Mıdı dönüştürücü yazılımların başarı karşılaştırması ve matlab’da müzik analizi

Abstract

Sanal ortamda müzik analizi, müzikle teknolojinin içi içe olduğu; birinin diğerini tamamladığı özellikli bir çalışma alanıdır. Analizde amaçlanan, yaratının dinler kitle üzerindeki sosyal bilimsel etkilerini araştırmak olmakla birlikte asıl olan, insan olanağıyla çözümlenemez verileri ortaya dökebilmektir. Bu amaçla, son zamanlarda müzik alanında her türlü amaç için müzik verilerini hesaplanabilir sayısal değerlere dönüştürmesiyle müzisyenler arasında bile kullanımı giderek yaygınlaşan MatLab, müzik analizinde en etkili yazılımlardan biri haline dönüşmüştür.

Matlab ile müzik analizi ham ses dosyaları üzerinden yapılabildiği gibi daha yaygın olarak kullanılan yöntem, müziği sembolik verilere dönüştürerek işlemler süresince eldeki bu semboller üzerinden gitmektir. Böylesine güçlü ve bilgisayar hesaplamalarında kolaylık sağlayacak temsil gücü yüksek müziksel sembollerden biri MIDI’dir. Matlab, MIDI kullanarak çeşitli toolbox’larla (yardımcı araçlarla) müzik analizi yapabilir. Bu araçlardan biri, Finlandiya bilim insanları tarafından geliştirilen MIDI ToolBox’dır (MTB). MTB, tamamen MIDI verilerine dönüştürülmüş müzik dosyalarını kullanır ve yüze yakın sayıdaki analiz fonksiyonlarıyla veri işler. İşte tam bu noktada önemli olan, bir müzik dosyasını MIDI’ye dönüştürmektir.

Bu çalışmada, iyi bir MTB kullanımı için ses verilerini MIDI verilerine dönüştürebilen yazılımlar test edilmiştir. Klasik dönem bir piyano yaratısı birebir MIDI çevirisiyle teksesli ve çoksesli biçimde yazılımlarda kaynak olarak kullanılmış, elde edilen sonuçlar f-measure (f-ölçüm) yöntemiyle analiz edilmiştir. Sonuçlar göstermektedir ki, MIDI dosyası oluşturmak için en etkili çeviri yöntemi, doğrudan çalmak veya yazmaktır. Çünkü testte en başarılı yazılım olarak görülen WIDI ve Melodyn bile bugünkü haliyle hatalı veya eksik analizlere neden olabilir.

Computational music analysis is a specifically fields of study where music and technology entwined together and completing each other. The purpose of analysis, besides its social scientific influences, is to process some data that cannot be detected with human possibilities. MatLab, that becoming a comprehensive laboratory for all other engineering production and solutions and that converting music data into computable values for all purposes, has become one of the most effective software for music analysis.

Music analysis with Matlab can be applied by users over raw audio files, generally. But more commonly used method is to use symbolic data that represents to music. One of the strongest symbolic representations are MIDI. Matlab uses with a variety of toolboxes for music analysis such as MIDI ToolBox (MTB) that developed by Finnish scientists. Processing some data with hundreds of analysis functions, the MTB uses music files that have been completely converted to MIDI. At this point it is important to convert a music file to MIDI.

In this study, some software that convert audio to MIDI data has been tested. Monophonic and polyphonic form of piano music (sonata) in classical period have been used as a source of converting software, and the obtained results are analyzed by f-measure method. The results show that the most effective way to create a MIDI file is to play or write directly. Even WIDI and Melodyn, considered the most successful software in the test, may cause incorrect or incomplete analyzes with these results.