前言:
讨论提琴的音色,这可能是所有对提琴制作和演奏感兴趣的人们最关心,被讨论最多的话题。但实际上大部分这些讨论很难产生实际意义的作用。更多的朝向玄学方向发展渐行渐远。另一方面,提琴声学爱好者与研究者通过各自付出了极大的努力,分别建立起各种各样的用于描述提琴音色的理论。其中,大部分的理论并不严谨也无法被反复验证。而少数具备实用价值的关于提琴音色的理论又过于复杂需要理工类的知识储备才能理解那些数学上抽象的概念。面对这种现象,开始出现了一种普遍存在的关于提琴音色的看法:“小提琴的音色是一种主观的事情,只能意会不能言传。”
确实,在还没有搞清楚一些基本概念的情况下,去讨论一件复杂的事情大多数情况下都是在浪费时间。而声音也确实是一种不可否认的主观感知,这极大的增加了声学研究的难度。但这种过于简单的观点显然是错误的,错误到没有讨论的必要。作为提琴声学的研究者也应该反思,是否可以有一种易于理解的方式避免让提问者直接去看论文。更多人需要的是一个易于理解直观的方法,可以让大家在讨论之前先搞清楚一些基本概念。音色评价术语需要统一,例如同一个音色对于我来说可能是辉煌对于你来说可能是嘹亮;还是一样的音色对他来说是尖噪,而对她来说可能是有侵略性的。诸如此类的概念上的不统一和用语上的差异让讨论音色如同盲人摸象。
关于声音的讨论最好一边听一边讲。声学研究在涉及到物理振动时需要可视化的协助,更重要的是最终还需要可听化「5」作为所有讨论的前提。既能看到声音也可以用更直接的方式,使用声音去描述声音。
什么是音色的明·暗·干·湿
首先,声音给人的某种视觉感受或触觉感受与声学没有关系。
显然,声音不产生光,所以我们不可能从声音中直接接收到光学信号;声音虽然是一种振动,但我们浑身上下除了耳膜之外就没有任何一个器官可以有效地接受声音信号。所以声音并不能产生触觉感受,更别说干湿了。
那么,声音为什么能给人类似视觉和触觉的感受?
而关于神经元网络如何解读这些时间域上海量的一维脉冲信号,人和人之间是有横向差异的。我们把这个过程称为听觉认知,听觉认知大体上可以分为三个层面:
- 底层low-level:这是最基础的层面。从听觉器官到听觉中枢,声音信号的最基本的物理特性——振幅和频率被首先感知。这里的振幅不仅仅是声音的大小,同时还有对整体包络结构的感知;而这里的频率也不仅仅是音高,更有音色的感知。关于最底层的认知,人和人之间的差异相对比较小。举个例子,这个阶段我们像个小学生一样学会了识字写字。
- 中层mid-level:有了底层认知收集的最基本的材料,我们可以对声音进行进一步的解读和理解。在中层认知的范围里,我们可以将不同的振幅和频率解读为语音、乐器、节奏等符号化的内容。我们常说的“视唱练耳”,练的其实就是中层认知能力。这个阶段的我们已经可以开始看报纸了。
- 高层high-level:中层认知提供了声音内容的解读。那么接下来这些内容就要触发一些应激反应了。最典型的应激反应就是情绪。比如听到了舒缓的音乐,你也会感觉到血压降低;听到了领导的夸奖,你会开心得热泪盈眶。这时候的我们就像写作文的小学生一样当写到如何因为上次考试成绩不好被妈妈打屁股的时候不由得鼻子一酸落下泪来。
下图就是一个非常简单的认知层面的示意图。举个例子,可以这样来理解:比如你在马路上看到一个彗星坠落在地面,首先你的底层器官看到它的图像、听到它的声音、皮肤感受到一种热辐射,然后,在非常短的时间内,你的中层认知将这三路信号组合理解成同一个事件(这一步叫multisensory+integration,非常重要)再报告给高层认知;最后这件事情才进入“你”作为一个“人”的生命里,让你产生复杂的情绪。这三个认知层面虽然有时间顺序,但它们之间也存在一定程度的互动。比如你看到彗星飞来,中层可能让你拔腿就跑,但高层说再看看,于是你能感觉到自己的腿不知道到底是听使唤还是不听使唤。「1」
音色讨论的范围:明亮与阴暗,在不同认知层面的代表的意义并不相同。在中层明亮与阴暗代表这对于和弦旋律节拍的理解,与乐理相关可以被训练强化。属音乐的自律性范畴。在高层部分,与心理声学相关属音乐上的他律性范畴。而在听觉的底层认知部分,才是我们需要讨论的音色所在范围,代表着更多来自于乐器本身的信息,人与人之间感知差异性较小,可以被统计与描述。干湿的概念就更简单一些基本属于心理声学研究范围,我们人类大部分都会觉得有回声的声音会比较好听。这可能来自于远古祖先的穴居经历。
关于音色的基础理论
作为一个普通人,不需要去理解全部关于提琴声学或音色的全部理论。能听的就不要用看图的方式,能看图就不要用读论文的方式。有了正确的理论基础,剩下的能省事就省事最好。(基础概念请参考本站中声学基础和音乐声学板块内容)如果只是为了大概了解音色到底是个啥,选择合适的理论应该遵循如下规律:
- 尽量避免使用分支边缘学科的理论而是用根学科的理论。例如,声学研究的理论重要性高于乐器声学的理论。
- 避免使用未经充分证实的理论。例如:不能大量重复的实验结果。
- 避免使用毫无实际用处的理论。例如:20世纪早期出现的一些没有被广泛应用的提琴声学理论。
按照上述标准,适用于提琴音色的声学理论并不需要那么时髦。1863年Helmholtz提出的关于音色四条一般规律「6」至今仍在发挥着作用。这些规律被用于表示音色和乐音的各频率成分组成和模式之间的关系。历经无数的声学研究者反复的验证与实践下,目前这一理论基础作用于我们日常生活中和音乐相关的大部分产品与技术。(来自于声学伟大先驱的凝视)。现代音频工程技术的进步可以将复杂的声音简化成如下列音频的方式,这让我们更容易理解音色。
1. 纯音(正弦波):例如电话待机时的声音。柔和,愉悦,无粗糙感;欠缺强度,低音部分单调。
在200hz的基频音高下听起来是这样的:[UIWaveSurfer file=http://violsci.com/wp-content/uploads/2017/09/cy.mp3 channels=”1″ color=”#4fcb1d” color2=”#8b8b8b”]
在频域上的表达(频谱图):
在时域上的表达(声纹的包络结构):
2. 乐音:包含中等强度的约6次以下偶次谐波分量(音乐专业背景的同学可以理解为泛音列)的声音听起来比纯音更和谐,更具有乐感音色更丰富。甜美,柔和。例如人声,圆号。
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在频域上的表达(频谱图):
在时域上的表达(声纹的包络结构):
3. 不平均分布的谐波:音色空洞;大量奇次谐波分量出现时,鼻音明显。基频较强时音色丰富,反之音色较差。例如:单簧管,中提琴。
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在频域上的表达(频谱图):
在时域上的表达(声纹的包络结构):
4. 丰富的六次以上高次谐波:音色可能让人觉得比较刺耳和粗糙。也可以极具穿透力相比于柔和的音色更容易让人觉得有力量感。例如:双簧管,巴松,人声和小提琴。
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在频域上的表达(频谱图):
在时域上的表达(声纹的包络结构):
音色表达术语:
在确认我们说的是同一件事之后,接下来仍需要更具体的讨论某一把琴的音色。这也需要进一步的统一讨论中使用的术语才能避免歧义的产生。例如当我们讨论一把琴音色的时候,通常会出现如下对话:
常见的示范1:
- Q:老师您觉得这把琴的声音怎么样?
- A:还可以,就是听起来不够温暖。
- Q:您说的是体感温度还是室外温度,需要提升到多高的温度?是冬天里多穿几件衣服那种方式还是夏天空调开的过冷提高点问题那种感觉?
- A:滚!
