KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Uluslararası Sosyal Bilimler Akademi Dergisi / 2026 / Sayı: 24

Ezgiden Armoniye: Melodik Yapıdan Olası Akorların Belirlenme İlkeleri

From Melody to Harmony: Principles for Determining Possible Chords from Melodic Structure

Ali Kalkan(ANKARA MÜZİK VE GÜZEL SANATLAR ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4973-2785
Sayfa
1807–1839
Yayın Tarihi
2026-10-28
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmanın bulgularına göre ezgide bulunan bir ses, kullanılacak akoru tek başına belirlememektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmada tonal bir ezgi için kullanılabilecek olası akor seçeneklerinin hangi müzik-teorik ilkelere göre belirlenebileceği incelenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İnceleme dört kategori altında yapılmıştır: tonalite ve ezginin yapısı, seslerin ritmik konumu ve çevresindeki ezgi sesleri, akorların armonik işlevleri ve birbirleriyle nasıl ilerlediği ve bu ilişkilerin farklı tonalitelere nasıl aktarılabildiği incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmanın bulgularına göre ezgide bulunan bir ses, kullanılacak akoru tek başına belirlememektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Armoni · Melodi Yapı · Akor Belirleme

Özet

Bu araştırmada tonal bir ezgi için kullanılabilecek olası akor seçeneklerinin hangi müzik-teorik ilkelere göre belirlenebileceği incelenmiştir. Araştırma teori sentezine dayalı kuramsal bir çalışma olarak yürütülmüştür. İnceleme dört kategori altında yapılmıştır: tonalite ve ezginin yapısı, seslerin ritmik konumu ve çevresindeki ezgi sesleri, akorların armonik işlevleri ve birbirleriyle nasıl ilerlediği ve bu ilişkilerin farklı tonalitelere nasıl aktarılabildiği incelenmiştir. Araştırmanın bulgularına göre ezgide bulunan bir ses, kullanılacak akoru tek başına belirlememektedir. Akor seçerken tonaliteye, sesin dizi içerisindeki derecesine, güçlü veya zayıf vuruşta bulunmasına, çevresindeki ezgi seslerine ve kullanılacak akorun önceki ve sonraki akorlarla nasıl bağlanacağına da bakmak gerekir. Araştırmada ayrıca tonalite değiştiğinde ses ve akor adları değişse bile melodik derece ilişkilerinin ve akorların işlevlerinin korunabildiği görülmüştür. Bu nedenle aynı melodik ve armonik ilişkiler, armonizasyon sürecinde derece ve işlevler korunarak farklı tonalitelere aktarılabilir.

Abstract

This study examined the music-theoretical principles that can be used to determine possible chords for a tonal melody. The study was conducted as a theoretical / conceptual study based on theory synthesis. The analysis was carried out under four categories: tonality and melodic structure, the rhythmic position of notes and the surrounding melodic notes, the harmonic functions of chords and how they progress, and how these relationships can be transferred to different keys. The findings showed that a note in a melody does not by itself determine which chord should be used. Chord selection also requires consideration of the tonality, the scale degree of the note, whether it occurs on a strong or weak beat, the surrounding melodic notes, and how the selected chord connects to the preceding and following chords. The study also showed that when the key changes, melodic scale-degree relationships and chord functions can be preserved even though note and chord names change. Therefore, the same melodic and harmonic relationships can be transferred to different keys by preserving their scale degrees and functions in the harmonization process.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kalkan, A. (2026). Ezgiden Armoniye: Melodik Yapıdan Olası Akorların Belirlenme İlkeleri. Uluslararası Sosyal Bilimler Akademi Dergisi, Sayı: 24, 1807–1839. https://doi.org/10.47994/usbad.2034316

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Allan, M., & Williams, C. K. I. (2005). Harmonising chorales by probabilistic inference. In L. K. Saul, Y. Weiss, & L. Bottou (Eds.), Advances in neural information processing systems 17 (pp. 25–32). MIT Press.
  2. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  3. Chen, Y.-W., Lee, H.-S., Chen, Y.-H., & Wang, H.-M. (2021). SurpriseNet: Melody harmonization conditioning on user-controlled surprise contours. In Proceedings of the 22nd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2021) (pp. 105–112).
  4. Demir, U. B. (2025). Türkiye’de kullanılan armoni kitaplarında biçimsel düşünme ve müzikal gerekçelendirme ilişkisinin incelenmesi. Yegah Müzikoloji Dergisi, 8(4), 3363–3384. https://doi.org/10.51576/ymd.1812466
  5. Jaakkola, E. (2020). Designing conceptual articles: Four approaches. AMS Review, 10, 18–26. https://doi.org/10.1007/s13162-020-00161-0
  6. Jansen, E., & Povel, D.-J. (2004). The processing of chords in tonal melodic sequences. Journal of New Music Research, 33(1), 31–48. https://doi.org/10.1076/jnmr.33.1.31.35396
  7. Ju, Y., Condit-Schultz, N., Arthur, C., & Fujinaga, I. (2017). Non-chord tone identification using deep neural networks. In Proceedings of the 4th International Workshop on Digital Libraries for Musicology (pp. 13–16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3144749.3144753
  8. Kim, J. C. (2017). A dynamical model of pitch memory provides an improved basis for implied harmony estimation. Frontiers in Psychology, 8, Article 666. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00666
  9. Krumhansl, C. L., & Shepard, R. N. (1979). Quantification of the hierarchy of tonal functions within a diatonic context. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 5(4), 579–594. https://doi.org/10.1037/0096-1523.5.4.579
  10. Povel, D. J., & Jansen, E. (2002). Harmonic factors in the perception of tonal melodies. Music Perception, 20(1), 51–85. https://doi.org/10.1525/mp.2002.20.1.51
  11. Rhyu, S., Choi, H., Kim, S., & Lee, K. (2022). Translating melody to chord: Structured and flexible harmonization of melody with Transformer. IEEE Access, 10, 28261–28273. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3155467
  12. Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
  13. Tsushima, H., Nakamura, E., & Yoshii, K. (2020). Bayesian melody harmonization based on a tree-structured generative model of chord sequences and melodies. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 28, 1644–1655. https://doi.org/10.1109/TASLP.2020.2996088
  14. Wu, S., Yang, Y., Wang, Z., Li, X., & Sun, M. (2024). Generating chord progression from melody with flexible harmonic rhythm and controllable harmonic density. EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing, 2024, Article 4. https://doi.org/10.1186/s13636-023-00314-6
  15. Yeh, Y.-C., Hsiao, W.-Y., Fukayama, S., Kitahara, T., Genchel, B., Liu, H.-M., Dong, H.-W., Chen, Y., Leong, T., & Yang, Y.-H. (2021). Automatic melody harmonization with triad chords: A comparative study. Journal of New Music Research, 50(1), 37–51. https://doi.org/10.1080/09298215.2021.1873392
  16. Zacharakis, A., Kaliakatsos-Papakostas, M., Kalaitzidou, S., & Cambouropoulos, E. (2021). Evaluating human-computer co-creative processes in music: A case study on the CHAMELEON melodic harmonizer. Frontiers in Psychology, 12, Article 603752. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.603752
  17. Zeng, T., & Lau, F. C. M. (2021). Automatic melody harmonization via reinforcement learning by exploring structured representations for melody sequences. Electronics, 10(20), Article 2469. https://doi.org/10.3390/electronics10202469