Markov zincirleri kullanılarak yeni besteler üretilmesi ve üretilen bestelerin sınıflandırılması

Abstract

Algoritmik besteleme, bilgisayar yardımıyla yeni besteler üretmektir. Algoritmik bestelemede yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri de Markov zincirleridir. Bu tezin ilk aşamasında, çok sayıda ve birbirinden farklı yeni besteler üretmeyi amaç edinen bir lisans tez çalışmasındaki (yazarın tezi) program kullanılmış ve buna ek olarak yeni bir program geliştirilmiş ve ikinci aşamasında ise, ilk aşamada kodlanan her iki programın ürettiği bestelerin çok iyi olmayanlarının elenmesini ve böylece dinleyiciye daha çok güzel beste sunulmasını amaç edinen sınıflandırma işlemleri yapılmıştır. İlk aşamadaki programda, Markov zincirleri arasında yaratıcılığa en elverişli algoritma olan birinci dereceden Markov zincirleri algoritması; üretilen bestelerin kalitelerini arttırmak için, buna benzer çalışmalarda kullanılabilecek şekilde geliştirilmiştir. İkinci aşamadaki sınıflandırma çalışmalarında ise on kişilik değerlendiricilerin, ilk aşamada üretilen bestelerin 40 adedine yaptığı değerlendirmeler veri olarak kullanılmıştır. En sonunda farklı deneylerden elde edilen sonuçlar analiz edilmiş, iki çalışma (bir lisans tezi çalışması ve bu çalışma) kıyaslanmış ve ilerideki çalışmalar için daha ne tarz geliştirmeler yapılabileceği irdelenmiştir.

Algorithmic composition means producing new compositions with a computer. A common method used in algorithmic composition is Markov chains algorithm. In the first stage of this thesis, a program used which was made in a license thesis (writer's thesis) and additionally it improved and in the second stage, classification processes made whose aim was to eliminate the bad compositions produced by two programs in the first stage, for offering the listener a lot of good compositions. In the first stage; in the program, first degree Markov chains algorithm used and modificated, which has the most creativity feature in Markov chains algorithms, to improve the quality of the compositions as it can be used in the similar studies. It is observed that it improves the ratio of production of the good compositions. In the second stage; evalutions, made by 10 evaluators for 40 compositions produced in the first stage, were used as data during the classifications. In the last part, different results, obtained by different experiments, were analyzed and 2 studies were compared and any developments that can be done in the future was examined.