20年前在美国的Oberlin一些制琴师，科学家，计算机科学和心理学研究者组成的团体，每年定期在美国的oberlin举行为期一周的学术交流，教学和实践类分享活动。由于疫情的原因，2021年的会议改为网络会议的形式，于3月12日召开。对于提琴制作行业来说，oberlin workshop是一个美国科技流派的代表。小编在网站基础介绍部分都多次介绍和引用了他们的成果与作品。在近几年的活动中这个以提琴声学为主题的活动中也出现了来自意大利学派Cremona为代表的老师和同学。对于中国的制琴师来说，这个团体的成员名单看起来并不陌生。除了国际上著名的制琴师之外，来自中国的制琴师早在几年前就开始前往美国oberlin进行交流学习。例如中央音乐学院为代表的，张安先生和陈婷老师都曾经参加过这些活动并将一些学术成果带回中国。

会议在美国西海岸时间中午12点开始，小编在灌了3罐monster之后撑到了会议结束，目前会议视频还没有上传，演示资料能否公布未知。在正式的链接放出来之前，先在此向各位老师同学做一个简报如下：

1，弹指琴码

据不完全统计Jim Woodhouse教授在演讲过程中，施展了不少于10次弹指神功。就是食指像弹脑瓜崩那样弹一下琴码的一侧发出的声音。其实听得多了的话，这么弹一下发出的声音可能比听别人拉琴更容易反应一把琴的声音特征。物理上这种质量，速度和加速度产生的声辐射对实际的声音有着重要影响。（瞬态频响）这位来自于剑桥的教授并没埋头掉书袋，一直努力用最简单的日常中遇到的情况解释了瞬态频响应为什么会影响着一把琴是否让人觉得好听。在以往的提琴声学研究中，大部分的注意力都集中在频谱。而除了在频域之外，时域和ADSR同样决定了一把琴的声音。在这部分的演示中Jim教授加入了处理后的音频可以很直观的用耳朵去理解一些原理，千万不要错过。这比看公式舒服多了。线上会议活动，其实好处很多。比如这次能邀请到Jim教授参加主要是因为不用烦劳老爷子跑一趟美国了大家都方便。

2，听音空间对音色主观感受的影响

这部分的内容其实对许多演奏经验丰富的老师和职业音乐家并不陌生。但这并不是发生在舞台上，而是对于台下的听众来说可能其他条件不变但换了一个音乐厅独奏提琴的声音听起来就变了。在和王微致老师聊到这一点的时候，他给到我一个更极端的例子。王老师有一次在同一个音乐厅连续听了三场同一位演奏家的独奏，每次座位不一样听起来的音色就会发生变化。小编用手举着监听音箱分别放在面前高中低的未知也可以明显的发现音色上的区别。Jim教授在这部分演示中科普了这些原因。除了物理上的原理之外，这也和我们的大脑处理声音的机制有关。但如果这么说的话，之前专注于心理声学提琴音质主观评测的Cludia大姐之前的那些盲测岂不是全白费了？每次场地都不一样啊，大姐。所以小编目前的主观盲测方案更倾向于使用半消音室和专业录音设备的组合，受试者使用频响曲线尽量平直的监听音箱耳机会更好做control。如果有了可以长期合作的音乐厅，现场盲测咱就做远传性一项就够了和音色分开做。每次租用演奏厅的成本远高于录音棚方案。

