Makale Koleksiyonu
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing by MCBU Author "Abidin, Didem"
Now showing 1 - 4 of 4
Results Per Page
Sort Options
Item Klasik Türk müziğinde makam tanıma için veri madenciliği kullanımı(Gazi Üniversitesi, 2017-12) Abidin, Didem; Özacar, Tuğba; Öztürk, Övünç; Abidin, Didem; Özacar, Tuğba; Öztürk, Övünç; Fakülteler > Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği BölümüMüzik eserlerinin sayısal ortama aktarılmasıyla birlikte, bilgisayar bilimleri müzikoloji çalışmalarının içerisinde kendine yer bulmaya başlamıştır. Müzik eserleri bilimsel araştırmalarda veri olarak kullanılmakta ve hesaplamalı müzik alanı bu alanda yapılan çalışmalar ile hızla gelişmektedir. Her ne kadar yapılan çalışmaların büyük bir bölümü sembolik olarak ifade edilmesi daha kolay olan Batı Müziği eserleri üzerine olsa da, Türk Müziği eserleri de artık çeşitli çalışmaların konusu olmaktadır. Türk Müziğinin temeli olan makam sistemi, bilgisayar bilimleri ile uğraşan araştırmacıların dikkatini çekmiş ve Türk Müziği eserler veri madenciliği, makine öğrenmesi, sınıflandırma gibi çalışmaların konusu olmuştur. Bu çalışmada, bir ses dosyasından nota tanıma ile elde edildiği varsayılan ve 1261 Türk Müziği eserine ait sadece nota dizilerini içeren veri dosyası üzerinde makine öğrenmesi metodu ile makam tahmini yapmaya yönelik deneysel bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Music XML biçimindeki eserlerin makine öğrenmesi uygulamasında kullanılabilmesi amacıyla bir yazılım geliştirilmiş, bu yazılımla makine öğrenmesinde başarımı arttırmak için özgün veri kümesine dört farklı türetilmiş veri sahası eklenmiştir. Sonuç olarak, ‘Rastgele Orman’algoritması ile makam tanımada %89,7 oranında başarım gözlemlenmiştir.Item TSMONT ontolojisi: Türk Sanat Müziği makamlarının anlamsal olarak modellenmesi(Dicle Üniversitesi, 2018) Öztürk, Övünç; Abidin, Didem; Özacar Öztürk, Tuğba; Öztürk, Övünç; Abidin, Didem; Özacar Öztürk, Tuğba; Fakülteler > Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği BölümüAnlamsal web teknolojileri, yalnızca insanlar tarafından değil makineler tarafında da anlaşılabilir bir veri ağı oluşturulmasını hedefler. Bu veri ağında birbirleriyle ilişkilendirilmiş ontolojiler aracılığıyla veri anlamı ile bağlanır. Ontoloji belirli bir alandaki (örneğin bu çalışmada müzik alanı) ilgili olan bir dizi kavram ve ilişkinin biçimsel belirtimidir. Bu makalede, Türk Sanat Müziği teorisinde yer alan kavramların anlamsal olarak modellenmesine yönelik TSMONT ontolojisi geliştirilmiştir. Bu ontoloji ile Türk Sanat Müziği’nde kullanılan makamlar, diziler, çeşniler, perdeler; bu kavramlar arasındaki ilişkiler ve kavram ve ilişkilere ait örnekler modellenmektedir. Böylelikle müzik alanındaki heterojen veri kaynaklarındaki bilgiden dağıtık ve birlikte çalışabilir bir bilgi tabanı oluşturulabilir.Ayrıca, TSMONT ontolojisi, en çok kullanılan ontoloji değerlendirme araçlarından olan OntoQA metrikleri çerçevesinde değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda TSMONT ontolojisi, derin bir taksonomiye sahip, zengin ilişkilerin olduğu, kavramların kapsamlı bir biçimde modellendiği, yeterli sınıf örneğine sahip ve kavramların birbirine yakın öneme sahip olduğu bir ontoloji olarak değerlendirilmiştir.Item Using classification algorithms for Turkish Music Makam recognition(Selçuk Üniversitesi, 2018-09) Abidin, Didem; Özacar Öztürk, Tuğba; Öztürk, Övünç; Abidin, Didem; Özacar Öztürk, Tuğba; Öztürk, Övünç; Fakülteler > Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği BölümüTurkish Music pieces are used in various studies including makam recognition in computational music domain. Turkish Music pieces offer a rich content to the researchers because of their different makam properties. SymbTr is one of the most referred Turkish Music data sets in this area. In this study, the pieces from SymbTr data set belonging to 13 makams are used to execute 10 different machine learning algorithms for makam recognition and the performances of these algorithms are evaluated. These algorithms were executed on WEKA application environment and the performances in makam recognition were obtained with F-measure and recall metrics. The machine learning algorithms performed between 82% and 88%.Item KORAL: Türk müziği için makam tabanlı öneri motoru tasarımı(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-09) Öztürk, Övünç; Özacar Öztürk, Tuğba; Abidin, Didem; Öztürk, Övünç; Özacar Öztürk, Tuğba; Abidin, Didem; Fakülteler > Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği BölümüBu çalışmada, tek bir Türk Sanat Müziği eserinden yola çıkarak makam ve usul yönünden benzer eserleri bulan ve fasıl niteliğinde bir çalma listesi oluşturabilen bir uygulama tasarımı anlatılmaktadır. Çalışmada kullanılan eserler bir çizgede tutulacak ve bu çizge bağlı veri olarak yayınlanacaktır. Bu bağlamda ilk defa Türk Sanat Müziği eserlerine yönelik bağlı veri standartlarında bir bilgi tabanı oluşturulmuş olacaktır.