УДК 78+534.3+534.6

 

Харуто Александр Витальевич – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московская государственная консерватория (университет) имени П. И. Чайковского», кафедра музыкально-информационных технологий, заведующий кафедрой, кандидат технических наук, доцент, Москва, Россия.

E-mail: kharuto@yandex.ru

РФ, Москва, 125009, Большая Никитская ул., д. 13,
тел. +7-495-690-60-92.

Авторское резюме

Состояние вопроса: Объективный анализ музыкального звука позволяет решать ряд новых задач музыковедения, однако для этого требуется выявить соответствие физических и музыковедческих параметров звука. Научный подход в этой области стал развиваться в XIX веке и имеет два основных направления – анализ тембра и высоты звука. Оба направления испытывают «трудности перевода» с «физического языка» на «музыковедческий».

Результаты: Использование компьютеров и создание специальных программ анализа звука для задач музыковедения (в частности, созданных автором) позволило получить новые результаты в области исследования традиционных музыкальных культур, а также анализа исполнения академической музыки. Так, в народном пении были обнаружены звукоряды с равномерной темперацией, содержащие от 15 до 30 и более ступеней в октаве, а также с нарастающим расстоянием между ступенями. Анализ вариаций тембра в электроакустической музыке позволил выявить сложные звуковые конструкции, не распознаваемые на слух. Анализ агогики и динамики в фортепианном исполнении выявил корреляцию между особенностями трактовки произведения и родного языка исполнителя.

Область применения результатов: Фактически в компьютерном анализе музыкального звука успешно измеряются только три объективных показателя – частота, интенсивность и длительность компонентов звука, связанные известным образом с субъективными – воспринимаемой высотой звука, громкостью и длительностью; многие другие характеристики остаются за рамками исследования. Таковы все тембровые свойства (кроме звонкости) – бархатистость, серебристость и т. п., для которых нет каких-либо количественных шкал оценивания ни у «физиков», разрабатывающих объективные методы измерения музыкального звука, ни у самих музыковедов.

Выводы: Использование объективных методов анализа звука в музыковедении затруднено традицией использования музыкантами-исследователями исключительно методов слухового анализа, а также отсутствием шкал для количественного оценивания квалитативных параметров звука, однако ряд успешных исследований, уже выполненных количественными методами, позволяет надеяться на дальнейшее развитие этого подхода.

 

Ключевые слова: музыка; звук; анализ; количественные методы; компьютерные методы; традиционная музыкальная культура; европейская академическая музыка; музыковедение; лингвистика.

 

Sound Analysis in Musicology: Progress and “Difficulties in Translation”

 

Kharuto Alexander Vitalievich – Moscow P. I. Tchaikovsky Conservatory, Director of Department of Musical Informatics, Ph. D. (tech.), Associate Professor, Moscow, Russia.

E-mail: kharuto@yandex.ru

13, Bolshaya Nikitskaya Str., Moscow, Russian Federation, 125009,
tel: +7-495-690-60-92.

Abstract

Background: Objective analysis of musical sound allows carrying out some new studies in musicology, but it requires the finding of correlation between physical and musicological characteristics of sound. A scientific approach to this field began in XIX century and has two main directions – the analysis of timbre and sound pitch. Both branches make “difficulties in translation” from a “physical language” to a “humanitarian” one.

Results: Using computers and creating special programs for analysis of musical sound in musicology (developed by the author in particular) result in some new vision of traditional musical cultures and studies of academic music performance. For instance, in folk singing some equal-tempered pitch rows have been found with the number of stages from 15 to 30 and more pro octave. Another type of folk pitch rows contains stages with rising distance between them. Analysis of timbre variations in electro-acoustical music has discovered complex sound constructions, which could not be recognized by hearing. The investigation of pianoforte performance style has shown some correlation between parameters of agogics and dynamics and some properties of the mother tongue of the performer.

Research limitations: In fact, with the help of computer analysis only three objective parameters, namely, frequency, intensity and duration of sound components connected with subjective ones – perceptive sound pitch, loudness and duration – are successfully measured. Many other characteristics are beyond the scope of this investigation. They include all the timbre properties (except sonority) – mellow, silvery tones, etc, for which neither “physics” nor musicologists have any quantitative scales of estimation.

Conclusion: The penetration of objective sound analysis methods into musicology will be complicated due to the musician’s tradition of only-hearing-analysis and the absence of quantitative scales for estimation of qualitative sound parameters. Also a series of successful quantitative investigations, carried out in this field, raises our hopes that they will be in progress.

 

Keywords: music; sound; analysis; quantitative methods; computer methods; traditional musical cultures; European academic music; musicology; linguistics.

