McAdams and Cunibile протестировали векторную модель, используя 3D пространство, игнорируя специфику.
Как электроакустические композиторы, так и не музыканты были протестированы, чтобы убедиться, что их музыкальное образование и опыт дают какой-то эффект.
Всем слушателям эта задача показалась довольно сложной, что неудивительно, учитывая, что даже профессиональные композиторы практически не имели опыта работы с музыкой, систематически использующей тембровые интервалы.
Главный результат обнадеживает тем, что данные во всем мире поддерживают векторную модель, хотя эта поддержка была гораздо сильнее среди электроакустических композиторов, чем среди музыкантов, не являющихся музыкантами.
Один из вызывающих недоумение факторов заключается в том, что особенности некоторых тембров в этом наборе были проигнорированы.
Эти особенности обязательно исказили бы векторы, которые использовались для выбора тембров, потому что они являются как бы дополнительным измерением для каждого тембра.
Тембровые интервалы.
Как таковые, некоторые тембровые интервалы хорошо соответствуют тому, что прогнозируется, поскольку специфические особенности отсутствуют или имеют низкую ценность, тогда как другие серьезно искажены и поэтому не воспринимаются как аналогичные другим интервалам из-за умеренных или высоких значений специфичности.
Из этой логики следует, что использование тембровых интервалов в качестве составной части музыкального дискурса сопряжено с риском оказаться очень трудным для достижения с очень сложными и своеобразными источниками звука, поскольку, по всей вероятности, они будут иметь те или иные специфические особенности.
Использование тембровых интервалов может быть ограничено в долгосрочной перспективе синтезированными звуками или смешанными звуками, созданными с помощью комбинации нескольких инструментов.
Недавно (в 2015 году) в Университете Макгилла была проведена работа, в ходе которой участникам было предложено воспроизвести представленный тембровый интервал либо по времени атаки, либо по спектральному измерению центроида, начиная с другого тембра.
Было обнаружено, что слушатели не очень хорошо воспроизводят точный интервал, хотя редко выбирают неправильное направление.
Этот результат позволяет предположить, что тембровый контур может быть воспринят, но в том, как закодирован тембр, нам не хватает чего-то существенного, что позволило бы нам воспринимать точные отношения.
Иными словами, тембровые измерения, связанные с временем атаки и спектральным центроидом, могут существовать не в интервальном, а в ординальном масштабе. Относительные представления в виде контуров для высоты, тембра (яркости) и громкости могут быть общей чертой слуховой системы и даже могут иметь общий центральный локус.
Память и тембр.
Различные процессы памяти, поддерживающие прослушивание музыки, часто воспринимаются как само собой разумеющееся - возможно, в силу их повсеместности.
На самом деле, кажущаяся базовой мнемоническая операция дискриминации двух музыкальных последовательностей, представленных одна за другой, требует сложной мнемонической архитектуры, которая отслеживает звуковые идентичности и их последовательность, и одновременно управляет:
- сенсорной обработкой;
- хранением информации;
- согласованием представлений.
Начав проливать свет на такие ментальные процессы, как эти, в последнее десятилетие наблюдается всплеск интереса к памяти для тембра, о чем будет кратко написано.
Рабочая память и тембр.
Главный вопрос нескольких исследований в этой области заключается в том, определяется ли сохранение и распознавание тембра на основе принципов, схожих с принципами последовательности тонов или слов.
Классическая гипотеза Миллера гласит, что:
"люди могут хранить в оперативной памяти лишь ограниченное число независимых фрагментов информации (в отличие от отдельных элементов), составляющих 7 ± 2."
Предоставляя эмпирические данные по широкому спектру областей, таких как вербальная, визуальная и слуховая память, Кован описал современный пересмотр этой гипотезы и пояснил, что предел возможностей краткосрочной памяти (STM) составляет только около 4 ± 1 куска, если участие других когнитивных способностей, таких как долгосрочная память и активные репетиционные процессы ограничен.
Голубок и Яната впервые решили измерить емкость рабочей памяти для тембра.
Они использовали цифровые синтезированные звуки, которые варьировались по размерам спектрального центроида, времени атаки и спектральному потоку, различаемость которых обеспечивалась отдельными справедливо заметно-разностными измерениями.
Были представлены последовательности длиной 2-6 тонов, отличающиеся по тембру, но имеющие постоянный шаг и громкость.
За каждой последовательностью следовала задержка в 1-6 с, после чего выдавался пиковый сигнал, по которому участники должны были определить, является ли она частью последовательности или нет (т.е. распознавание элемента).
Авторы отметили емкость памяти около 1,5 единиц, что заметно уступает вышеупомянутым оценкам емкости памяти в других областях.
Второй эксперимент использовал более разнообразный набор звуков от коммерческих синтезаторов и измерял значительно большую емкость (около 1,7 пунктов), что предполагает, что увеличение восприятия изменчивости (тембральной неоднородности) в рамках набора стимулов может улучшить распознавание памяти.
Однако дополнительным фактором могло бы также стать более глубокое знакомство участников со стимулами от коммерческих синтезаторов, использовавшихся в их втором эксперименте.
Выводы.
Чтобы еще больше разобраться в этих двух факторах, сравнивались распознавание записанных тонов от знакомых акустических инструментов с незнакомыми синтезированными тонами, которые не всегда легко вызывают категории источников звука.
Были предприняты три шага для того, чтобы одновременно контролировать расхождения и узнаваемость:
- Спектрально-временные оболочки сигналов и временные тонкие структуры записанных звуков были намеренно несовпадающими для создания большого набора новых и незнакомых звуков. Этот подход показал, что дает воспринимающие свойства при синтезе речи.
- Группа музыкантов оценила знакомость этих преобразованных звуков таким образом, что 14 наименее знакомых трансформаций могли быть использованы вместе с 14 оригинальными записями (оценили как значительно более знакомые, чем трансформации).
- Используя задачу распознавания элементов с последовательностями из трех элементов основного эксперимента, среднее тембральное расхождение от звуков в последовательности к пиковым значениям было выровнено по записям и преобразованиям, используя полученные ранее оценки парного расхождения.
Заключение.
Первый эксперимент включал в себя двухсекундные задержки со списком и шестисекундные задержки и только протестированных музыкантов-участников.
Данные показали большую чувствительность к тембрам знакомых записанных звуков по сравнению с незнакомыми преобразованиями, а также лучшую производительность при более коротких задержках, но без взаимодействия между двумя факторами.
Эти результаты указывают на более надежную в целом форму кодирования тембральных свойств знакомых акустических инструментов, для которой предварительные знания категорий инструментов могут выступать в качестве репрезентативных якорей в процессе распознавания.
Кроме того, наблюдалась значительная корреляция между правильной частотой отбраковки и средней перцептивной разницей между пиком и тонами в последовательности как для записей, так и для трансформаций, то есть, разнородные приманки были лучше признаны как таковые, подчеркивая важность отношений перцептивной схожести в STM.
Продолжение в следующей статье...
Спасибо за внимание!
Вот ссылка на предыдущую статью: https://zen.yandex.ru/media/id/5dc9a91568e68b209078723b/vospriiatie-tembralnyh-otnoshenii-5de4ce55d4f07a00ac1be00d