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    • 音乐不仅仅是声波:你所看到的和你的移动方式,会影响你所听到的

      音乐不仅仅是声波:你所看到的和你的移动方式,会影响你所听到的插图

      当您听到旋律时,您的感知是由与之相关联的形状和动作形成的。

      当你听到碧昂丝唱歌时,你需要多长时间才能想象她在舞台上跳舞?或者当 Jimi Hendrix 的吉他独奏从扬声器中传出时——你能看到 Hendrix 拿着他的吉他摆姿势吗?

      无论您是在镜子前模仿并将发刷用作麦克风,还是在打扫房间时用一只耳朵聆听,您与音乐相关的动作都会影响您实际听到的内容。

      那是因为音乐不仅仅是一首好的歌词或旋律。音乐是你感觉到的一切之间的相互作用。

      音乐研究员 Tejaswinee Kelkar 说:“想想当有人唱高音时你的感受,”并继续说:

      “我们真正注意到的是歌手所做的努力。我们认识到它是因为它是身体上的。我们甚至不需要看到歌手,因为我们非常擅长解释声音中的细微差别——例如,告诉我们歌手的感受。”

      Kelkar 研究了我们与音乐相关的形状,并通过研究人们在听音乐时的手势进行了调查。面部表情和腿的位置只是她认为影响聆听体验的几个因素。

      唱歌的时候也用手臂

      Tejaswinee Kelkar 本身就是一名表演歌手,当她意识到我们在演唱西方音乐和印度音乐时使用双手的方式有所不同时,她对手势的兴趣就产生了。

      “小时候,我学会了唱北印度音乐。在那里用手势来帮助孩子们学习唱歌是很常见的。当你在舞台上时,你应该用同样的方式唱歌当你排练时。你专注于在你和房间之间演唱的歌曲,而不是考虑观众。”

      当她后来接受西方古典歌唱训练时,她开始使用类似的手势。

      “但有人非常坚定地告诉我,事情并非如此。”

      她开始好奇:这些手势到底是什么意思?

      “你可能认为这些动作为你提供了某种解剖学上的帮助,或者它们塑造了你如何使用你的声音。在这种情况下,一些手势可能适合印度音乐而不是西方音乐。”

      对 Kelkar 而言,应用于手势的不同规则还可以作为其他证据:为了理解音乐,您需要考虑它如何填满房间的空间。

      旋律可以有不同的形状

      音乐在我们所有的感官上播放,因为它是多模式的——它以不同的模式发生。对于 Kelkar 来说,主要模式是空间性。她提到了数学家 René Thom,他说:“为了理解某事,我们需要了解它的几何结构。”

      “我相信他是对的:一切都有空间性。在音乐中很重要的时间就是一个很好的例子。我们将过去和未来与我们的身体联系起来——有东西在我们面前或身后。”

      为了更多地了解音乐在空间上的感知方式,Kelkar 进行了多项实验。在其中之一中,她要求参与者多次听同一首音乐,并画出或解释他们在脑海中想象的东西。

      “人们经常感知特定的形状或使用运动隐喻。一些参与者将音乐描述或绘制为经过他们的波——就像声波或 ECG(心电图),”她解释道。

      “而其他人想象了一个圆圈,特别是如果他们注意到旋律中的一个主题不断重复出现。”

      在另一个实验中,她要求参与者以一种他们认为与音乐相匹配的方式移动他们的手臂。她通过使用动作捕捉跟踪技术来记录一切以搜索模式。

      “有几个人试图画出音乐上升或下降的轮廓。这反映了音高,但也反映了音乐的其他特征,例如音色、主题和模式。”

      面部表情会影响我们听到的声音

      事实上,我们的大脑在我们所见和所闻之间建立了联系,这一事实已经被语言研究人员研究过。

      “这已被观察为语言现象,包括一种称为麦格克效应的现象,”凯尔卡说。

      麦格克效应描述了我们如何在观察表达不同声音的脸的同时聆听声音并听到介于两者之间的东西。一个典型的例子是,当我们看到一张表达 G 的脸时听到 B 发音,我们最终会听到 D。

      Kelkar 最近与她的同事 Bruno Laeng 和 Sarjo Kuyateh 进行了一项研究,旨在看看我们唱歌时是否会发生同样的事情:

      “我们实际上发现了一些迹象表明歌手对他或她的脸所做的事情会影响人们对旋律的感知。如果歌手的模仿不同,两个音调之间的间隔听起来可能会有所不同。”

      Shazam 运动

      正如旋律和节奏使我们能够识别音乐一样,我们与旋律相关联的形状也可以帮助我们做同样的事情。在她的研究中,Tejaswinee Kelkar 为人工智能提供了从她的实验中得出的不同动作的文档,从而使该技术能够使用这些动作来识别音乐。这种类型的技术可用于开发新工具。

      “想象一种类似于音乐识别应用程序‘Shazam’的技术,但想象一下它扫描动作而不是声音。如果你要做出与“生日快乐”相匹配的手势,这样的应用程序可能会为你找到这首歌.”

      虽然这项技术相对较新,但根据轮廓搜索旋律却是一个老想法。1975 年,丹尼斯·帕森斯 (Denys Parsons) 出版了他的“曲调和音乐主题目录”,其中他根据旋律轮廓(音高如何上下移动)对大约 15,000 首古典乐曲进行了编目。因此根据音乐的轮廓识别音乐被称为“帕森斯密码”。

      Kelkar 的方法也类似于在线提供的其他工具。

      “例如,今天我们有 musipedia.org,它允许您根据音乐的轮廓搜索音乐,”她说。

      听众改变音乐

      声音、文字和空间是音乐中包含的一些模式。这同样适用于行动,或者只是思考它们。

      “如果你想象跳舞,你听到的音乐听起来可能与你没有听到的不同。”

      音乐研究人员还强调了我们如何体验音乐会,这些年来发生了很大变化。

      “我们有一些音乐流派,人们静静地坐着聆听,但这是新事物,因为我们的许多古典作曲家为舞蹈创作了音乐。我们现在在音乐厅演奏玛祖卡舞曲和小步舞曲,而观众则坐在那里恭敬地观看。这同样适用于爵士乐,这是一种俱乐部音乐流派,旨在供人们跳舞。”

      她指出,这说明了音乐多模态的一些基本特征。

      “你对音乐的看法取决于你所看到和所做的,但反之亦然;你所做的会影响音乐。”

      广东·东莞
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