Pop müzik otomasyonu

Vikipedi, özgür ansiklopedi

Pop müzik otomasyonu; algoritmik yollardan, kulağa hoş gelen pop müzikler üretmeyi hedef edinen, müzisyenler ve bilgisayar bilimcilerinin ilgi alanlarının kesişim noktasındaki bir çalışma alanıdır. Özellikle, pop müziğin kalıplaşmış, değişmez ve bestelenmesi kolay olduğu düşüncesine dayanır. Pop müzik bestelenmesini otomatikleştirme, algoritmik müzik, yapay zekâ (AI, İngilizceartificial intelligence) ve hesaplamalı yaratıcılıktaki birçok fikirle ilgilidir.

Genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir]

Algoritmalar (veya en azından resmî kurallar dizisi) yüzyıllardır müzik bestelemek için kullanılmıştır; örneğin kontrpuanda sesli yönlendirmeyi çizmek için kullanılan prosedürler, genellikle algoritmik belirlemeye indirgenebilir. Söz konusu terim genellikle insan müdahalesi olmadan müzik yapmak için resmî prosedürlerin kullanılması için ayrılmıştır.

Mozart, Bach ve caz tarzında müzik üreten klasik müzik otomasyon yazılımları mevcuttur. En önemlisi, David Cope [1], aynı tarzda yeni müzik besteleri oluşturmak için bir bestekâr insanda olduğu gibi mevcut müziği analiz etme ve genelleme yapma yeteneğine sahip "Müzikal Zeka Deneyleri" (veya EMI) adlı bir yazılım sistemi yazmıştır. EMI'nin verdiği çıktılar, dinleyicileri müziğin insanlarca, yüksek düzeyde yeterlilikle üretildiğine ikna etmeye yetecek kadar üstündür.

Cazda yaratıcılık araştırmaları, doğaçlama sürecine ve bunun müzikal bir aracıya yüklediği bilişsel taleplere odaklanmıştır: Zaman hakkında akıl yürütme, daha önce çalınanları hatırlama ve kavramsallaştırma ve bir sonraki çalınabilecekleri planlama.

Pop müzik otomasyonundaki projeler; ezgi oluşturma ve şarkı geliştirme, vokal oluşturma veya iyileştirme, otomatik eşlik ve şarkı sözü besteleme fikirleri içerebilir. Söz konusu projeler burada bahsedilenlerle sınırlı değildir.

Otomatik eşlik[değiştir | kaynağı değiştir]

Gerçek zamanlı olarak bir vokal ezgiye eşlik edecek akorları otomatik seçen bazı sistemler mevcuttur. Müzik tecrübesi olmayan bir kullanıcı, yalnızca mikrofona şarkı söyleyerek enstrümantal eşlikli bir şarkı oluşturabilir. Bir müzik veritabanı kullanarak bir Gizli Markov modelini eğiten ve bu modeli yeni ezgilerdeki akorları seçmek için kullanan, SongSmith[2] adlı bir Microsoft araştırma projesi buna örnek verilebilir.

Ezgi oluşturma[değiştir | kaynağı değiştir]

Otomatik ezgi üretimi genellikle bir Markov zinciri ile yapılır, sistemin durumları nota veya perde değerleri hâline gelir ve her nota için bir olasılık vektörü oluşturulup bir geçiş olasılık matrisi meydana getirilir (aşağıda). MIDI nota değerleri, frekans (Hz) veya diğer herhangi bir istenen parametre olabilen geçiş matrisi ağırlıklarına dayalı olarak nota değerleri üretmek ve çıktı vermek için bir algoritma oluşturulur.

