信息理論證明巴赫是一位偉大的作曲家


約翰·塞巴斯蒂安·巴赫被認為是西方古典音樂的偉大作曲家之一?,F(xiàn)在,研究人員試圖用信息理論分析巴赫的音樂,來找出他被稱為偉大作曲家的原因。
美國賓夕法尼亞大學的Suman Kulkarni和同事想了解回憶或預測一首音樂的能力與音樂結(jié)構(gòu)的關系。他們選擇巴赫的作品作為分析對象,因為他創(chuàng)作了大量不同結(jié)構(gòu)的作品,包括眾贊歌和托卡塔。相關研究近日發(fā)表于《物理評論快報》。
首先,研究人員將每個音符作為一個節(jié)點、將音符間的每個過渡表示為一條邊線,然后把它們連接起來,從而將每個作品轉(zhuǎn)換成一個信息網(wǎng)絡。利用這個網(wǎng)絡,他們比較了每首曲子中的信息量,發(fā)現(xiàn)自由且即興的托卡塔由于旨在娛樂和制造驚喜,因此包含的信息比為教堂等更具冥想性的環(huán)境而創(chuàng)作的眾贊歌多。
Kulkarni和同事還利用信息網(wǎng)絡將巴赫的音樂與聽眾對音樂的感知進行了比較。研究人員使用了一個現(xiàn)有的計算機模型。該模型基于參與者對屏幕上的一系列圖像做出的反應構(gòu)建。他們對基于該模型的信息網(wǎng)絡進行調(diào)整以適用于音樂分析,每個音符間的連接代表聽眾認為兩個相連音符連續(xù)播放的可能性有多大,或者如果這種情況發(fā)生,聽眾有多驚訝。
因為人類并不能完美接收信息,所以顯示人們假定音符變化的信息網(wǎng)絡很少與直接基于該曲的信息網(wǎng)絡完全一致,這樣研究人員就可以對這種不匹配進行量化。結(jié)果研究人員發(fā)現(xiàn),不匹配度很低,這表明巴赫的作品有效地傳達了信息。
不過,Kulkarni希望對人類感知的計算機模型進行微調(diào),以更好匹配人們聽音樂的真實大腦掃描情況。
在加拿大西蒙菲莎大學的Randy McIntosh看來,該研究在神經(jīng)科學領域,有望填補音樂等復雜結(jié)構(gòu)與大腦反應間的知識空白,但是該研究忽略了影響人對音樂感知的其他因素,比如,聽眾聽一首曲子的時間以及他們是否受過音樂訓練。
McIntosh還指出,信息理論尚未揭示巴赫的曲子與其他音樂相比是否與眾不同。
相關論文信息:https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.6.013136
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