 

Начиная с XX века, музыкальный звук исследуется на основе объективных методов. Хорошо известны работы Г. Гельмгольца, объясняющие слуховое восприятие музыкальных тонов – он с помощью объемных резонаторов выделял отдельные гармоники музыкального звука и измерял их интенсивность. Кроме того, на основе взаимного расположения гармоник разных тонов Гельмгольц вычислил зависимость степени консонантности (т. е. «слитности» звучания) / диссонантности для созвучий 12-полутонового равномерно-темперированного звукоряда, принятого в академической европейской музыке. (Русский перевод его труда недавно переиздан – см. [6]).

 

В России объективным анализом музыкального звука начали заниматься в 1920-х годах: первыми, по-видимому, были С. Н. Ржевкин и В. С. Казанский, а также Н. А. Гарбузов, имевший двойное образование (техническое и музыкальное) и его сотрудник А. В. Рабинович, а позже – другие сотрудники и ученики. Уже в работах тех лет обсуждалась проблема сопоставления объективных и субъективных характеристик музыкального звука. Так, в статье [19] автор связывает качества певческого голоса с «музыкально-эстетическими требованиями, общими для всех музыкальных инструментов». «Эти требования, – пишет он, – состоят в красоте тембра, большом частотном диапазоне, большом динамическом диапазоне, одинаковой мощности для всей исполняемой полосы частот, музыкальной подвижности (т. е. способности исполнять любые быстрые и сложные мелодические фигуры) и др.».

 

Отметим, что здесь часть параметров может быть измерена приборами – таковы частотный диапазон (подразумевается высотный диапазон звуков) и динамический диапазон (пределы изменения интенсивности звука), а также равномерность мощности звуковых колебаний во всем высотном диапазоне. Другие же характеристики – красота тембра и музыкальная подвижность – не поддаются объективному измерению, поскольку нам до сих пор неизвестны физические параметры, которыми можно полностью охарактеризовать эти качества – выявлены только отдельные зависимости (перечень некоторых тембровых качеств и связанных с ними частотных полос спектра приведены, напр., в [13]).

 

В указанной статье [см.: 19] автор ссылается на работу [см.: 10], где была показана особенность нижней певческой форманты (около частоты 500 Гц): оказалось, что у профессионального певца форма этой части спектра «более острая», чем у поющего тот же звук не-певца. (Считается, что выраженная нижняя певческая форманта придает голосу «округлость», т. е. улучшает качество вокального звука – см., напр., [15]). Далее этот результат подтвердился в работе У. Бартоломью [см.: 36], который замерил спектр в более широкой полосе и установил дополнительно существование верхней певческой форманты, связанной со звонкостью, «полетностью» голоса. По его данным, она располагается в области 2800–2900 Гц для мужского голоса и около 3200 Гц – для женского.

 

Так было положено начало направлению «тембровых» исследований музыкального звука, связанных с качеством певческого голоса и поисками физических характеристик, «ответственных» за свойства «хорошего» голоса.

 

* * *

В том же XIX веке в Европе возникло направление исследований, связанное с изучением традиционных музыкальных культур разных народов. Одной из особенностей этих культур был своеобразный музыкальный строй, отличавшийся от «европейского», что делало невозможным использование «академической» пятилинейной нотации, принятой в европейской музыке, для адекватной записи мелодий. Кроме того, музыковеды «европейской» школы не были обучены распознавать и фиксировать такие непривычные звукоряды (и эта ситуация сохраняется до нашего времени). В связи со сказанным возникла задача автоматической расшифровки (транскрипции) фонограмм, т. е. построения звуковысотного рисунка музыкального исполнения с использованием физических приборов.

 

Один из современных турецких ученых, А. Гедик (по первому образованию – инженер-связист, по второму – музыковед), в своей диссертации [см.: 39] приводит такой перечень «исторических» разработок технических средств для автоматической нотации. Первая машина для автоматической транскрипции, по данным работы [см.: 37, 38], была изобретена около 1870 года. Для этой же цели были далее созданы разные устройства – например, Аппуновский тонометр (Appunn’s Tonometer, 1879), Фонодейк Миллера (Miller’s Phonodeik, 1916), аппарат для фонофотографии Метфесселя (Metfessel’s Phonophotography, 1928), аналогичный аппарат Сишора (Seashore’s Phonophotograph, 1932), аппарат для «прямой фиксации высоты звука» авторов Обата и Кобаяши (Obata and Kobayashi, 1937). Наиболее широкое распространение в этномузыкологии получил, как указывает автор, мелограф Сигера (Seeger’s Melograph, 1951, 1958).

