Müziksel analizde yapay zekânın potansiyeli: Bir Barok dönem piyano eserinin insan ve yapay zekâ tarafından karşılaştırmalı analizi

Turgay Tunç

doi:10.46372/arts.1743225

EN TR

The potential of artificial intelligence in musical analysis: A comparative study of a Baroque period piano piece analyzed by human and artificial intelligence

Abstract

The purpose of this study is to compare the form and harmonic analyses of the piano piece Der Erste Bach-Menuet I by the Baroque composer Johann Sebastian Bach, conducted by both human and artificial intelligence. The study employed the document analysis method, one of the qualitative research designs. The form and harmonic structures were examined both by an AIbased analytical tool and by an academician specializing in music, and these analyses were comparatively evaluated. In the AI-based analysis process, the GPT-4-based ChatGPT model was used. The musical data were uploaded to the model in MIDI format, and the formal and harmonic structures were interpreted through a natural language processing infrastructure. The findings revealed that while human analysis was superior in interpretive power, pedagogical value, and contextual depth, the technical accuracy and speed of AI make it a valuable complementary resource, particularly in rule-based areas such as harmonic analysis

Keywords

Müziksel analizde yapay zekânın potansiyeli: Bir Barok dönem piyano eserinin insan ve yapay zekâ tarafından karşılaştırmalı analizi

Öz

Bu araştırmanın amacı, Barok dönem bestecilerinden Johann Sebastian Bach’a ait Der Erste BachMenuet I adlı piyano eserinin insan ve yapay zekâ tarafından yapılan form ve armonik analizinin karşılaştırılmasıdır. Araştırmada, nitel araştırma desenlerinden doküman incelemesi yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada, eserin form ve armonik yapısı hem yapay zekâ tabanlı bir analiz aracı hem de müzik alanında bir akademisyen tarafından incelenmiş, bu analizler karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Araştırmanın yapay zekâ temelli analiz sürecinde, GPT-4 tabanlı ChatGPT modeli kullanılmıştır. Yapay zekâ analiz sürecinde, müzikal veri MIDI formatında modele yüklenmiş; form ve armonik yapılar, doğal dil işleme altyapısıyla yorumlanmıştır. Araştırma sonucunda, insan tarafından yapılan analizlerin, yapay zekâya kıyasla yorum gücü, pedagojik değeri ve bağlamsal derinlik açısından daha üstün olduğu, ancak yapay zekânın sunduğu teknik doğruluk ve hız, özellikle armonik analiz gibi kurallara dayalı alanlarda tamamlayıcı bir kaynak olarak değerlendirilebileceği ortaya konmuştur

Anahtar Kelimeler

References

Aksu, H. (2018). Dijitopya dijital dönüşüm yolculuk rehberi (1. baskı). Pusula.
Boden, M. A. (2010). Creativity and art: Three roads to surprise (1. baskı). Oxford University.
Buttol, V. (2023). Ethical implications of artificial intelligence: The relationship between algorithms and kindness (Yüksek lisans tezi). Ca’ Foscari Üniversitesi, Venedik.
Canan, S. ve Acungil, M. (2018). Dijital gelecekte insan kalmak (1. baskı). Nefes.
Cope, D. (1992). Computer modeling of musical intelligence in EMI. Computer music journal, 16(2), 69-83. https://doi.org/10.2307/3680717
Creswell, J. W. (2007). Qualitative inquiry and research design (2. baskı). Sage.
Dutton, D. (2009). The art instinct: Beauty, pleasure, & human evolution (1. baskı). Oxford University.
Eberl, U. (2019). Akıllı makineler yapay zekâ hayatımızı nasıl değiştiriyor (1. baskı) (Çev. L. Tayla). Paloma.

Fernández, J. ve Vico, F. (2013). AI methods in algorithmic composition: A comprehensive survey. Journal of artificial intelligence research, 48, 513-582.https://doi.org/10.1613/jair.3908
Guba, E. G. ve Lincoln, Y. S. (1994). Competing paradigms in qualitative research. Handbook of qualitative research, 2(105), 163-194.
Gürel, M. (2017). Dijital Kehanet (1. baskı). Destek.
Jenkins, O. C., Lopresti, D. ve Mitchell, M. (2020). Next wave artificial intelligence: Robust, explainable, adaptable, ethical, and accountable. https://arxiv.org/abs/2012.06058
Kaplan, A. ve Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business horizons, 62(1), 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Klenke, K. (2016). Qualitative research in the study of leadership (1. baskı). Emerald Group.
Koç, O. (2018). Daha iyi bir dünya için yapay zekâ (1. baskı). Doğan Egmont.
Korteling, J. E., Van de Boer-Visschedijk, G. C., Blankendaal, R. A., Boonekamp, R. C. ve Eikelboom, A. R. (2021). Human-versus artificial intelligence. Frontiers in artificial intelligence, 4, 622364. https://doi.org/10.3389/frai.2021.622364
Lu, J., Gong, P., Ye, J., Zhang, J. ve Zhang, C. (2023). A survey on machine learning from few samples. Pattern recognition, 139, 109480. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109480
OpenAI (2019, Nisan). MuseNet. https://openai.com/research/musenet/
Singil, N. (2022). Yapay zekâ ve insan hakları. Public and private international law bulletin, 42(1), 121-158. https://doi.org/10.26650/ppil.2022.42.1.970856
Sturm, B., Ben-Tal, O., Monaghan, Ú., Collins, N., Herremans, D., Chew, E. ve Pachet, F. (2018). Machine learning research that matters for music creation: A case study. Journal of new music research, 48(1), 36-55. https://doi.org/10.1080/09298215.2018.1515233
Tegmark, M. (2019). Yaşam 3.0: Yapay zekâ çağında insan olmak (1. baskı) (Çev. E. C. Göksoy). Pegasus.
Tymoczko, D. ve Newman, M. (2024). Computational music analysis from first principles. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.21130
Wang, Z., Min, L. ve Xia, G. (2024). Whole-song hierarchical generation of symbolic music using cascaded diffusion models. In proceedings of the international conference on learning representations. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.09901
Wenhui, J. (2021). Thoughts on the interaction between AI technology and music education. Sichuan drama, 9, 170-172.
Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. (12. baskı). Seçkin.
Zhang, Y., Fen, B. W., Zhang, C. ve Pi, S. (2024). Transforming music education through artificial intelligence: A systematic literature review on enhancing music teaching and learning. International Journal of interactive mobile technologies, 18(18) 76-93. https://doi.org/10.3991/ijim.v18i18.50545
Zhu, Y., Baca, J., Rekabdar, B. ve Rawassizadeh, R. (2023). A survey of AI music generation tools and models. https://arxiv.org/abs/2308.12982

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Arts and Cultural Policy

Journal Section

Research Article

Authors

Turgay Tunç ^*
0000-0002-5257-5469
Türkiye

Publication Date

October 22, 2025

Submission Date

July 15, 2025

Acceptance Date

October 8, 2025

Published in Issue

Year 2025 Number: Yapay zekâ ve sanat özel sayısı

DOI

https://doi.org/10.46372/arts.1743225

IZ

https://izlik.org/JA96JS84ZP

Cite

RIS / Bibtex

APA

Tunç, T. (2025). Müziksel analizde yapay zekânın potansiyeli: Bir Barok dönem piyano eserinin insan ve yapay zekâ tarafından karşılaştırmalı analizi. ARTS: Artuklu Sanat Ve Beşeri Bilimler Dergisi, Yapay zekâ ve sanat özel sayısı, 147-166. https://doi.org/10.46372/arts.1743225