A Machine learning approach to two-voice counterpoint composition
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2002
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: KAMİL ADİLOĞLU
Danışman: FERDA NUR ALPASLAN
Özet:oz IKI SESLİ KONTRAPUAN TEKNİĞİNE BİLGİSAYAR YAKLAŞIMI Adiloğlu, Kamil Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ferda Nur Alpaslan Ağustos 2002, 87 sayfa Bilgisayarlı müzik, hem müzikoloji hem de bilgisayar bilimleri için popüler araştırma alanlarından biridir. Bugüne kadar yapılan araştırmalar "Müzik Algısı" ve "Kompozisyon" adlı iki alt başlıkta toplanmıştır. Her iki alanda da araştırmacılar insan psikolojisinin ve zekasının müzik üzerindeki etkisini modellemeye çalışmışlardır. Müzik algısı üzerine yapılan araştırmalarda araştırmacılar, insanların müzik icra ederken sergiledikleri davranışları modellemeyi hedeflemişlerdir. Diğer yan dan kompozisyon üzerine yapılan araştırmalarda, insanların beste yaparken sergiledik leri davranışlar modellenmeye çalışılmıştır. Bu araştırmada, kontrapuan adlı besteleme tekniğini modellemek üzere tasar lanan bir sinir ağlan sistemi olan "NeuroComposer" anlatılacaktır. "Neuro-Composer", kontrapuanm iç yapısını modelleyebilmek için "Backpropagation" algoritmasını kullanır. Sistemin ilk uygulama alanı, birinci tür kontrapuandır. Birinci tür kontra- puan için eğitildikten sonra sistemden, aynı türde iki sesli parçalar üretmesi beklenmektedir. Bunun için sisteme tek sesli bir parça verilmekte, bu parçadaki seslere, karşı seslerden oluşan ikinci bir parçanın sistem tarafından üretilmesi ve bu iki parçanın bir bütün oluşturması istenmektedir. Anahtar Kelimeler: Müzik Algısı, Kompozisyon, Sinir Ağlan, Kontrapuan vı