Klasik Türk müziği makamlarının sınıflandırılması ve tespiti
Classification and detection of classic Turkish music maqams
Yazar: MERT KAYIŞ
Danışman: PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Klasik Türk müziği = Classical Turkish music ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification

Özet:
Klasik Türk Müziği makamlarının sınıflandırılması üzerine geçmişten bu yana farklı çalışmalar yapılmıştır. Sınıflandırılma sürecinde birçok fikir ayrılığı olmuştur ve farklı sistemler geliştirilmiştir. Bunun yanı sıra nota çıkarımlarında da sıklıkla kişisel hatalar yaşanmıştır. Bu durum makamları öğrenmede ve dinlenen makamı tanımada sorunlar yaratmaktadır. Ayrıca sadece Klasik Türk Müziği eğitimi alanlar için değil bu müzik türüne ilgi duyan bireyler için de zorluk teşkil etmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte bilgisayar tabanlı programlar ile sinyal işleme yöntemi kullanılarak problemlere çözüm aranmaktadır. Bu çalışmada Klasik Türk Müziğinde faklı makamlarda icra edilen parçaların makam türlerini sınıflandıracak bir müzik bilgisi alma (MIR) sistemi geliştirilmiştir. Sistem üzerinden ses sinyallerinin özniteliklerini çıkarmak için zaman dalgacık saçılımı yöntemi kullanılmıştır. Öznitelik çıkarımı yapılan parçaların makine öğrenmesi ile sınıflandırılması sağlanmaktadır. Sistem performansının geliştirilmesi için grafik işlem birimi hızlandırıcısı kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonrasında kullanıcı tarafından sisteme makam tespitinin yapılmasını istediği parça yüklenerek makam türü tespiti yapılabilmektedir. Bahsedilen Klasik Türk Müziği makamlarının sınıflandırılma güçlüğü çalışmadaki makamlar için aşılmıştır. Sistemde öznitelik çıkarımı, sınıflandırma ve tespit işlemleri MATLAB üzerinden tasarlanmıştır.

Abstract:
Various studies have been carried out from past to present on the classification of Classical Turkish Music maqams. During the classification process, there were many disagreements and different systems were developed. In addition to this, personal mistakes were often experienced in the musical note extraction. This situation creates problems in learning the maqams and recognizing the maqam being listened to. In addition, it poses a challenge not only for those who receive Classical Turkish Music education, but also for individuals who are interested in this music genre. With the development of technology, solutions are sought by using signal processing method with computer-based programs. In this study, a musical information retrieval (MIR) system has been developed to classify the maqam types of songs performed in different maqams in Classical Turkish Music. Time wavelet scattering method was used to extract the features of the audio signals over the system. The songs with feature extraction are classified by machine learning. Graphics processing unit accelerator is used to improve system performance. After the classification process, the maqam type can be determined by uploading the song that the user wants maqam detection to be made into the system. The difficulty in classifying the mentioned Classical Turkish Music maqams has been overcome for the maqams in the study. In the system, feature extraction, classification and detection processes are designed over MATLAB.