Müziği Hesaplamak

Uygulamalı Ses İşleme

Yürütücüler

Barış Bozkurt, Çınar Gedizlioğlu

Amaç-İçerik

Bu etkinlikte müzik ses işleme için (Python) uygulamalı bir eğitim hedeflenmektedir. Amacımız, bir programlama dilini temel düzeyde kullanabilen ve daha önce müzik ses sinyallerinin analizi üzerinde deneyimi olmayan katılımcıları bu alanda temel bazı analiz ve uygulamaları gerçekleştiren Python kodlarını yazabilir ve daha sonra kendi başlarına bu konuda ilerleyebilir seviyeye taşımaktır.

Etkinlik öncelikle müzik matematiği ve sinyal işleme temel kavramlarının ve müzik sinyallerinin temel karakteristiğinin ele alınmasıyla başlayacaktır. Python ile sinyal/dizi işleme konusunda gerekli en temel düzeyde bilgiler sunulup bazı uygulamalar yaptırıldıktan sonra müzik sinyalleri üzerinde uygulamalar ele alınacaktır. Her uygulama için önce kullanılan temsiller (örneğin müzik sinyal spektrumu) açıklanacak/sunulacak, daha sonra gerçek müzik kayıtlarını işleyen ve kayıtlardan bilgi çıkaran Python kodları beraber yazılacaktır. Uygulama konuları: Otomatik enstrüman tanıma, otomatik tonalite ve makam tanıma, makam ses dizisi analizi. Etkinlik müzik bilgi erişim alanın genel sunumu ve üzerinde sık çalışılan problemlerin ele alınmasıyla tamamlanacaktır.

Kontenjan:
25

Ön Koşul:
Bir programlama dilini orta düzeyde kullanma. En temel düzeyde müzik kavramlarına (dizi/gam, akor, tonalite, nota, vb.) aşinalık.
Katılmcıların etkinliğe kişisel bilgisayarıyla katılması gerekiyor.

Ek Hazırlık:
Python numpy kütüphanesi ile veri işleme konularında hazırlık materyalleri (Jupyter defterleri ve ders video kayıtları) katılımcılar ile 1 ay öncesinden paylaşılacaktır.

Ücret
Etkinlik katılımcıları çadırda kalır, yedi gün dört öğün yemek, temel ihtiyaçlar hepsi dahil 2950TL’dir.

Detaylı içerik
1.Gün
Müzik matematiğine giriş; müzik ses sistemleri (tuning and temperament). Müzik bilgi erişim ve hesaplamalı müzikolojiye giriş; kavramlar, uygulamalar ve yaygın çalışılan araştırma konularının tanıtımı.

2.Gün
Müziğin bilgisayarda temsili: ses verilerinin temsili, sembolik verilerin temsili (MIDI, MusicXML). Python ile ses verilerinin okunması, görselleştirilmesi, temel istatistiksel analiz. Python ile sinyal/dizi işlemeye giriş: numpy kütüphanesi tekrarı ve numpy ile ses işleme egzersizleri

3.Gün
Ses sinyal işlemenin temel kavramları ve temel akustik parametreler: dalga formu özellikleri, spektrum, kepstrum, MFCC,… Uygulama: ses sinyallerinden akustik parametreleri kestiren programların yazılması, otomatik enstrüman tanıma yapabilen programın yazılması.

4.Gün    TATİL

5.Gün
Sembolik veri işleme: MIDI (temsilin ayrıntılı incelenmesi, mido) ve MusicXML (temsilin ayrıntılı incelenmesi, music21) çerçevelerinden hesaplamalar, tonalite ve akor dizisi hesaplamaları ve modellemeleri

Uygulama: Otomatik enstrüman tanıma yapabilen programın yazılması, otomatik tonalite kestirimi yapabilen programın yazılması.

6.Gün
Kayıttan yola çıkarak müzik ezgi ve ritim boyutu analizine giriş. Temel titreşim frekans kestirimi, frekans serileri ile entonasyon analizi, kromagram temsili. Uygulama: otomatik tonalite kestirimi yapabilen programın yazılması, nota-kayıt eşleme.

7.Gün
Hesaplama müzikoloji perspektifinden geleneksel Türk müziği. Uygulama: Otomatik makam tanıma ve makam ses dizisi frekans analizi yapan programların yazılması, gerçek kayıt örnekleri üzerinden elde edilen sonuçların değerlendirilmesi.