 

Отметим, что перечисленные приборы могли использоваться как для исследований в этномузыковедении, так и в лингвистике – при изучении интонации (см., напр., [12; 11]).

 

В России в конце 1920-х годов А. В. Рабинович, работавший вместе с Н. А. Гарбузовым, с помощью прибора для графической записи звуковых колебаний, созданного (и специально доработанного для данной задачи) В. С. Казанским, исследовал мгновенную высоту тона скрипки и фиксировал отклонения от нотного текста как характеристику своеобразного интонирования мелодии разными музыкантами. Эта работа была проведена в акустической лаборатории Государственного института музыкальной науки [см.: 18]. Оценивая полученные результаты, он писал: «Звуковысотный анализ приводит нас к убеждению, что в живом музыкальном исполнении не существует интервалов, имеющих всегда неизменную строго определенную величину. < > Модификация величины интервалов является одним из существенных элементов музыкальной выразительности (разрядка А. Рабиновича — А. Х.)». Позже эти выводы были подтверждены в других работах, проводившихся в Лаборатории музыкальной акустики Московской консерватории, руководимой Н. А. Гарбузовым. В заключении своей работы А. Рабинович писал: «Громадные возможности, открываемые для музыкознания осциллографическим методом анализа мелодии, не исчерпываются, конечно, описанным в настоящем исследовании. Анализ музыкального исполнения больших мастеров дает богатейший материал в руки педагогов; осознание процесса звучания сыграет большую роль в музыкальном развитии исполнителей… < > Помимо профессиональной музыки, осциллографический анализ найдет широкое применение в области народной музыки, давая возможность записи подлинного строя музыки нацменьшинств, записи, не испорченной “темперированным” воспитанием этнографов».

 

Таким образом, уже в то время (1920–30-е гг.) упоминавшаяся выше проблема «нестыковки» изучаемого материала (народной музыки) и «темперированного воспитания этнографов» (т. е. привычка слышать звук как бы через «призму» 12-полутонового равномерно-темперированного строя) хорошо осознавалась в среде ученых, занимавшихся объективным анализом музыкального звука.

 

* * *

Отметим, что в рассмотренном «звуковысотном» направлении исследований основной задачей было восстановление текста, пусть ранее и не существовавшего, но подразумевавшегося народными музыкантами, хранимого в памяти и передаваемого из поколения в поколение. При этом способ фиксации реконструированного «исполнительского текста» оказывается далеко не очевидным: для обеспечения точности он должен подбираться с учетом особенностей изучаемой традиционной культуры. Например, музыкальный номер, основанный на 30-ступенной звуковысотной системе (см. ниже), нет смысла записывать в 12-ступенной равномерно-темперированной системе, поскольку при этом исследователь вынужден будет округлять высоты звуков до ближайших «нот» европейской системы нотации, и при этом все своеобразие исходного текста может быть потеряно. В радиотехнике[1] такой процесс называется «квантованием по уровню», и он всегда сопряжен с возникновением «шума квантования», т. е. погрешностей округления исходных истинных значений до «разрешенных». В данном случае в качестве последних выступают высоты звуков, которым соответствуют «ноты» в системе записи, а «исходными» являются истинные высоты звуков в исполнении. Вносимые при квантовании искажения оказываются тем меньше, чем меньше шаг между «разрешенными» значениями, в данном случае – фиксируемыми ступенями звукоряда.

 

В разработках автора [см.: 29] указанная проблема решается путем определения и фиксации высоты звука с точностью до 4..5 центов[2], что совпадает со средней слуховой различительной способностью человека. Результат при этом записывается в компьютерный файл и далее может быть обработан разными способами – например, по звуковысотному рисунку можно построить статистическое распределение высот, в котором обычно обнаруживаются «пики», соответствующие ступеням истинного звукоряда (см., напр., [32]). Ряд исследований, проведенных на основе такого метода анализа, показал, что народные певцы обычно используют свой индивидуальный звукоряд с интервалом между ступенями примерно от 1/15 до 1/30 октавы (см. [21; 27; 28] и др.).

 

Следует заметить, что в некоторых традиционных субкультурах звукоряд вообще отсутствует – таковы, например, северные плачи, исследовавшиеся нами в [41]; см. также [20]. В других образцах обнаруживается совершенно иной тип звукоряда, в котором интервалы между соседними ступенями оказываются нарастающими по величине. Например, в одной из фонограмм звукоряд в целом содержал 27 ступеней, причем интервалы постепенно увеличивались: на ступенях № 2 – № 6 они имели величину около 40 центов, потом вырастали до 60–70 центов на ступенях № 10 – № 18 и примерно до 90 центов – на ступенях № 26 и № 27. Такой тип звукоряда не является исключением в народном музицировании: аналогичные структуры (обнаруженные Д. Смирновым с помощью программы автора), упоминались в работе [20], а позже в практике исследований автора наблюдались, например, в исполнении хора из Тульской области, записанном в начале XXI века – интервал между ступенями нарастал примерно от 30 до 60 центов в диапазоне высот малой – первой октавы. (Можно отметить, что подобный эффект наблюдается и в высокочастотной части диапазона звучания инструментов – например, постепенное наращивание интервалов присутствует в правой части известной кривой Рэйлсбека, описывающей практику настройки роялей – см. [17]).

 

Очевидно, что внедрение точных методов анализа, позволяющих обнаружить такие особенности, не могло состояться без использования компьютерной техники.

 

Компьютерные музыкально-акустические исследования начались в России примерно с 1990-х годов. В 1993 году был создан Вычислительный центр Московской консерватории и на его базе начались работы в области компьютерного анализа музыкального звука. Первые результаты исследований, посвященные анализу структуры спектра певцов разных жанров, были опубликованы в 1995 году в совместной статье [16]. Затем в работах С. Хима [см.: 33; 34] были приведены результаты анализа звуковысотного рисунка народных певцов Камбоджи, выполненные программами автора; тогда в ней уже была предусмотрена возможность измерения точных звуковысотных положений отдельных звуков и параметров вибрато (частоты и амплитуды колебаний высоты звука). Далее эта же программа стала использоваться в упоминавшихся выше совместных работах с Д. В. Смирновым по анализу русского фольклора.

 

Несколько ранее начал работы по анализу параметров речевого звука В. Р. Женило (см., напр., [8; 9]), с которым автор этих строк неоднократно консультировался в начале своей работы при создании первого варианта комплекса программ для анализа музыкального звука. Известны также работы Н. С. Бажанова [см.: 3; 4], В. П. Морозова [см.: 14; 15; 16]; автор этих строк активно включился в указанный процесс в 1993 г. (см., напр., [26; 42; 43]). Среди нынешних авторов «молодого поколения» можно назвать А. Фадеева [см.: 25], А. Бакаева [см.: 5], Н. Соловьеву [см.: 22], Н. Глазырина [см.:7].

 

Аналогичные работы проводили и зарубежные исследователи: с 2000 года существует Международное общество по извлечению музыкальной информации – ISMIR, которое инициировало ряд работ, направленных на создание компьютерных систем автоматического анализа музыкального звука с целью восстановления исходного текста. Обзор этого направления исследований за 50 лет развития компьютерной техники приведен, например, в [40]. В работе [39] отмечалось, что почти 95 % докладов на конференциях ISMIR посвящены музыке «европейского образца», использующей 12-полутоновый равномерно-темперированный звукоряд, в то время как анализ «не-европейской» музыки почти отсутствует. (Такой «перекос» вызван, видимо, экономическими причинами – потребностями охраны авторских прав).

 

Упоминавшийся выше А. Гедик внес солидный вклад в развитие компьютерных систем анализа музыкального звука, ориентированных на традиционные музыкальные культуры: он создал первую в истории автоматическую систему расшифровки традиционной турецкой музыки [см.: 39]. Результаты расшифровок записываются в специальной системе нотации турецкой национальной музыки, которая использует в качестве наименьшего системообразующего интервала гольдерову комму (Holderian comma, Hc) равную 1/53 части октавы (т. е. 22,64 цента), причем интервалы между ступенями образуют неравномерно-темперированную систему.

 

* * *

Работы автора этих строк охватывают разнообразные направления. Накопленный опыт компьютерного анализа музыкального звука позволил классифицировать ряд характерных задач, возникающих в таких работах [см.: 31] – они приведены в таблице 1. Рассматривая эту классификацию с точки зрения задач и ситуаций, возникающих в лингвистике, можно обнаружить весьма существенные совпадения (см. табл. 1).

 

Таблица 1. Цели анализа звучания музыкального исполнения в музыковедении (М) и аналогичные задачи в лингвистике (Л)

Наличие письменного текста	Цели анализа звучания	Характер источника звучания
Известный текст	Выявление погрешностей (отклонений от текста)	(М) – Ученическое исполнение (Л) – Упражнения при обучении языку
	Выявление интерпретации (отклонений от текста)	(М) – Мастерское исполнение (Л) – Художественное слово
«Неполный» текст	Выявление и фиксация ненотированных эффектов в звучании	(М) – Электроакустические инструменты, специально подготовленные акустические инструменты и т. д. (Л) – Своеобразная фонетика, интонация и пр.
Отсутствующий текст	Реконструкция текста, разработка способов нотации	(М) – Народное музыкальное искусство (Л) – Изучение неизвестного языка

