2023–2025 Döneminde Yapay Zekâ ve Müzik Alanında Yayımlanan Makalelerin Sistematik Literatür İncelenmesi
Author :
Abstract
Bu çalışma, 2023–2025 yılları arasında Türkiye’de yayımlanan ve yapay zekâ ile müzik arasındaki ilişkiyi ele alan akademik makalelerin sistematik bir incelemesini sunmaktadır. Araştırmanın veri kaynağını, söz konusu dönemde Türkçe olarak yayımlanmış, hakemli dergilerde yer alan ve tam metin erişimi sağlanan toplam 10 akademik makale oluşturmaktadır. Çalışmada belirlenen makaleler; amaçları, yöntemleri, ele aldıkları yapay zekâ teknolojileri ve odaklandıkları müzik alanları açısından karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bu doğrultuda tematik kodlama ve betimsel analiz tekniklerinden yararlanılmıştır. İnceleme sonucunda, çalışmaların içerik bakımından dört ana temada yoğunlaştığı görülmüştür: (1) müzik üretimi ve yaratıcı süreçler, (2) müzik eğitimi ve pedagojik uygulamalar, (3) müzik endüstrisi ve görsel-işitsel üretim, (4) dinleyici deneyimi ve duygu analizi. Bununla birlikte, tematik bulguların yanı sıra, çalışmaların yöntemsel tercihleri, yıllara göre dağılımları ve kullanılan yapay zekâ teknolojileri de analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, mevcut literatürün ağırlıklı olarak belirli temalar ve uygulama alanları etrafında yoğunlaştığını; yöntemsel çeşitlilik, teknolojik kapsam ve temalar arası bütüncül değerlendirme açısından ise sınırlılıklar barındırdığını ortaya koymaktadır. Analiz edilen makalelerde üretken yapay zekâ araçları, büyük dil modelleri, ses sentezi ve klonlama teknikleri, derin öğrenme tabanlı müzik analizleri ve metinden müziğe çalışan sistemlerin öne çıktığı belirlenmiştir. Bulgular, yapay zekâ uygulamalarının müzik üretiminde hız ve çeşitlilik sağladığını, eğitim bağlamında motivasyonu ve öğrenme süreçlerini desteklediğini, müzik endüstrisinde ise yeni estetik ve üretim olanakları sunduğunu göstermektedir. Dinleyici deneyimine odaklanan çalışmalarda merak, nostalji, teknik hayranlık ve kısmi yabancılaşma gibi çok katmanlı tepkilerin öne çıktığı görülmüştür. Genel olarak bu çalışma, 2023–2025 yılları arasındaki Türkçe akademik literatürü tematik ve analitik bir çerçevede bütüncül biçimde değerlendirerek, farklı alt alanlarda dağınık şekilde ele alınan yapay zekâ–müzik araştırmalarını ortak bir perspektif altında toplamayı; alandaki güncel eğilimleri, yöntemsel sınırlılıkları ve gelecekteki araştırmalar için öne çıkan boşlukları görünür kılmayı amaçlamaktadır.
Keywords
Abstract
This study presents a systematic review of academic articles published in Türkiye between 2023 and 2025 that examine the relationship between artificial intelligence and music. The data source of the study consists of a total of 10 academic articles published in Turkish during this period, appearing in peer-reviewed journals and available in full-text form. The selected articles were comparatively analyzed in terms of their aims, methodologies, artificial intelligence technologies addressed, and the musical domains on which they focus. In this context, thematic coding and descriptive analysis techniques were employed. The findings indicate that the studies are concentrated around four main thematic areas in terms of content: (1) music production and creative processes, (2) music education and pedagogical applications, (3) the music industry and audiovisual production, and (4) listener experience and emotion analysis. Beyond the thematic findings, the methodological preferences of the studies, their distribution across years, and the artificial intelligence technologies employed were also examined. The results reveal that the existing literature tends to focus on specific themes and application areas, while exhibiting limitations in terms of methodological diversity, technological scope, and holistic cross-thematic evaluation. The analyzed articles highlight the prominence of generative artificial intelligence tools, large language models, sound synthesis and voice cloning techniques, deep learning-based music analysis methods, and text-to-music systems. The findings further demonstrate that artificial intelligence applications contribute to increased speed and diversity in music production, support motivation and learning processes in educational contexts, and offer new aesthetic and production possibilities within the music industry. Studies focusing on listener experience reveal multilayered responses such as curiosity, nostalgia, technical admiration, and partial alienation. Overall, this study evaluates the Turkish academic literature published between 2023 and 2025 within a comprehensive thematic and analytical framework, aiming to bring together research on artificial intelligence and music that has been addressed in a fragmented manner across different subfields, and to make visible current trends, methodological limitations, and prominent research gaps that may guide future studies in the field.