3，决定赚多少钱的右手运弓

每一个练琴的同学都听说过，左手提高易，右手运功难于上青天。需要大量的时间和重复性的训练。但决定一位演奏家水平的一直是右手的功夫。在小编接受的教学中，老师反复强调右手是既不能太飘也不能太紧。具体什么劲只能自己慢慢实践与琢磨了。Jim教授直接使用实验数据把这个右手运功的飘和紧给定义出来了，这直接影响着声音的表现。职业演奏的老师同学们那种不松不紧自如的右手运弓拉空弦都很好听。这都来自于声学两大主神之一的Helmholtz 提出的Helmholtz motion 弓弦模型。简单来说的话，那种完美的右手运弓创造出近乎于完美的锯齿波。一旦弓速，弓压甚至松香影响下偏离了理想区间，那么声音就会发飘或者咯吱咯吱据木头。有趣的是，我们一直讨论的个人主观音色千变万化但在试验数据的观测下。其实绝大部分人喜欢的声音无限逼近物理上完美的锯齿波。这就引出了另一个问题，为什么我们会喜欢这种声音？喜欢这种均匀的波形？小编倾向于认知科学上对此的一种解释：我们的大脑在处理信号的时候其实也像一台电脑一样，既要追求处理速度和处理量也进化出来节能提高效率的功能。处理一串杂乱差异大的模拟信号时需要耗费更多的能量，而处理平均的变化小的信号时就会省去很多力气。简单说，我们的大脑为了偷懒会希望我们多去听一些有规律性的信号，为了达到这一目的大脑会在遇到喜欢的信号时释放生物化学激素奖励我们的身体令人感到愉悦。是不是有点细思极恐，也就是说大脑是大脑，我是我。这是两回事，我们目前在认知科学的进展还不足以了解我们的大脑到底在想什么。反之，听勋伯格有人受不了其实是你的大脑在发出抗议，原因不是因为这偏离了大脑的音乐审美，而是在抱怨这段信号规律性和之前的完全不一样啊，没有一点正态分布的意思这活干起来太费劲赶紧走吧。

4，费劲整这些玩意能干啥？

在Jim教授讲完后的提问环节中，重点提到原理性研究的实际用途。这让结尾变的更有意义，Jim教授提到在理解实践这么多烧脑的东西之前我们都需要问自己一些问题。我是谁？是演奏家？学生？还是制琴师？不同的人对于提琴声学的需求是不一样的，我们需要先想好了这个课题中的哪些问题和自己工作有关系，然后才有必要花时间去学习。当然，如果只是因为对这些还没有搞清楚这些有趣的问题觉得好玩，那也可以从事纯理论研究。这位老师讲的简单，实际上小编估计直接搞纯理论研究这活一般人受不了。小蓝球上能出于个人兴趣就使用科研仪器测试提琴振型的估计一共就没几个，也就在座的这几位了。Jim教授没琢磨这玩意能有什么实际应用，好玩就得了。但显然Jim教授只是没往那上面琢磨，其实可以实际应用太多了。例如有了右手的弓弦模型和实验数据支持，小编就可以。。。不用总是去烦演奏老师听我的空弦锯木头了。现有所有的在线教学软件全算上，能有音高评分系统的功能已经不错了。右手弓法网络视频教学也听不出来什么，这下有了数据和模型就可以做到app里去补充上和运弓音色评测的重要功能。（哪位老板天使有意请这位剑桥教授的请私信）

1，全面升级的声辐射测量系统

自从二十年前由Martin开发了初代系统之后，这套系统已经升级了好多次了。今年这次小编觉得最有意义。每一次升级的过程虽然漫长，但这中间研发工作的细致与严谨令人钦佩。更重要的是这套系统的应用场景是基于普通声学环境下，例如制琴师个人工作室内就可以搭建的。如果大家都有消声室和专业科研仪器的话就不需要这么费劲了。

2，听音空间对音色主观感受的影响

这部分的内容其实对许多演奏经验丰富的老师和职业音乐家并不陌生。但这并不是发生在舞台上，而是对于台下的听众来说可能其他条件不变但换了一个音乐厅独奏提琴的声音听起来就变了。在和王微致老师聊到这一点的时候，他给到我一个更极端的例子。王老师有一次在同一个音乐厅连续听了三场同一位演奏家的独奏，每次座位不一样听起来的音色就会发生变化。小编用手举着监听音箱分别放在面前高中低的未知也可以明显的发现音色上的区别。Jim教授在这部分演示中科普了这些原因。除了物理上的原理之外，这也和我们的大脑处理声音的机制有关。但如果这么说的话，之前专注于心理声学提琴音质主观评测的Cludia大姐之前的那些盲测岂不是全白费了？每次场地都不一样啊，大姐。所以小编目前的主观盲测方案更倾向于使用半消音室和专业录音设备的组合，受试者使用频响曲线尽量平直的监听音箱耳机会更好做control。如果有了可以长期合作的音乐厅，现场盲测咱就做远传性一项就够了和音色分开做。每次租用演奏厅的成本远高于录音棚方案。