 

Упомянутые выше работы автора по исследованию традиционных музыкальных культур относятся в основном к нижней строке таблицы. В последней из работ этого направления [см.: 35] удалось количественно оценить изменения в традиции исполнения классических композиций в музыке Востока (инструменты тар и танбур), связанных, видимо, с влиянием музыки европейского строя. В исполнении современного поколения музыкантов (учившихся в консерватории) преобладают интервалы, равные или кратные 100 центам, в то время как в исполнении мастеров 1960-х годов более характерными оказываются гораздо меньшие интервалы – 25; 50; 75 и т. д. центов. Аналогичная звуковысотная система обнаружена нами в традиционной казахской музыке [см.: 23; 24].

 

По тематике средней строки таблицы проводился, в частности, анализ фонограмм электроакустической музыки – звука к фильму «Солярис» (см. [30]). Тембровые вариации играют здесь решающую роль, но описывающей их партитуры, естественно, не существует. Наш анализ открыл некоторые ранее никем не замеченные звуковые «конструкции», которые, например, «скрепляют» всю композицию (лейттон – фа малой октавы), и другие плохо различаемые на слух элементы.

 

В раздел «известный текст – интерпретация» (верхняя строка таблицы) попадает исследование [1], в котором стиль фортепианного исполнения изучался путем измерения параметров агогики и динамики. На основе сопоставления параметров исполнения одних и тех же фрагментов европейской фортепианной музыки известными музыкантами дальневосточного региона (Китай, Корея, Япония), России и Европы удалось показать, что стиль исполнения в значительной степени связан с родным языком музыканта, а именно – с типом ударения в его языке.

 

В свое время еще Б. Асафьев писал: «Китайские музыкальные интонации рядом с речевыми интонациями звучат для меня (речи я не понимаю), как чуткого музыканта, не только интонационно-музыкально логично и убедительно, но ощущаются как обусловленные интонациями речи» [2, с. 241]. В целом агогические и динамические профили исполнения в интерпретации различных пианистов из указанных стран демонстрируют значительное сходство, что, видимо, указывает на доминирование европейского начала (вне зависимости от национальности исполнителя) в условиях художественной интерпретации сочинений, принадлежащих к европейской музыкальной традиции [см.: 1]. При этом динамическое и агогическое интонирование китайских, корейских и японских пианистов имеет ряд специфических качеств, которые удалось оценить количественными методами и найти им объяснение в просодических системах соответствующих языков.

 

* * *

Итак, для проведения объективного анализа музыкального исполнения необходима «стыковка» измеряемых физических параметров звука и музыковедческих понятий, связанных с особенностями музыкального «текста» и исполнения, т. е. в некотором смысле «перевод» терминов с одного («физического») языка на другой («музыковедческий»).

 

Фактически в компьютерном анализе музыкального звука успешно измеряются только три объективных показателя – частота, интенсивность и длительность компонентов звука, связанные известным образом с субъективными – воспринимаемой высотой звука, громкостью и длительностью; многие другие характеристики остаются за рамками исследования. Таковы все тембровые свойства (кроме звонкости) – бархатистость, серебристость и т. п., для которых нет каких-либо количественных шкал оценивания ни у «физиков», разрабатывающих объективные методы измерения музыкального звука, ни у самих музыковедов.

 

Еще одной существенной «трудностью перевода» оказывается распространенное среди музыкантов убеждение, что объективные количественные методы анализа звука им не нужны, поскольку они «и так все слышат» (что, однако, далеко не всегда подтверждается – особенно для непривычных им звуковых объектов и структур). Опыт других гуманитарных наук – например, психологии и лингвистики, давно уже использующих математические методы – пока оказывается для музыковедов малоубедительным.

 

Автор, тем не менее, надеется, что упомянутые объективные и субъективные трудности со временем удастся преодолеть…

 

Список литературы

1. Айзенштадт С. А., Харуто А. В. О некоторых особенностях фортепианного интонирования представителей музыкальной культуры стран Дальневосточного региона (Китай, Корея, Япония) в контексте языковых закономерностей // Музыкальная академия. – 2013. – № 1. – С. 118–125.

2. Асафьев Б. В. Музыкальная форма как процесс. Ч. 2. Интонация. – М.: Музыка, 1971. – 376 с.

3. Бажанов Н. С. Динамическое интонирование в искусстве пианиста: исследование. – Новосибирск: Новосибирская государственная консерватория им. М. И. Глинки, 1994. – 299 с.

