Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 4
Melodik Segmentasyon Algoritmalarının Türk Müziği Eserleri Üzerinde İncelenmesi
2023
Dergi:  
İnönü Üniversitesi Kültür ve Sanat Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu araştırmayla, segmentasyon algoritmalarının Türk müziği eserleri üzerinde nasıl bir sonuç verdiğini tespit etmek amaçlanmıştır. Araştırmada, Matlab platformunda geliştirilmiş olan MIDI Toolbox yazılımında yer alan Segment Prob, Segment Gestalt ve Local Boundary Detection Model (LBDM) algoritmalarının Türk müziği eserlerindeki bölütleme sonuçları değerlendirilmiştir. Bu sonuçlar daha önce bir araştırma için yapılmış olan uzman bölütlemeleriyle karşılaştırılmıştır. Araştırma kapsamında yapılan denemeler sonucunda uzman bölütlemelerine en yakın sonuç, eşik değeri 0.2 olarak belirlenen LBDM algoritması olmuştur. Algoritma ve uzman bölütlemeleri farklı makam ve formda bestelenmiş, rastgele seçilen 10 eser üzerinde denenmiştir. Algoritmanın bu eserler üzerinde uzmanlara yakın sonuç verdiği görülmüştür. LBDM algoritmasının başarısı hakkında bazı kaynaklarda bilgiler yer alsa da, Türk müziği eserleri notasyonu üzerinde ve bu eşik değeriyle uzman bölütlemelerinin görsel örneklerle karşılaştırılmasına rastlanmamıştır. Bu durum araştırmanın önemini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Turki̇sh Musi̇c Of Melodi̇c Segmentati̇on Algori̇thms Exami̇ni̇ng Hi̇s Works
2023
Yazar:  
Özet:

With this research, it is aimed to determine what kind of results the segmentation algorithms give on Turkish music works. In the research, the segmentation results of the Segment Prob, Segment Gestalt and Local Boundary Detection Model (LBDM) algorithms in the MIDI Toolbox software developed on the Matlab platform in Turkish music works were evaluated. These results were compared with expert segmentation for a previous study. As a result of the trials conducted within the scope of the research, the closest result to the expert segmentation was the LBDM algorithm with a threshold value of 0.2. Algorithm and expert segmentation were composed in different maqams and forms and tested on 10 randomly selected works. It has been seen that the algorithm gives results close to experts on these works. Although there is information in some sources about the success of the LBDM algorithm, no comparison of expert segmentation with visual examples has been found on the notation of Turkish music works and with this threshold value. This situation shows the importance of the research.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler




İnönü Üniversitesi Kültür ve Sanat Dergisi

Alan :   Güzel Sanatlar; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 285
Atıf : 536
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini