Didem ABİDİNÖvünç ÖZTÜRKTuğba Özacar ÖZTÜRK2024-07-242024-07-2420171300-1884http://akademikarsiv.cbu.edu.tr:4000/handle/123456789/22825Müzik eserlerinin sayısal ortama aktarılmasıyla birlikte, bilgisayar bilimleri müzikoloji çalışmalarınıniçerisinde kendine yer bulmaya başlamıştır. Müzik eserleri bilimsel araştırmalarda veri olarak kullanılmaktave hesaplamalı müzik alanı bu alanda yapılan çalışmalar ile hızla gelişmektedir. Her ne kadar yapılançalışmaların 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 olanmakam sistemi, bilgisayar bilimleri ile uğraşan araştırmacıların dikkatini çekmiş ve Türk Müziği eserleriveri madenciliği, makine öğrenmesi, sınıflandırma gibi çalışmaların konusu olmuştur. Bu çalışmada, bir sesdosyasından nota tanıma ile elde edildiği varsayılan ve 1261 Türk Müziği eserine ait sadece nota dizileriniiçeren veri dosyası üzerinde makine öğrenmesi metodu ile makam tahmini yapmaya yönelik deneysel bir çalışma gerçekleştirilmiştir. MusicXML biçimindeki eserlerin makine öğrenmesi uygulamasındakullanılabilmesi amacıyla bir yazılım geliştirilmiş, bu yazılımla makine öğrenmesinde başarımı arttırmakiçin özgün veri kümesine dört farklı türetilmiş veri sahası eklenmiştir. Sonuç olarak, 'Rastgele Orman'algoritması ile makam tanımada %89,7 oranında başarım gözlemlenmiştirturAraştırma Makalesi