4. Бажанов Н. С. Изучение звучащего музыкального произведения компьютерными технологиями: музыкальное время // Музыка в информационном мире. Наука. Творчество. Педагогика. Сборник научных статей / Научные редакторы: Г. Р. Тараева, Т. Ф. Шак. – Ростов-на-Дону, Издательство Ростовской государственной консерватории им. С. В. Рахманинова, 2004. – С. 12–43.

5. Бакаев А. В. Исследование вокальной речи как нестационарного случайного процесса и разработка критериев объективной оценки певческого голоса. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. – Таганрог, ТТИ ЮФУ, 2009. – 146 с.

6. Гельмгольц Г. Учение о слуховых ощущениях как физиологическая основа для теории музыки / Пер. с третьего нем. издания 1870 г. 2-е изд. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011. – 594 с.

7. Глазырин Н. Ю. Алгоритмическое распознавание аккордов в цифровом звуке. Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук. – Екатеринбург, Уральский федеральный университет, 2015. – 88 с.

8. Женило В. Р. Анализ параметров частоты основного тона голоса человека для автоматической идентификации личности. – М.: Вычислительный центр Академии наук СССР, 1988. – 22 с.

9. Женило В. Р. Компьютерная фоноскопия. – М.: Академия МВД России, 1995. – 208 с.

10. Казанский В. С., Ржевкин С. Н. Исследования певческого голоса // Журнал прикладной физики. – 1928. – Т. 5. – С. 87–116.

11. Кантер Л. А. Системный анализ речевой интонации: Учебн. пособие. – М.: Высшая школа, 1988. – 127 с.

12. Кейтер Дж. Компьютеры – синтезаторы речи / Пер. с англ. под ред. В. А. Усика. – М.: Мир, 1985. – 240 с.

13. Кузнецов Л. А. Акустика музыкальных инструментов. Справочник. – М.: Легпромиздат, 1989. – 368 с.

14. Морозов В. П. Эмоциональная выразительность певческого голоса: роль макроструктурных и микроструктурных изменений спектра // Музыка и информатика. – М.: Московская государственная консерватория, 1999. – С. 182–200.

15. Морозов В. П. Искусство резонансного пения. Основы резонансной теории и техники. – М.: МГК им. П. И. Чайковского, ИП РАН, 2008. – 592 с.

16. Морозов В. П., Кузнецов Ю. М., Харуто А. В. Об особенностях спектра голоса певцов разных жанров // Проблемы информационной культуры. Вып. 2. Информационный подход и искусствознание. – М.; Краснодар: Краснодарский государственный университет культуры и искусств, 1995. – С. 147–156.

17. Порвенков В. Г. Акустика и настройка музыкальных инструментов. Методическое пособие по настройке. – М.: Музыка, 1990. – 192 с.

18. Рабинович А. В. Осциллографический метод анализа мелодии. – М.: Музгиз, 1932. – 32 с.

19. Рабинович А. В. Физические характеристики певческого голоса. // Успехи физических наук, т. XV, вып. 7, 1935. – C. 924–930.

20. Смирнов Д. В. Причитания Верхней Пинеги (компьютерный анализ звуковысотности) // Актуальные проблемы полевой фольклористики. Вып. 2. – М.: Издательство Московского университета, 2003. – С. 26–36.

21. Смирнов Д. В., Харуто А. В. Нелинейный звукоряд в музыкальном фольклоре: общая закономерность и индивидуальность // Языки науки – языки искусства / Общ. ред. З. Е. Журавлевой, В. А. Копцик, Г. Ю. Резниченко. – М.: Прогресс-Традиция, 2000. – С. 347–352.

22. Соловьева Н. А. Исследование интерпретации музыкального произведения с помощью математических методов // Количественные методы в искусствознании. Сборник материалов Международной научно-практической конференции, посвященной памяти Г. А. Голицына, 20–22 сентября 2012 г., Екатеринбург / В. М. Петров, А. В. Харуто, Н. Н. Корытин (научн. редакторы). – Екатеринбург: Артефакт, 2013. – С. 154–161.

23. Утегалиева С. И., Харуто А. В. Компьютерное исследование традиционного строя казахской домбры на примере фрагмента из кюя Д. Нурпеисовой «Енбек epi» // Музыковедение. – 2013. – № 8. – С. 28–39.

24. Утегалиева С. И., Харуто А. В. Компьютерные исследования звукорядов казахского кыл-кобыза // Музыковедение. – 2013. – № 12. – С. 38–45.

25. Фадеев А. С. Идентификация музыкальных объектов на основе непрерывного вейвлет-преобразования. Автореферат на соискание учёной степени кандидата технических наук. – Томск: Томский политехнический университет, 2008. – 20 с.

26. Харуто А. В. Использование персонального компьютера как средства анализа спектра звука в музыковедческом исследовании / Материалы международного научного симпозиума «Эмпирическая эстетика: информационный подход». – Таганрог: ТРТУ, 1997. – С. 158–162.

