Türk musikisi sembolik verileri üzerinde hesaplamalı ezgi analizi
Computational melodic analysis on symbolic data of Turkish makam music
Yazar: MUSTAFA KEMAL KARAOSMANOĞLU
Danışman: PROF. DR. FATİH TAŞÇİ ; DOÇ. DR. BARIŞ BOZKURT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Müzik = Music
Dizin: Etnomüzikoloji = Ethnomusicology ; Sayısal müzik işleme = Digital music processing

Özet:
Müziğin matematik yöntemlerle modellenmesi ve benzetimi olarak özetlenebilecek hesaplamalı müzikoloji disiplininden, birçok kültüre ait müziğin analizinde yararlanılmıştır. İnsanlar tarafından elle yapılması çok zaman alacak -hatta bazen pratikte olanaksız- işlemler, bu teknikler kullanılarak bilgisayar desteğiyle kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedir. Müziğin daha iyi anlaşılması, öğrenilip öğretilmesi, icra edilmesi, başka müziklerle karşılaştırılması ve Internet ortamında müziğe erişim gibi alanlarda yararlı araçlar sunan bu teknikler Türk musikisi için seyrek olarak çalışılmıştır. Bu müziğin özgün karakteri, modellenmemiş ve dolayısıyla buna uygun verilerle donanmamış oluşu gibi nedenlerle bakir olan sözkonusu alan, bu çalışma ile zenginleştirilmeye çalışılmıştır.
Tez metni, Türk musikisinin sistem analizi teknikleriyle yapısını, modellenmesini ve benzetimini sağlayan, tezin yazarı tarafından tasarlanmış ilişkisel veritabanı yapısını anlatan bölümle başlamaktadır. Bu aşama, hesaplamalı müzikoloji tekniklerinin Türk musikisine uygulanacağı sembolik veritabanının inşası ile ilgilidir. Uygulama olarak da bu veriler üzerinde i) n-gram tekniğiyle makam tanıma, ii) istatistik karar kuramı teknikleriyle makama özgü ezgilerin bulunması ve özellikle iii) yapay öğrenme teknikleriyle otomatik ezgi bölütleme (segmentation) algoritmaları geliştirilmesi derinlemesine incelenmektedir. 
12 ton eşit tamperamanlı (12TET) sistem seslerini kullanan müzikler için MIDI gibi birtakım standartlar uzun zaman önce tanımlanmış, araştırmacılar da bu formattaki veriler üzerinde hesaplamalı teknikleri kullanarak çalışagelmişlerdir. Ancak Türk musikisi için, bu standartları kullanarak doğrudan çalışmaya başlamak mümkün değildir. Çünkü bu müziğin yapıtaşları denilebilecek notalar / perdeler, gerek sayıca gerekse değer ve veri yapısı olarak 12TET'tekilerden oldukça farklıdır. Sözkonusu farklar, özellikle 20. Yüzyılın başından günümüze değin dikkatlere taşınmış kuramsal önermelerdeki çeşitliliğe bakılarak izlenebilir. 
Tezde öncelikle Türk musikisini temsil edebilmek üzere önerilmiş özgün format anlatılmış, bu formata uygun geniş veritabanı tanıtılmıştır. Hesaplamalı müzikoloji tekniklerinin kullanımına örnek uygulama olarak da n-gram tekniğiyle makam tanıma, istatistik karar kuramı yöntemleriyle makama özgü ezgilerin bulunması anlatılmış ve özellikle yapay öğrenme teknikleriyle otomatik ezgi bölütleme derinlemesine işlenmiştir. Türk musikisine özgü yapıların da kullanılması sayesinde elde edilen sonuçların literatürdeki algoritmalardan daha başarılı oldukları gösterilmiştir.

Abstract:
The discipline of computational musicology which can be summarized as the modelling and simulation of music with the methods of mathematics has been used to analyse the music of many cultures. The processes that would take long time or sometimes even impossible to do manually can easily be accomplished by using computer support using these techniques. These techniques which offer useful tools in areas such as having a better understanding of music, its learning and teaching, its performing, its comparison with other kinds of music, its access on the Internet  have rarely been studied for Turkish music. With this study we have tried to enrich this field which is untouched for reasons such as the unique character of this music, the fact that it had not been modelled and thus had not been entrenched with the appropriate data.
The text of the thesis starts with chapter describing the relational database structure created by the author which enables, through the system analysis techniques, the structuring, modelling and simulation of Turkish makam music. This stage has to do with construction of the symbolic database by which the computational musicology techniques will be applied to Turkish makam music. As with the application on these data i) recognition of the makam with n-gram technique ii) The detection of specific makam tunes with machine learning techniques iii) improving automatic melodic segmentation algorithms are studied in depth.
A number of standards such as MIDI for music that use 12 tone equal temperamant (12TET) system sounds have been defined long ago and researchers have tried using computational techniques on data which are within these standards. But for the Turkish makam music, it is not possible to start working directly using these standards. Because the notes / pitches that can be called the building blocks of this music are very different from those with 12TET both as numerically and as of value as well as data structures. These differences can be traced looking at the diversity of theoretical propositions that have been called to attention especially from the beginning of the 20th century. 
In the thesis first of all the system and the format to represent the Turkish music suggested by author is described and extensive database in this format has been introduced. As an exemplary application for the use of techniques computational musicology makam recognition,  with n-gram technique and the patterns of specific makam tunes with statistical decision theory method have been described and especially automatic melodic segmentation with machine learning techniques have deeply been treated. It has been shown that the results obtained through the use of structures specific to Turkish music are superior to the algorithms in the literature.