由馬丁·羅爾邁耶(Martin Rohrmeier)領(lǐng)導(dǎo)的EPFL數(shù)字與認(rèn)知音樂學(xué)實(shí)驗(yàn)室(DCML)的科學(xué)家首次使用數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)來表征合唱的音樂風(fēng)格,該合唱是巴西的主要樂器流派。
這項(xiàng)研究最近發(fā)表在《新音樂研究雜志》上,該研究從大約300 首和弦音樂中找出了關(guān)鍵的文體特征,為這種音樂的和聲和形式提供了空前的實(shí)證分析,這種音樂形式出現(xiàn)于19世紀(jì)的巴西,至今仍在今天很流行。合唱音樂源自葡萄牙語中的“哭泣或哀嘆”一詞,盡管如此,合唱音樂仍具有令人愉悅的聲音,多年來,它與包括爵士樂在內(nèi)的其他音樂流派相融合。
該研究的靈感來自巴西里約熱內(nèi)盧聯(lián)邦大學(xué)的DCML同事Willian Fernandes Souza,他本人還是合唱音樂家和專家。他將自己的體裁知識(shí)帶入了研究,而人文學(xué)院的博士后研究員Fabian C. Moss帶來了語料庫研究和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的經(jīng)驗(yàn)。
莫斯還是2019年類似論文中針對貝多芬弦樂四重奏的第一作者。但是,他指出,這項(xiàng)新研究為分析通常由音樂學(xué)家研究的傳統(tǒng)經(jīng)典之外的音樂提供了機(jī)會(huì)。
“我們在貝多芬論文上受到了一些批評,以至于關(guān)于貝多芬的文章已經(jīng)寫得足夠多了。這種批評是有道理的,因?yàn)檫@類研究經(jīng)常證實(shí)我們領(lǐng)域內(nèi)固有的偏見,例如‘死,白人,男性’作曲家作為音樂大師或天才,”莫斯說。
“這個(gè)合唱數(shù)據(jù)集位于傳統(tǒng)研究的作曲家核心音樂規(guī)范之外,我們認(rèn)為,對外圍和未研究的流派進(jìn)行更多研究對于理解音樂的整體非常重要?!?/p>
獨(dú)特且不斷發(fā)展的諧波模式
研究人員從1800年代末到2000年代初,將300多種和弦樂譜轉(zhuǎn)錄成一種和弦的機(jī)器可讀格式,可用于算法分析。通過這一分析,他們特別發(fā)現(xiàn),合唱作品中的和弦和琴鍵的樣式似乎與其他經(jīng)過定量研究的音樂流派(例如古典音樂)中的和弦非常不同。
莫斯解釋說:“定義風(fēng)格的和聲規(guī)則在本地,和弦級別以及全球或關(guān)鍵級別上有很大的不同?!彼a(bǔ)充說,在古典音樂中,這兩個(gè)和聲級別將更加緊密地對齊。
造成合唱節(jié)奏差異的原因超出了本研究的范圍,Moss說,這是他們將來希望解決的問題。但是,他推測與經(jīng)典作品相比,這可能與合唱的即興創(chuàng)作和合作性質(zhì)有關(guān)。
“ Choro更為流行,街頭音樂,其演奏方式不像古典音樂那樣復(fù)雜。我們所看到的和弦和琴鍵樣式可能使拾起吉他,參加和弦表演和直覺下一步變得更容易。Choro它不比古典音樂簡單,但是對于這樣的交互式環(huán)境,復(fù)雜性必須位于和聲級數(shù)之外的其他地方?!?/p>
研究人員還注意到,和弦本身在過去150年中已經(jīng)發(fā)生了變化。盡管曾經(jīng)同時(shí)演奏三個(gè)或四個(gè)音符以產(chǎn)生和弦,但隨著時(shí)間的流逝,和弦擴(kuò)展(將五個(gè)或六個(gè)音符帶到一個(gè)和弦中)變得更加常用,尤其是在1950年代之后。
莫斯說:“這是一個(gè)非??岬陌l(fā)現(xiàn),而且是一個(gè)全新的發(fā)現(xiàn)。我們相信這種增加是由于爵士樂對合唱的影響,但是我們需要做進(jìn)一步的研究來證實(shí)這一點(diǎn)?!?/p>
音樂學(xué)的更精確方法
莫斯說,他希望這項(xiàng)工作能夠?qū)е潞罄m(xù)研究,并強(qiáng)調(diào)他們的數(shù)據(jù)集可免費(fèi)在線免費(fèi)獲得,供其他研究人員使用。
他補(bǔ)充說,他相信對音樂進(jìn)行這些經(jīng)驗(yàn)的,定量的研究是必不可少的,不僅因?yàn)樗鼈儽仁止W(xué)習(xí)更有效-“使用計(jì)算方法,您更容易獲得更完整的圖像,”他說-而且還因?yàn)樗鼈兛梢詭椭纳埔魳穼W(xué)本身的學(xué)科。
“如果您使用傳統(tǒng)的音樂分析文本,您會(huì)發(fā)現(xiàn)諸如鍵之類的概念通常模糊不清或根本沒有定義。計(jì)算方法迫使研究人員對他們所采用的方法保持精確,而被迫量化事物有助于您思考更清楚地了解您正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容?!?/p>
-
數(shù)據(jù)集
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
1224瀏覽量
25444 -
數(shù)據(jù)科學(xué)
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
168瀏覽量
10484
發(fā)布評論請先 登錄
地物光譜儀如何幫助科學(xué)家研究植被和土壤?

云天勵(lì)飛董事長陳寧當(dāng)選深圳市青年科學(xué)家協(xié)會(huì)第十屆會(huì)長

我國科學(xué)家制備出可控手性石墨烯卷
NVIDIA RAPIDS cuDF如何賦能AI加速數(shù)據(jù)科學(xué)
深開鴻亮相“小小科學(xué)家”品牌發(fā)布暨科學(xué)探索研學(xué)營開營活動(dòng)

AI 推動(dòng)未來科學(xué) 晶泰科技共襄未來科學(xué)大獎(jiǎng)周

西湖大學(xué):科學(xué)家+AI,科研新范式的樣本

《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感
AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學(xué)讀后感
《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術(shù)支撐學(xué)習(xí)心得
《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得
名單公布!【書籍評測活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新
上海科學(xué)家精準(zhǔn)操控原子“人造”藍(lán)寶石 為低功耗芯片研制開辟新路
受人眼啟發(fā)!科學(xué)家開發(fā)出新型改良相機(jī)

評論