27. Харуто А. В. Компьютерная расшифровка фонограмм фольклорного пения // Творчество в искусстве – искусство творчества / Под ред. Л. Дорфмана, К. Мартиндейла, В. Перова, П. Махотки, Дж. Купчика. М.: Наука; Смысл, 2000, С. 325–336.

28. Харуто А. В. Компьютерный анализ музыкального звука и стиля исполнения // Музыка в информационном мире. Наука. Творчество. Педагогика. Сборник научных статей / Научные редакторы: Г. Р. Тараева, Т. Ф. Шак. – Ростов-на-Дону: Издательство Ростовской государственной консерватории им. С. В. Рахманинова, 2004. – С. 142–163.

29. Харуто А. В. Программа SPAX для ОС Windows. Свидетельство ФГУ «Роспатент» о регистрации № 2005612875 от 7 ноября 2005 г.

30. Харуто А. В., Катунян М. И., Снигирева С. Д. Анализ музыкальных композиций Э. Артемьева к фильму «Солярис» с использованием компьютерных методов исследования // Музыкальная Академия. – 2011. – № 3. – С. 52–57.

31. Харуто А. В. Компьютерный анализ звука в музыковедении и музыкальной педагогике // Музыкальная академия, 2009. – № 4. – С. 77–83.

32. Харуто А. В. Компьютерный анализ звукоряда по фонограмме // Музыкальная академия, 2010. – № 3. – С. 83–89.

33. Хим С. К проблеме звука в кхмерской музыке. – М.: Хронограф, 1997. – 62 с.

34. Хим С. Теоретические проблемы камбоджийской музыки. Диссертация на соискание учёной степени кандидата искусствоведения. – М.: Московская государственная консерватория, 1998. – 264 с.

35. Юнусова В. Н, Харуто А. В. Компьютерный анализ параметров стиля исполнения в традиционной культуре (на материале классической музыки Востока) // Музыкальная Академия. – 2015. – № 1. – С. 143–147.

36. Bartolomew W. A Physical Definition of “Good Voice Quality” in the Male Voice // Journal of Acoustic Society. – 1934. – N 6. – pp. 25–33.

37. Ellingson T. Transcription // Ethnomusicology: An Introduction. – New York: Norton, 1992. – pp. 110–152.

38. Ellingson T. Notation // Ethnomusicology: An Introduction. – New York: Norton, 1992. – pp. 153–164.

39. Gedik A. C. Automatic Transcription of Traditional Turkish Art Music Recordings: A Computational Ethnomusicology Approach // A Thesis Submitted to the Graduate School of Engineering and Sciences of İzmir Institute of Technology in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor Of Philosophy in Electronics and Communication Engineering. – İzmir, 2012. – 132 p.

40. Gerhard D. Pitch Extraction and Fundamental Frequency: History and Current Techniques // Technical Report TR-CS 2003-06. Regina (Canada): University of Regina, 2003. – 22 p.

41. Kharuto A. V., Smirnov D. V. Information Approach in Examining of Evolution of Russian Northern Folk Musical Tradition. Proc. of IAEA-2002 (17-th Congress of the International Association of Empirical Aesthetics, Takarazuka, Japan, 4 – 8 August 2002). Takarazuka, 2002. – pp. 313–318.

42. Kharuto A. V. Folk Music Sound: Methods and Results of Computer Analysis // Current Trends in Russian Approaches to Art and Culture. Bulletin of Psychology and the Arts. – 2003. – Vol. 3. – pp. 35–37.

43. Kharuto A. V. Computer Sound Analysis in Musicology: Its Goals, Methods, and Results // Aesthetics and Innovation (L. Dorfman, C. Martindale, V. Petrov Eds.) – Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2007. – pp. 305–322.

 

References

1. Ayzenshtadt S. A., Kharuto A. V. On Some Specifics of Pianoforte Intonation of Far East Performers (China, Korea, Japan) in the Context of Language Regularities [O nekotorykh osobennostyakh fortepiannogo intonirovaniya predstaviteley muzykalnoy kultury stran Dalnevostochnogo regiona (Kitay, Koreya, Yaponiya) v kontekste yazykovykh zakonomernostey]. Muzykalnaya akademiya (MusicalAcademy), 2013, № 1, pp. 118–125.

2. Asafev B. V. Musical Form as a Process. Vol. 2. Intonation [Muzykalnaya forma kak protsess. Ch. 2. Intonatsiya]. Moscow, Muzyka, 1971, 376 p.

