Makamsal Pratikleri Ayırt Etme: Osmanlı/Türk Müziği ve Türk Halk Müziği Eserlerinin İstatistik ve Makine Öğrenmesi Temelli Analizi
Distinguishing Makamic Practices: Statistical and Machine Learning-Based Analysis of Ottoman/Turkish Music and Turkish Folk Music Works
Yazar: Börekçi, Alper; Aykurt, Hakan
Dergi: Konservatoryum, Vol. 12 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Music Technology and Recording ; Müzik Teknolojisi ve Kayıt ; Theories of Music ; Müzik Teorileri ; Musicology and Ethnomusicology ; Müzikoloji ve Etnomüzikoloji ; Music (Other) ; Müzik (Diğer) ; Makam Analysis,Music Information Retrieval,Turkish Music ; Makam Analizi,Müzik Bilgi Erişimi,Türk Müziği

Bu çalışma, Osmanlı/Türk Müziği (OTM) ve Türk Halk Müziği (THM) geleneklerinde Hicaz makamının farklı kullanımlarını hesaplamalı bir yaklaşımla inceleyerek, bu iki köklü müzik geleneğinin pratiğindeki yapısal ve kültürel farkları keşfetmeyi amaçlamaktadır. Her iki tür, tarihsel olarak ortak bir makamsal temele sahip olmakla birlikte, farklı biçim ve icra pratikleriyle çeşitli açılardan özgünlükler sergilemektedirler. Çalışmada, SymbTr formatında hazırlanmış, Hicaz makamında toplam 198 sözlü eser (99 OTM, 99 THM) kullanılmış ve bu eserlerden elde edilen 26 ezgisel ve tartımsal öznitelik üzerinden analiz gerçekleştirilmiştir. Keşifsel veri analizi, bağımsız örneklem t-testi ve yedi farklı makine öğrenmesi algoritması uygulanmış; %96 doğruluk oranıyla en yüksek başarıyı Rastgele Orman algoritması göstermiştir. En belirleyici öznitelikler "sesSistemi, varyansPerde" ve "toplamNota” olarak öne çıkmıştır. Bu bulgular, OTM’nin ezgisel çeşitliliğe dayalı sistematik bir yapı sunduğunu, THM’nin ise kolektif hafızaya dayalı daha sınırlı bir biçimsel alan içerisinde işlediğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, OTM eserlerinde perde çeşitliliği, mikrotonal kullanım ve tartımsal zenginliğin daha belirgin olduğunu; buna karşılık THM eserlerinin daha sabit yapılar ve tekrar eden motiflerle karakterize edildiğini göstermektedir. Çalışma kapsamında üretilen Açıklanabilir yapay zekâ çıktıları, istatistiksel ve algoritmik yaklaşımların makamsal yapıları çözümlemedeki işlevselliğini ortaya koymakta; müzik teorisi ve müzik bilgi erişimi alanları için yeniden üretilebilir bir analiz çerçevesi sunmaktadır.

This study aims to explore the structural and cultural differences in the practices of these two deeply rooted musical traditions by examining the different uses of the Hicaz makam in Ottoman/Turkish Music (OTM) and Turkish Folk Music (THM) traditions using a computational approach. Although both genres share a common modal foundation historically, they exhibit distinctiveness in various aspects through their different forms and performance practices. The study utilized a total of 198 melodies (99 OTM, 99 THM) in the Hicaz makam prepared in SymbTr format, and analysis was conducted based on 26 melodic and rhythmic features extracted from these works. Exploratory data analysis, independent sample t-tests, and seven different machine learning algorithms were applied; the Random Forest algorithm showed the highest success rate with 96% accuracy. The most decisive features were ‘sesSistemi, varyansPerde and ‘toplamNota. These findings reveal that OTM offers a systematic structure based on melodic diversity, while THM operates within a more limited formal field based on collective memory. Additionally, OTM works exhibit more pronounced pitch diversity, microtonal usage, and rhythmic richness, whereas THM works are characterised by more stable structures and repetitive motifs. The explainable artificial intelligence outputs produced within the scope of the study reveal the functionality of statistical and algorithmic approaches in analysing makam structures and provide a reproducible analysis framework for the fields of music theory and music information retrieval.