Ses eğitiminde erkek sesleri, ses özelliklerine göre tenor, bariton ve bas olarak üç ana grupta sınıflandırılmaktadır. Kişilerin ses özelliklerine göre hangi ses grubunda yer aldığı, uzman bir ses eğitimcisinin piyano eşliğinde yapacağı öznel bir değerlendirme ile ortaya çıkarılmaktadır. Bu tür bir değerlendirme ile ses türleri saptanabilmekte, ancak bazen farklı sonuçlar ortaya çıkabilmektedir. Bundan dolayı ses türü belirlemede yardımcı unsur olarak kullanılabilecek bilgisayar destekli nesnel bir değerlendirmenin tespiti önem arzetmektedir. Bu çalışmada, ses eğitimi almış üç tenor ve üç bariton sesten alınan kayıtların bilgisayar destekli temel frekans ve formant analizi Praat ve Matlab programları ile yapılarak, tenor ve bariton ses türlerinin ayırt edici özelliklerinin ortaya çıkarılması çalışması yapılmaktadır. Kayıtlar, tenor ve bariton sese sahip katılımcıların farklı notalarda ‘a’ ve ‘e’ vokallerini seslendirmeleri ve bu seslerin iTrack Dock stüdyo kayıt ortamında kaydedilmesi ile oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar, ‘a’ ve ‘e’ vokalleri üzerinden aynı mi (E4) notası üzerinde yapılacak temel frekans analizinin tenor ve bariton ses türlerini ayırt etmede kullanılabilecek anlamlı bir araç olamayacağı; bununla birlikte F1, F2 ve F3 formantları cinsinden yapılacak formant analizinin ise iki ses türünü ayırt etmede başarılı bir araç olduğunu göstermiştir. Analiz sonuçları tenorların baritonlara göre hem ‘a’ hem de ‘e’ vokallerinde daha yüksek F1, F2 ve F3 formantlarına sahip olduklarını göstermiştir. Ayrıca mi (E4) notası üzerinden yapılacak olan bir formant analizinde, iki ses türünü ayırmak için ‘a’ vokalinde F1 ve F3 formantların, ‘e’ vokalinde ise F2 formantının daha etkili olduğu gözlemlenmiştir.

In voice training, male voices are classified in three main groups as tenor, baritone, and bass according to their voice characteristics. According to their voice characteristics, determining the persons’ voice group in which they are involved is revealed by a subjective evaluation of an expert voice educator with a piano. With such an evaluation, the voice types can be detected, but sometimes this may lead to different results. Therefore, it is important to determine a computer-aided objective evaluation which can be used as an aid in determining the voice type. In this study, by performing the computer-aided fundamental frequency and formant analysis of the recordings taken from three tenors and three baritones who have voice training with Praat and Matlab programs, the study of revealing the distinguishing features of tenor and baritone voice types is performed. Recordings are created from the participants having tenor and baritone voices by singing ‘a’ and ‘e’ vocals on different notes and recording these sounds on iTrack Dock studio recording media. The obtained results demonstrated that the fundamental frequency analysis performed on the same mi (E4) note over ‘a’ and ‘e’ vocals is not a meaningful tool for distinguishing the tenor and baritone vocal types note; however, the formant analysis performed in terms of F1, F2 and F3 formants is a successful tool in distinguishing two voice types. Analysis results showed that the tenors have higher F1, F2 and F3 formants than baritones in both ‘a’ and ‘e’ vocals. In addition, in a formant analysis to be carried out on the mi (E4) note, it was observed that F1 and F3 formants in ‘a’ vocal and F2 formant in ‘e’ vocal are more effective in distinguishing two voice types.