1. dereceden matris
Nota A C# Eb
A 0.1 0,6 0,3
C# 0.25 0.05 0.7
Eb 0.7 0,3 0
2. dereceden matris
Nota A D G
AA 0.18 0,6 0.22
AD 0,5 0,5 0
AG 0.15 0.75 0.1
DD 0 0 1
DA 0.25 0 0.75
DG 0.9 0.1 0
GG 0,4 0,4 0,2
GA 0,5 0.25 0.25
GD 1 0 0

İkinci dereceden bir Markov zinciri, ikinci tabloda belirtildiği gibi mevcut durum ve ayrıca önceki durum dikkate alınarak tanıtılabilir. Daha yüksek düzeydeki, n'inci sıradaki zincirler, belirli notaları birlikte "gruplandırma" eğilimi gösterirken, bazen diğer kalıplara ve dizilere "parçalanır". Bu üst düzey zincirler, birinci dereceden bir sistem tarafından üretilen 'amaçsız gezinme' yerine , bir cümle yapısı duygusuyla sonuçlar üretme eğilimindedir.[3]

Şarkı sözü oluşturma[değiştir | kaynağı değiştir]

Otomatik şarkı sözü oluşturma yazılımı aşağıdaki şekillerde çalışabilir:

  • Kelimeleri ritme göre seçme

Örneğin, Tra-la-Lyrics sistemi [4], belirli bir ezgi için Portekizce şarkı sözleri üretir. Bu sadece her bir heceyi ezgideki bir nota ile eşleştirmeyi değil, aynı zamanda kelimenin vurgusunu ezginin güçlü vuruşlarıyla eşleştirmeyi de içerir.

  • Mevcut pop müziğin ayrıştırılması (içerik ve sözcük seçimi)

Bu algoritma, doğal dil işlemeyi içerir.

Pablo Gervás [5], belirli bir girdi metninin şiirsel formülasyonlarını, mevcut şiirlerin durum tabanından alınan şiirsel parçaların bir bileşimi aracılığıyla oluşturmak için durum tabanlı çıkarsama (CBR) yaklaşımını kullanan, ASPERA adlı bir sistem geliştirmiştir. ASPERA durum tabanındaki her şiir parçasına, parçanın anlamını ifade eden bir mensur açıklama eklenir ve bu nesir dizisi, her parça için anahtar görevi üstlenir. Daha sonra bu parçaları iyi biçimlendirilmiş bir şiirsel yapı hâline getirmek için ölçü kurallarından yararlanılır.

  • Otomatik benzetme veya hikâye oluşturma

TALE-SPIN [6] ve The MINSTREL[7] gibi programlar bir dizi karaktere yönelik hikâye oluşturmak için karmaşık detaylandırma yaklaşımları kullanır.

Bringsjord's BRUTUS [8] gibi sistemler, ihanet gibi kişiler arası karmaşık temalarla hikâyeler meydana getirebilir.

Sardonicus veya Aristoteles [9] gibi çevrimiçi mecazi ifade üretme sistemleri, belirli bir amaç için mecazi sözcükler önerebilir (örneğin, kişiye hoş gelen bir bakışı tanımlamak için "tatlı" sözcüğünü kullanabilir).[10]

  • Gruplandırılmış kelimelerin serbest çağrışımı

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ Computer Models of Musical Creativity, Cambridge, MA: MIT Press, 2006 
  2. ^ [1] 3 Eylül 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. and
  3. ^ The Computer Music Tutorial, MIT Press, 1996, ISBN 0-262-18158-4 
  4. ^ Tra-la-lyrics: an approach to generate text based on rhythm, Proceedings of the 4th International Joint Workshop on Computational Creativity, pp. 47–55, London, UK, (June 2007), 2007 
  5. ^ An expert system for the composition of formal Spanish poetry, Journal of Knowledge-Based Systems 14(3-4) pp 181–188, 2001 
  6. ^ TALE-SPIN, Shank, R. C. and Riesbeck, C. K., (eds.), Inside Computer Understanding: Five Programs plus Miniatures. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1981 
  7. ^ The Creative Process: A Computer Model of Storytelling, Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1994 
  8. ^ Artificial Intelligence and Literary Creativity. Inside the Mind of BRUTUS, a Storytelling Machine., Hillsdale NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2000 
  9. ^ Comprehending and Generating Apt Metaphors: A Web-driven, Case-based Approach to Figurative Language, Proceedings of AAAI 2007, the 22nd AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vancouver, Canada, 2007 
  10. ^ "MECAZ KAPSAMINDAKİ ANLAMLAR VE BU ANLAMLAR ARASINDAKİ İNCE AYRINTILAR". Faruk Gürbüz. Erzincan Eğitim Fakültesi Dergisi. 2008. 13 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Temmuz 2021. 

 Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir]

Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir]