İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Müzik bilgi erişimi›Perde Tespiti Algoritması
Machine learningFeature extraction

Perde Tespiti Algoritması

Pitch Detection and Fundamental Frequency Estimation Algorithm · Ayrıca şöyle bilinir: f0 detection, fundamental frequency tracking, monophonic pitch extraction

Perde tespiti (veya temel frekans kestirimi), tek sesli (tek kaynaklı) bir ses sinyalinin algılanan perdesini her zaman diliminde otomatik olarak belirleme görevidir. YIN algoritması aracılığıyla de Cheveigné ve Kawahara (2002) tarafından biçimlendirilen bu yöntem, müzik ve konuşma işlemenin temelini oluşturur. Perde tespiti vokal analizi, müzik transkripsiyonu, enstrüman akortu ve konuşma analizi gibi uygulamaları mümkün kılar. Tek sesli perdenin belirlenmesi belirsiz değildir; ancak çok sesli perde tespiti temelde daha zordur ve ayrı bir problem alanıdır.

ScholarGate
  1. Machine learning
  2. v1
  3. 3 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Perde Tespiti Algoritması
Otomatik Müzik Transkrip…Beat TrackingMelodi ÇıkarmaMüzikal Ton BelirlemeVokal AyırmaSes Parmak İziNota TanımaMüzikte Armonik AnalizEnstrüman TanımaTempo Tahmini

+1 tane daha

Ne zaman kullanılır

Tek sesli kaynaklar için kullanın: solo şarkı, solo enstrümanlar, konuşma, kuş cıvıltıları. Temiz, izole ve net periyodikliğe sahip kaynaklarda iyi çalışır. Çok sesli müzik (aynı anda birden fazla kaynak), yüksek derecede gürültüyle bozulmuş ses veya zayıf veya eksik temellere sahip kaynaklar için kullanmaktan kaçının.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Tek sesli kaynaklarda doğrudur; en gelişmiş sistemler temiz seslerde sent düzeyinde hata elde eder.
  • Hızlı ve verimlidir; gerçek zamanlı perde tespiti pratiktir.
  • Çeşitli kaynaklarda çalışır: enstrümanlar, sesler, konuşma.
  • Sonraki görevleri mümkün kılar: transkripsiyon, vokal analiz, konuşma işleme.
Sınırlılıklar
  • Temel frekans belirsizliği: düşük frekanslı kaynaklar temel frekansın 2 katı olarak algılanabilir.
  • Oktav hataları: f0 yerine 2*f0'ı tespit etmek bazı kaynaklarda zor olmaya devam etmektedir.
  • Gürültüye duyarlılık: ses kalitesi doğruluğu önemli ölçüde etkiler.
  • Çok sesli perde tespiti açık ve çok daha zor bir problemdir; standart tek sesli algoritmalar birden fazla eşzamanlı kaynakta başarısız olur.

SSS

Perde ve frekans arasındaki fark nedir?

Frekans fiziksel bir özelliktir (Hz). Perde algısal özelliktir. 440 Hz'lik bir nota, harmonik yapı ve tını nedeniyle piyano veya keman tarafından çalındığında aynı tınlar.

Neden oktav hatası perde tespitinde bir sorundur?

Bir oktav, frekansın iki katıdır (f0'a karşılık 2*f0 aynı notanın farklı yüksekliklerdeki sesleri gibidir). Bazı algoritmalar bu ikisini karıştırır; f0 yerine 2*f0'ı tespit etmek ek ipuçları gerektirir.

Perde tespiti çok sesli müzikte çalışabilir mi?

Standart perde tespiti çok sesliliği güvenilir bir şekilde işleyemez. Çok sesli perde tespiti, birden fazla f0'ı aynı anda ayırabilen özel modeller gerektiren açık bir araştırma problemidir.

Pratik kullanım için perde tespiti ne kadar doğru olmalıdır?

Müzik transkripsiyonu için 50 sent hata kabul edilebilirdir (çeyrek ton içinde). Bilimsel analiz veya akort için 5–10 sent beklenir. Tolerans uygulamaya bağlıdır.

Kaynaklar

  1. de Cheveigné, A., & Kawahara, H. (2002). YIN, a fundamental frequency estimator for speech and music. The Journal of the Acoustical Society of America, 111(4), 1917-1930. DOI: 10.1121/1.1458024 ↗
  2. McLeod, P., & Wyvill, G. (2005). A smarter way to find pitch. In Proceedings of the International Computer Music Conference. link ↗
  3. Mauch, M., Cannam, C., Bittner, R., Fazekas, G., Salamon, J., Wade, J., & Benetos, E. (2015). Computer-aided Research on Monophonic Singing. In Frontiers in Psychology. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Pitch Detection and Fundamental Frequency Estimation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/music-information-retrieval/pitch-detection-algorithm

İlişkili yöntemler

Otomatik Müzik TranskripsiyonuBeat TrackingMelodi ÇıkarmaMüzikal Ton BelirlemeVokal Ayırma

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Otomatik Müzik TranskripsiyonuMüzik bilgi erişimi↔ karşılaştır
  • Beat TrackingMüzik bilgi erişimi↔ karşılaştır
  • Melodi ÇıkarmaMüzik bilgi erişimi↔ karşılaştır
  • Müzikal Ton BelirlemeMüzik bilgi erişimi↔ karşılaştır
  • Vokal AyırmaMüzik bilgi erişimi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Ses Parmak İziOtomatik Müzik TranskripsiyonuBeat TrackingNota TanımaMüzikte Armonik AnalizEnstrüman TanımaMelodi ÇıkarmaMüzikal Ton BelirlemeTempo TahminiTını AnaliziVokal Ayırma

Benzer yöntemler

Melodi ÇıkarmaTempo TahminiNota TanımaOtomatik Müzik TranskripsiyonuMüzikal Ton BelirlemeBeat TrackingEnstrüman TanımaMüzikte Armonik Analiz

İlgili referans kavramlar

Zamansal İşleme ve Perde AlgısıTon ve İntonasyonKonuşma Algısı ve AnlaşılırlığıAkustik İpuçları ve FormantlarPsikoakustik ve İşitsel AlgıFrekans, Şiddet ve Gürlük Algısı

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Pitch Detection Algorithm (Pitch Detection and Fundamental Frequency Estimation Algorithm). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/music-information-retrieval/pitch-detection-algorithm · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Alain de Cheveigné
Subfamily
Feature extraction
Year
2002
Type
Fundamental frequency estimation
İlişkili yöntemler
Otomatik Müzik TranskripsiyonuBeat TrackingMelodi ÇıkarmaMüzikal Ton BelirlemeVokal Ayırma
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil