Automatic music transcription
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2010
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Işık Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Özet
Computational music research is spread out of the world in many fields. One of these fields is automatic music transcription. During this thesis, we concentrated on the detection of music notes inside an audio signal. We decided to work on a percussive instrument i.e. piano because percussive onset can be relatively more easier to detect than other types of onset. We benefitted from the signal processing techniques like FFT, low-pass filtering and the statistical methods like Hinkley's CUSUM algorithm and linear regression. We proposed a transcription algorithm applied to a synthetically created audio data which was formed by the notes of middle octave and first five note value types. The algorithm transcribes the music scores with an average accuracy of 96,7 using the tuned parameters.
Bilişimsel müzik araştırması bir çok alanda dünyaya yayılmıştır. Bu alanlardan biri de özdevimli müzik çevriyazımıdır. Bu tez sırasında, bir ses iminin içerisindeki müzik notalarının algılanması üzerine yoğunlaştık. Bir vurmalı müzik aleti olan piano üzerine çalışmaya karar verdik çünkü vurmalı nota başlangıçlarının algılanılması diğer nota başlangıç tiplerine göre göreceli olarak daha kolaydır. Hızlı Fourier Dönüşüm'ü ve alçak geçirgen süzgeci gibi im isleme tekniklerinden ve Hinkley'in CUSUM algoritması ve dogrusal regresyon gibi sayımlama yöntemlerinden faydalandık. Orta oktav notalarından ve ilk beş nota değer türlerinden oluşan bireşimsel olarak yaratılmış bir ses verisine uygulanan bir algoritma teklif ettik. Algoritma müzik parçalarını ayarlanmış değiştirgeler kullanarak ortalama yüzde 96,7 bir doğrulukla yazılı biçime dönüştürmektedir.
Bilişimsel müzik araştırması bir çok alanda dünyaya yayılmıştır. Bu alanlardan biri de özdevimli müzik çevriyazımıdır. Bu tez sırasında, bir ses iminin içerisindeki müzik notalarının algılanması üzerine yoğunlaştık. Bir vurmalı müzik aleti olan piano üzerine çalışmaya karar verdik çünkü vurmalı nota başlangıçlarının algılanılması diğer nota başlangıç tiplerine göre göreceli olarak daha kolaydır. Hızlı Fourier Dönüşüm'ü ve alçak geçirgen süzgeci gibi im isleme tekniklerinden ve Hinkley'in CUSUM algoritması ve dogrusal regresyon gibi sayımlama yöntemlerinden faydalandık. Orta oktav notalarından ve ilk beş nota değer türlerinden oluşan bireşimsel olarak yaratılmış bir ses verisine uygulanan bir algoritma teklif ettik. Algoritma müzik parçalarını ayarlanmış değiştirgeler kullanarak ortalama yüzde 96,7 bir doğrulukla yazılı biçime dönüştürmektedir.
Açıklama
Text in English ; Abstract: English and Turkish
Includes bibliographical references (leaves 97-99)
xvii, 105 leaves
Includes bibliographical references (leaves 97-99)
xvii, 105 leaves
Anahtar Kelimeler
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Paşmakoğlu, B. E. (2010). Automatic music transcription. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
