartillot and Ayari (2009, 2011), confirmed this tendency of predominantly segmenting according to local features for Tunisian musicians, but their findings for Western musicians were less clear and showed considerable within-group inconsistency, probably due to the difficulty of the task. The Lartillot and Ayari (2011) study also used, and as such was the first, to employ some of the segmentation algorithms of Lerdahl & Jackendoff's GTTM for computational segmentation. Their computational findings confirmed that Tunisian musicians' segmentations seemed heavily driven by local (e.g., proximity, similarity) rather than more global (e.g., parallelisms) features of discontinuity.  
The goal of this research was to follow up on Lartillot and Ayari (2011) by using a greater range of makam material while keeping the material structured enough to make it more accessible to foreign-culture listeners. Hence regular Turkish makam fragments were used instead of taksims, which are complex makam improvisations.  Since there are no hierarchical models of makam music, and since empirical findings consistently point to local features as driving the segmentation process while listening, more local boundary-type computational models were employed instead of GTTM. In fact, the aim was to see to what extent segmentation responses of three different participant groups, (1) Turkish musicians, (2) Turkish nonmusicans, and (3) Western listeners, could be explained by the Gestalt principle of durational and pitchwise proximity, a principle that appeared to be the most powerful one in explaining segmentation responses in all past segmentation studies. Three computational models were used that were applicable to musical material coming from a makam microtonal system: (1) Tenney and Polansky's (1980) Temporal Gestalt Unit Model model, (2) Cambouropoulos Local Boundary Detection Model (LBDM, 2001), and a new model developed by Lartillot (2013) as an improvement of the first two models, and tested for the first time. Comparing participants' segmentations to segmentations proposed by these three computational models would allow to identify the degree to which different musical groups segmented based on local rather than more complex, global grouping rules. In addition, we had an expert makam musician segment the fragments offline, though with the same standard instructions, to obtain some measure of a "correct answer", i.e., an "answer key" against which to compare the online segmentation responses. Any online segmentation necessarily contains error variance which can complicate the interpretation of findings. A slightly different experimental setup was used to faciliate the online segmentation task particularly for musically untrained and culturally foreign participants. This research provided an opportunity to test the usefulness of this new setup.
Even though each participant made three segmentation attempts per tune, only the segmentations of the last trial were taken (cf. Deliège, 1987). Secondly, all segmentations points timestamped in milliseconds were binned onto their corresponding note numbers within each fragment. Boundary tendencies of participants were then obtained by calculating the average percentage of participants within a group who marked a given note as a point of boundary. Within-group convergences of 30% and more were taken as points of reasonable agreement per group. In the third phase, we calculated hit and false alarm rates in three different configurations. In this analysis, two response sets corresponded to the two response sets of Signal Detection Theory. In these and further analyses, (1) markings of the expert vs. markings of the three participant groups, (2) the markings of the expert and the predicted boundaries of the computational models, and (3) markings of three participant groups and the predicted boundaries of the computational models were compared. Finally, it was examined whether boundary markings of the expert and three participant groups corresponded to the structurally relevant locations in makam music and other musical dimensions. 
ANOVA analyses revealed that the onset based predictions of Lartillot model showed the highest performance in terms of predicting the boundary locations of expert and three participant groups. This suggests that the Gestalt principle of proximity predominantly determined boundary markings of the participants, regardless of musical background or training. Yet, computational models proposed many more points of segmentation than were not actually marked by the participants. The fact that participants "missed" many of the local discontinuities marked by the models suggests either frequent attentional leaps and/or some use and understanding of, or preference for, higher-level groupings within the music even if it was completely foreign to their culture.  
Venn diagram analyses further revealed that the percentage of overlap among the three participant groups was larger than the percentage of overlap between the expert and the participants. Certain boundaries especially in fragments with a lesser feeling of resolution were marked only by the expert and the Turkish musicians. Hence, one can argue that in these fragments musical training has a small effect on the perception of musical boundaries. However, in general, no enculturation effects could be detected. Furthermore, boundary markings of both the expert and three participant groups corresponded to the structurally significant locations in music, such as the endings of musical phrases.