Görüntü ile veri sesleme üzerine çok ölçekli bir besteleme yöntemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sanat ve Tasarım Anasanat Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALİ SERKAN SEVİLGEN
Danışman: Arda EDEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu yüksek lisans tezi bir müzik besteleme yöntemi olarak veri seslendirme hakkında bir araştırma sunar. Veri seslendirmenin yaratıcı düzeyde kullanımı, özellikle de müziksel biçim ile ilişkisi tartışılmaktadır. Amaç, algoritmik müzik üretimine içkin olan "aşağıdan-yukarı" ("bottom-up") biçim oluşturma yönteminden kaçınma ve veri seslendirmede çok ölçekli biçim stratejileri için bir alan yaratmaktır. Önerilen besteleme yönteminde, besteci Iannis Xenakis'in (1922 - 2001) teorilerinden ve kullandığı tekniklerden esinlenilmiştir. Xenakis, Achorripsis (1957) isimli eserinde sütunları, zamanı, satırları, tını gruplarını simgeleyen bir matriks oluşturmuştur. Algoritmik yordamları kullanmasına rağmen "aşağıdan-yukarı" yaklaşımdan uzak durabilmiş ve besteci olarak biçim üzerinde hakimiyet sağlamıştır. Bu tez çalışmasında Xenakis'in kurduğu bu matriksin, piksel değerlerinden oluşan bir dikdörtgen yapı olan sayısal görüntü ile büyük benzerlikleri tespit edilmiştir. Sayısal görüntüde, veri seslendirmeye tabi tutabileceğimiz piksel ya da piksel gruplarından oluşan hücreler, Xenakis'in matriks modellemesine benzer şekilde uygulamaya hazırdır. Bu tez çalışmasında sayısal görüntüdeki bölümlendirmede yüksek seviye ilişkileri korumak için bir makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Yazılım dili olarak veri işleme ve makine öğrenmesi alanlarında yaygın kullanılan Python programlama dili tercih edilmiş ve işlenen verinin sese dönüştürülmesi aşmasında Csound ses programlama dili kullanılmıştır. Önerilen besteleme yönteminde veri kaynağı olarak sayısal görüntü alınmasından kaynaklanan avantajlar değerlendirilmiştir. Sayısal görüntü verisinin standard bir yapıya sahip olması bize temizleme, düzeltme, yeniden yapılandırma gibi el oyalayıcı işlemleri otomatize etme olanağı sağlamıştır. Bu işlem farklı kaynaklarla aynı yöntemin tekrarlanmasını mümkün kılar. Ortalama büyüklükte bir görüntü dosyası yeterince veri noktası sağlar. Aynı zamanda çok sayıda görüntü dosyasına erişim de mümkündür. Bu çalışmada öngördüğümüz üzere, görüntü işleme ve analizi alanlarındaki gelişmeler, yapay zeka yöntemleri de dahil olmak üzere zamanla pek çok yeni imkanlar sunacaktır. Çalışmamızda sunduğumuz yöntemle bestelenen müzikler, yöntemin araştırma sorusuna uygulanabilirliğini de tartışmaya açmamıza imkan sağlayacaktır.