Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/11

Browse

Filters

2009 - 200912010 - 20143

Settings

Author: search.filters.author.Bozkurt, BarışScopus Q: search.filters.scopusQuartile.N/A

Search Results

Now showing 1 - 4 of 4
  • Research Project
    Klasik Türk Müziği Kayıtlarının Otomatik Olarak Notaya Dökülmesi ve Otomatik Makam Tanıma
    (2010) Bozkurt, Barış; Savacı, Ferit Acar; Karaosmanoğlu, Mustafa Kemal
    Bu projede Klasik Türk müziği kayıtlarının otomatik olarak notaya dökülmesi ve makamların otomatik olarak tanınması için literatürde ilk defa kullanılan yöntem ve teknikler önerilmiş, yazılımlar gerçeklenmiştir. Bu amaçlara ulaşabilmek için bir dizi problem derinlemesine incelenmiştir. Öncelikle temel titreşim frekans(f0) analizi için literatürde varolan teknikler denenerek en uygun algoritma seçilmiştir. Bu algoritma ile elde edilen sonuçları iyileştirmek için bazı süzgeçler tasarlanmış ve önemli iyileştirmeler sağlanmıştır. Bunu takiben f0 bilgisinden f0 dağılımları(kullanım sıklıkları) elde edilmiş, f0 dağılımlarını kullanarak karar sesi tespiti, kuram - icra uyum düzeyi ölçümü ve otomatik makam tanıması yapan özgün araçlar tasarlanmıştır. Literatürde ilk defa 5 ayrı kuram ve 9 sık kullanılan makamdan güvenilir kayıtlar içeren veri setleri üzerinde kuram - icra uyum düzeyi detaylı olarak incelenmiştir. Yine ilk olarak birçok hesaplamalı müzikoloji çalışmasında kullanılabilecek sembolik bir Türk müziği veritabanı hazırlanmış ve paylaşıma açılmıştır. Otomatik notaya dökme uygulaması için gerekli olan başlangıç noktası tespit algoritması, f0 nicemleme yöntemi ve MIDI’ye dönüştürme araçları geliştirilmiştir.
  • Conference Object
    Citation - WoS: 2
    Türk Makam Müziği Notaları için Otomatik Ezgi Bölütleme
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2014) Bozkurt, Barış; Karaçalı, Bilge; Karaosmanoğlu, M. Kemal; Ünal, Erdem
    Automatic melodic segmentation is one of the important steps in computational analysis of melodic content from symbolic data This widely studied research problem has been very rarely considered for Turkish makam music. In this paper we first present test results for state-of-the-art techniques from literature on Turkish makam music data Then, we present a statistical classification-based segmentation system that exploits the link between makant melodies and usul and makam scale hierarchies together with the well-known features in literature. We show through tests on a large dataset that the proposed system has a higher accuracy.
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 6
    Klasi̇k Türk Müzi̇ği̇ İ̇çin Otomati̇k Notaya Dökme Si̇stemi̇
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011) Bozkurt, Barış; Gedik, Ali Cenk; Karaosmanoğlu, M. Kemal
    This study presents an automatic transcription system for Turkish music for the first time in literature. We first discuss the characteristics of Turkish music that are taken into consideration in the design of the system. Then, the following signal processing components of the system are described briefly in relation to each other and explaining their function in the system: f0 estimation, automatic tonic detection and makam recognition based on pitch distributions, frequency and duration quantization. © 2011 IEEE.
  • Conference Object
    Citation - WoS: 16
    Citation - Scopus: 46
    Complex Cepstrum-Based Decomposition of Speech for Glottal Source Estimation
    (International Speech Communication Association, 2009) Drugman, Thomas; Bozkurt, Barış; Dutoit, Thierry
    Homomorphic analysis is a well-known method for the separation of non-linearly combined signals. More particularly, the use of complex cepstrum for source-tract deconvolution has been discussed in various articles. However there exists no study which proposes a glottal flow estimation methodology based on cepstrum and reports effective results. In this paper, we show that complex cepstrum can be effectively used for glottal flow estimation by separating the causal and anticausal components of a windowed speech signal as done by the Zeros of the Z-Transform (ZZT) decomposition. Based on exactly the same principles presented for ZZT decomposition, windowing should be applied such that the windowed speech signals exhibit mixed-phase characteristics which conform the speech production model that the anticausal component is mainly due to the glottal flow open phase. The advantage of the complex cepstrum-based approach compared to the ZZT decomposition is its much higher speed.