Kullanılacak kaynaklar

Python’la Ses İşlemeye Giriş, Barış Bozkurt, (Ed: Ahmet Uysal)
Müzik aritmetiği ve Ses Sistemleri, M. Kemal Karaosmanoğlu
Fundamentals of Music Processing, Meinard Müller
Music21, a toolkit for computer aided musicology

Müziği Hesaplamak

Uygulamalı Ses İşleme

Yürütücüler

Barış Bozkurt, Çınar Gedizlioğlu

Amaç-İçerik

Bu etkinlikte müzik ses işleme için (Python) uygulamalı bir eğitim hedeflenmektedir. Amacımız, bir programlama dilini temel düzeyde kullanabilen ve daha önce müzik ses sinyallerinin analizi üzerinde deneyimi olmayan katılımcıları bu alanda temel bazı analiz ve uygulamaları gerçekleştiren Python kodlarını yazabilir ve daha sonra kendi başlarına bu konuda ilerleyebilir seviyeye taşımaktır.

Etkinlik öncelikle müzik matematiği ve sinyal işleme temel kavramlarının ve müzik sinyallerinin temel karakteristiğinin ele alınmasıyla başlayacaktır. Python ile sinyal/dizi işleme konusunda gerekli en temel düzeyde bilgiler sunulup bazı uygulamalar yaptırıldıktan sonra müzik sinyalleri üzerinde uygulamalar ele alınacaktır. Her uygulama için önce kullanılan temsiller (örneğin müzik sinyal spektrumu) açıklanacak/sunulacak, daha sonra gerçek müzik kayıtlarını işleyen ve kayıtlardan bilgi çıkaran Python kodları beraber yazılacaktır. Uygulama konuları: Otomatik enstrüman tanıma, otomatik tonalite ve makam tanıma, makam ses dizisi analizi. Etkinlik müzik bilgi erişim alanın genel sunumu ve üzerinde sık çalışılan problemlerin ele alınmasıyla tamamlanacaktır.

Kontenjan:
25

Ön Koşul:
Bir programlama dilini orta düzeyde kullanma. En temel düzeyde müzik kavramlarına (dizi/gam, akor, tonalite, nota, vb.) aşinalık.
Katılmcıların etkinliğe kişisel bilgisayarıyla katılması gerekiyor.

Ek Hazırlık:
Python numpy kütüphanesi ile veri işleme konularında hazırlık materyalleri (Jupyter defterleri ve ders video kayıtları) katılımcılar ile 1 ay öncesinden paylaşılacaktır.

Ücret
Etkinlik katılımcıları çadırda kalır, yedi gün dört öğün yemek, temel ihtiyaçlar hepsi dahil 2950TL’dir.

Detaylı içerik
1.Gün
Müzik matematiğine giriş; müzik ses sistemleri (tuning and temperament). Müzik bilgi erişim ve hesaplamalı müzikolojiye giriş; kavramlar, uygulamalar ve yaygın çalışılan araştırma konularının tanıtımı.

2.Gün
Müziğin bilgisayarda temsili: ses verilerinin temsili, sembolik verilerin temsili (MIDI, MusicXML). Python ile ses verilerinin okunması, görselleştirilmesi, temel istatistiksel analiz. Python ile sinyal/dizi işlemeye giriş: numpy kütüphanesi tekrarı ve numpy ile ses işleme egzersizleri

3.Gün
Ses sinyal işlemenin temel kavramları ve temel akustik parametreler: dalga formu özellikleri, spektrum, kepstrum, MFCC,… Uygulama: ses sinyallerinden akustik parametreleri kestiren programların yazılması, otomatik enstrüman tanıma yapabilen programın yazılması.

4.Gün    TATİL

5.Gün
Sembolik veri işleme: MIDI (temsilin ayrıntılı incelenmesi, mido) ve MusicXML (temsilin ayrıntılı incelenmesi, music21) çerçevelerinden hesaplamalar, tonalite ve akor dizisi hesaplamaları ve modellemeleri

Uygulama: Otomatik enstrüman tanıma yapabilen programın yazılması, otomatik tonalite kestirimi yapabilen programın yazılması.

6.Gün
Kayıttan yola çıkarak müzik ezgi ve ritim boyutu analizine giriş. Temel titreşim frekans kestirimi, frekans serileri ile entonasyon analizi, kromagram temsili. Uygulama: otomatik tonalite kestirimi yapabilen programın yazılması, nota-kayıt eşleme.

7.Gün
Hesaplama müzikoloji perspektifinden geleneksel Türk müziği. Uygulama: Otomatik makam tanıma ve makam ses dizisi frekans analizi yapan programların yazılması, gerçek kayıt örnekleri üzerinden elde edilen sonuçların değerlendirilmesi.

Kullanılacak kaynaklar

Python’la Ses İşlemeye Giriş, Barış Bozkurt, (Ed: Ahmet Uysal)
Müzik aritmetiği ve Ses Sistemleri, M. Kemal Karaosmanoğlu
Fundamentals of Music Processing, Meinard Müller
Music21, a toolkit for computer aided musicology