常见的示范2:
使用花腔女高音形容一把小提琴的音色对于音乐专业的同学和老师是个好主意。但对于普通人来说百度一下得到的结果并不易于理解。在百科视频女高音程培洁老师的讲解中「8」多次提到的示例曲目是莫扎特[魔笛]夜后那段。花腔女高音就是当妈的刀架在女儿脖子上说你不听我的我们就一刀两断。
或许我们换一种说法可以对提琴音色的研究和提琴制作更有帮助。例如:刚才那段旋律中大概20秒开始出现的中央C响度略低于其他琴。在Helmholtz建立的音色基础理论之后,各个时代更多的声学研究者在不断的实践中验证了这些基础理论的正确性并将由此产生的音频技术应用于我们现在听到的绝大部分音频制品中。原有关于音色的基础理论被进一步丰富。上面的那段六次以上谐波显著的音频中,听起来会比较“亮”。但通过提升2k-8k频率内的能量也可以达到听起来比较“亮”。如果提升200-600hz之间的能量会让音色变得“暖”,但通过衰减3k-7khz也可以做到让人觉的音色变暖。那么问题来了,对于不同频段的不同处理方式达到的“亮”是一回事吗?显然这些细微的差别还是可以被人耳感知出其中的差异。因此当我们讨论音色的时候需要更具体的讨论范围,例如你说的音色是分布在哪个频段(或者音高?)。这也是为什么一把提琴可能在不同频段时会表现出不同音色的原因。「2」
![](http://violsci.com/wp-content/uploads/2017/09/v2-b72c475c87f2d7807b55a56c03756ba8_720w.jpg)
「3」
![](http://violsci.com/wp-content/uploads/2017/09/91611483131_.pic_.jpg)
「4」
在曾经出现过的提琴声学理论中,较多关于特征频谱的研究集中在600Hz以下的低频区域。但按照已有完善的声学理论来看,这并不足以判定与识别某把提琴的音色。正如之前所提到的,边缘学科未经充分验证的理论重要性要小于基础学科已经历过大量实践的理论。提琴声学研究者,伯明翰大学的Colin E. Gough教授的课堂上都会准备好监听级音响他更希望学生们可以先听一下我们即将讨论的音色实际上听起来是什么样的?其实就是我们之前提到过的:“乐器声学研究中的可听化。” 以下视频音频内容中「7」,他将实际的小提琴声音按四个频段进行了分离,这让我们可以更清楚的听到在同一音高下不同频段的明显区别:
提琴音色识别的工具与方法:
关于提琴声学测量的内容请参考本站测量板块内容。在本文中,我们的实践将集中在使用人耳而不是机器的方法去识别提琴的音色。借助于现代的科技去体验和理解提琴的音色,这在2020年变得简单和廉价。拥有的技术资源让1877的Helmholtz无法想象,在声学理论基础奠定的年代电力并没有得到广泛的应用。(爱迪生的电灯在那个时期之后才被作为电力的第一项应用。)百年前的声学先驱通过大型管风琴来做实验,这种可以发出接近正弦波的乐器可以通过物理的方式来调整各个频段。显然,现在的我们并不需要管风琴,也是一定要一台专业的DAW。任何一台电脑上都有足够的算力实现接下来的实践。Geogre Stoppani教授曾在来信中提到,如果当年哈金斯女士如果有我们现在这么多高科技的新玩意可能她也会重新思考自己提出的面板调试理论中存在的问题从而作出更杰出的成就。
需要注意的是在如下的方法中,试琴和做音频采集时该去录什么内容。目前作为专业演奏者的实琴方式对其个人非常有效,例如好多专业的同学们一上来就是柴小协。讲真,小编每次遇到这种情况已经跟着旋律飞起来了演奏结束才想起来今天是来干嘛的。如同引用「1」中提到的,在听觉的认知层面越高,人与人之间的体验差异就越大。所以录制的内容应以空弦和音阶为主,这会让我们的注意力更集中在音色而不是旋律上。采用这样的方式,也有利于我们发现某一把具体的琴是否在某个具体频率上存在例如漏频等缺陷。当然,一小段旋律也是有必要的,这里仍建议最好选现代一点又不至于到无调性那么特别的选段。介于古典主义和勋伯格之间最好,比如西贝柳斯那种。
方法一:1台电脑+音频软件(例如Knotatk)+任意mic+1把自己熟悉的提琴作为样本
- 用途:录音之后使用音频编辑软件打开录音文件按照上述方式进行谐波,全频段频谱上的调试。提升或降低目标频段的响度然后对比记忆这些可以被自己感受到的差别。之后再跟自己过去使用中的主观体验进行交叉验证最后把这些都记录下来。
- 优势:操作简易无需额外设备,对录音环境与器材无特别要求。可以帮助个人爱好者了解正确的音色描述。
- 不足:虽然这样可以让每一个人了解到一些关于音色基本的正确的体验,但不同人建立的资料库之间不具备数据交互性。
方法二:电脑+音频软件+名古琴音色包+好一点的声卡+监听耳机