3，决定赚多少钱的右手运弓

每一个练琴的同学都听说过，左手提高易，右手运功难于上青天。需要大量的时间和重复性的训练。但决定一位演奏家水平的一直是右手的功夫。在小编接受的教学中，老师反复强调右手是既不能太飘也不能太紧。具体什么劲只能自己慢慢实践与琢磨了。Jim教授直接使用实验数据把这个右手运功的飘和紧给定义出来了，这直接影响着声音的表现。职业演奏的老师同学们那种不松不紧自如的右手运弓拉空弦都很好听。这都来自于声学两大主神之一的Helmholtz 提出的Helmholtz motion 弓弦模型。简单来说的话，那种完美的右手运弓创造出近乎于完美的锯齿波。一旦弓速，弓压甚至松香影响下偏离了理想区间，那么声音就会发飘或者咯吱咯吱据木头。有趣的是，我们一直讨论的个人主观音色千变万化但在试验数据的观测下。其实绝大部分人喜欢的声音无限逼近物理上完美的锯齿波。这就引出了另一个问题，为什么我们会喜欢这种声音？喜欢这种均匀的波形？小编倾向于认知科学上对此的一种解释：我们的大脑在处理信号的时候其实也像一台电脑一样，既要追求处理速度和处理量也进化出来节能提高效率的功能。处理一串杂乱差异大的模拟信号时需要耗费更多的能量，而处理平均的变化小的信号时就会省去很多力气。简单说，我们的大脑为了偷懒会希望我们多去听一些有规律性的信号，为了达到这一目的大脑会在遇到喜欢的信号时释放生物化学激素奖励我们的身体令人感到愉悦。是不是有点细思极恐，也就是说大脑是大脑，我是我。这是两回事，我们目前在认知科学的进展还不足以了解我们的大脑到底在想什么。反之，听勋伯格有人受不了其实是你的大脑在发出抗议，原因不是因为这偏离了大脑的音乐审美，而是在抱怨这段信号规律性和之前的完全不一样啊，没有一点正态分布的意思这活干起来太费劲赶紧走吧。

4，费劲整这些玩意能干啥？

在Jim教授讲完后的提问环节中，重点提到原理性研究的实际用途。这让结尾变的更有意义，Jim教授提到在理解实践这么多烧脑的东西之前我们都需要问自己一些问题。我是谁？是演奏家？学生？还是制琴师？不同的人对于提琴声学的需求是不一样的，我们需要先想好了这个课题中的哪些问题和自己工作有关系，然后才有必要花时间去学习。当然，如果只是因为对这些还没有搞清楚这些有趣的问题觉得好玩，那也可以从事纯理论研究。这位老师讲的简单，实际上小编估计直接搞纯理论研究这活一般人受不了。小蓝球上能出于个人兴趣就使用科研仪器测试提琴振型的估计一共就没几个，也就在座的这几位了。Jim教授没琢磨这玩意能有什么实际应用，好玩就得了。但显然Jim教授只是没往那上面琢磨，其实可以实际应用太多了。例如有了右手的弓弦模型和实验数据支持，小编就可以。。。不用总是去烦演奏老师听我的空弦锯木头了。现有所有的在线教学软件全算上，能有音高评分系统的功能已经不错了。右手弓法网络视频教学也听不出来什么，这下有了数据和模型就可以做到app里去补充上和运弓音色评测的重要功能。（哪位老板天使有意请这位剑桥教授的请私信）