- 用途:使用低成本高性价比的组合增加听音时的还原真实效果。不仅可以在录制自己样本琴时可以获得更准确的数据,还有了一个标准的参照例如:Native Instruments Stradivari Violin v1.1.0。这套音色采用实际录音的方式,采集于Antonio Stradivari于1727年制造的“维苏威”。录制场地在克雷莫纳礼堂Giovanni Arvedi。每一个音符都有20种弓法。
- 优势:有了一套公认的音色包作为标准,我们就有了一个共同的参照。再去讨论某些音色上的问题就容易多了。
- 不足:使用实际录音的方式制作一把提琴的音色的工作量巨大,目前可以选择的提琴实录音色屈指可数。不足以形成一个资料库去支持音色描述中的冷暖明暗的多种音色听音参考。
方法三:电脑+音频软件+ IR音色单块效果器(Vsound2)+提琴声学测量系统+电小提琴或拾音器+半消音室
- 用途:不仅使用实录作为音频采集方案。还需要使用这类开放式的组合自己制作任意数量小提琴的录音数据和频响应数据(IR)支持工作室环境下完成调音后将修改结果实时的演奏出来。
- 优势:可以建立一套完成的关于提琴音色的数据库,包括实际演奏录音和频谱数据。使用符合统计标准对音色进行更准确的定义。
- 不足:操作比较复杂。需要半消音录音环境。整各系统器材线材较多需要较大空间。
应用:
一把各个方面出色的提琴对于专业演奏家起到如虎添翼。但首先还是需要你是那只老虎,一个蹩脚的小提琴手对于音色和音乐的理解很有限。一个人无法制造出自己无法理解的声音。而上述方法是希望在一定程度上更有效率的提高制琴师和提琴爱好者对于音色的了解。这并不能取代系统化的演奏训练,但我们可以把读论文的时间节省下来花在这种更有效率理解声音的尝试中。在这些使用科技作为辅助的尝试中与传统提琴并不存在什么矛盾与冲突,古代的制琴师和现在的音频工程师其实从事的同一种职业:制造声音。不是某一种声音而是按照不同音乐家的要求去订制声音。
- 或许未来当我们讨论某一把提琴的音色时可以使用同一组音色术语,一个标准的提琴音色参照,在更具体的某个频段去探讨。
- 制琴系的老师或许可以使用这些音频样本作为描述音色的辅助参考;音频科技系和提琴制作系放到一起看来确实很合理。
- 独立的提琴制作师傅们有没有想过下次客户再提出对声音的要求这里暖一点那里亮一点什么的时候,大家先坐下来听几段音频。哪怕确认一下音色的大致走向也好再开工。
- 更重要的是,只有做好了这些准备工作。提琴声学之后的技术与应用才能发挥的更有效率,不然可能我们从一开始就没搞清楚我们之间在说什么。
引用:
- 「1」:ID萌物在知乎的回答:为什么关于音色的形容词有明亮与暗淡?其中的声学原理是 https://www.zhihu.com/question/347667806/answer/835448301
- 「2」:ID刘老湿在知乎的回答:https://www.zhihu.com/question/347667806/answer/836797274
- 「3」:Bob Katz【Mastering Audio: The Art and the Science】
- 「4」:David M. Howard Jamie A.S 【Acoustics and Psychoacoustics】
- 「5」:可听化概念来重庆理工大学郭小渝老师口述和Colin E. Gough 教授的乐器声学教程。
- 「6」:HELMHOLTZ H V. Die Lehre von den Tonempfindungen als physio-logische Grundlage für die[J]. Theorie der Musik, 1863
- 「7」:Colin E. Gough 教授在2020年提琴声学在线会议中的分享:【从单板到整琴的提琴振动模态演变过程】
- 「8」:百度百科花腔女高音
很高深的知识!
关于提琴声音的震动,虽然主要是通过耳膜来感受,身体的其他部位我觉得是可以感受到震动的,因为声音可以使一定的物体产生共振。我在几天前买琴试琴的时候,太太对其中声音最好的一把琴的评价就是:这把琴演奏到某个音符的时候,我的心就跟着“嗡”的一下,“震撼”的感觉最明显。
另外,我到NI的官网听了Strad小提琴音色,怎么还是有电音的感觉,不知是先入为主还是怎么,觉得小提琴是最难通过DAW来实现的。钢琴、吉他等等我都听不太出区别,小提琴总是听着不真实。
关于第一条我也倾向于有这种可能,在之前给你看过的声学相机阵列拍的实际演奏的那段。至少人的面部和下颌不仅发生了振动,而且会产生可被观测的声辐射,如果是其他器官,理论上也可能能发生可以被感知的共振。但应该不会产生声辐射。NI和Vsound2不一样,可以说后者算是一种模拟,NI是实际录音的音色包。如果只听其中的空弦或某一个音阶的时候就是传统提琴发出的声音。但乐曲的时候就完全不一样了,音符之间的过度处理是由算法完成的。大部分的区别来自于这里。和乐曲有关系,比如大小无听起来并不明显因为本来演奏风格就可以是绝对理性木得感情全都要拉均匀。但如果换到浪漫主义时期的作品,算法就可以明显被听出来处理的还不够完美。