3. Bazhanov N. S. Dynamical Intonation in Pianoforte Performer’s Art: An Investigation [Dinamicheskoe intonirovanie v iskusstve pianista: issledovanie]. Novosibirsk, Novosibirskaya gosudarstvennaya konservatoriya imeni M. I. Glinki, 1994, 299 p.

4. Bazhanov N. S. Investigation of Sounding Musical Piece with Computer Techniques: Musical Time. [Izuchenie zvuchaschego muzykalnogo proizvedeniya kompyuternymi tekhnologiyami: muzykalnoe vremya]. Muzyka v informatsionnom mire. Nauka. Tvorchestvo. Pedagogika. Sbornik nauchnykh statey (Music in Information World. Science. Creativity. Pedagogic. Collected Articles). Rostov-na-Donu, Izdatelstvo Rostovskoy gosudarstvennoy konservatorii im. S. V. Rakhmaninova, 2004, pp. 12–43.

5. Bakaev A. V. Investigation of Vocal Speech as a Non-Stationary Stochastic Process and Elaboration of Criteria for Objective Estimation of a Singing Voice Quality. Dissertation for Ph. D. Degree in Technical Sciences [Issledovanie vokalnoy rechi kak nestatsionarnogo sluchaynogo protsessa i razrabotka kriteriev obektivnoy otsenki pevcheskogo golosa. Dissertatsiya na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tekhnicheskikh nauk]. Taganrog, TTI YuFU, 2009, 146 p.

6. Helmholtz H. On the Sensations of Tone as a Physiological Basis for the Theory of Music [Uchenie o slukhovykh oschuscheniyakh kak fiziologicheskaya osnova dlya teorii muzyki]. Moscow, Knizhnyy dom “LIBROKOM”, 2011, 594 p.

7. Glazyrin N. Yu. Algorithmic Recognition of Accords in Digital Sound. Dissertation for Ph. D. Degree in Phys.-Math. Sciences [Algoritmicheskoe raspoznavanie akkordov v tsifrovom zvuke. Dissertatsiya na soiskanie uchenoy stepeni kandidata fiziko-matematicheskikh nauk]. Yekaterinburg, Uralskiy federalnyy universitet, 2015, 88 p.

8. Zhenilo V. R. Analysis of Parameters of Main Tone Frequency of Human Voice for Automatic Identification of Personality [Analiz parametrov chastoty osnovnogo tona golosa cheloveka dlya avtomaticheskoy identifikatsii lichnosti]. Moscow, Vychislitelnyy tsentr Akademii nauk SSSR, 1988, 22 p.

9. Zhenilo V. R. Computer Phonoscopy [Kompyuternaya fonoskopiya]. Moscow, Akademiya MVD Rossii, 1995, 208 p.

10. Kazanskiy V. S., Rzhevkin S. N. Investigations of Singing Voice [Issledovaniya pevcheskogo golosa]. Zhurnal prikladnoy fiziki (Journal of Applied Physics), Vol. 5, 1928, pp. 87–116.

11. Kanter L. A. System Analysis of Speech Intonation: A Textbook [Sistemnyy analiz rechevoy intonatsii: Uchebnoe posobie]. Moscow, Vysshaya shkola, 1988, 127 p.

12. Keiter J. Computers as Speech Synthesizers [Kompyutery – sintezatory rechi]. Moscow, Mir, 1985, 240 p.

13. Kuznetsov L. A. Acoustic of Musical Instruments. A Reference Book [Akustika muzykalnykh instrumentov. Spravochnik]. Moscow, Legpromizdat, 1989, 368 p.

14. Morozov V. P. Emotional Expressiveness of Singer’s Voice: The Role of Macro-Structural and Micro-Structural Spectrum Changes [Emotsionalnaya vyrazitelnost pevcheskogo golosa: rol makrostrukturnykh i mikrostrukturnykh izmeneniy spektra]. Muzyka i informatika (Music and Informatics). Moscow, Moskovskaya gosudarstvennaya konservatoriya, 1999, pp. 182–200.

15. Morozov V. P. Art of Resonance Singing. Basis of Resonance Theory and Technique. [Iskusstvo rezonansnogo peniya. Osnovy rezonansnoy teorii i tekhniki]. Moscow, Moskovskaya gosudarstvennaya konservatoriya, Institut Psykhologii Rossiyskoi Academii nauk, Moscow, 2008, 592 p.

16. Morozov V. P., Kuznetsov Ju. M., Kharuto A. V. On Specifics of Voice Spectrum of Singers in Different Genres [Ob osobennostjah spektra golosa pevcov raznyh zhanrov]. Problemy informacionnoj kultury. Vyp. 2. Informacionnyj podhod i iskusstvoznanie (Problems of Information Culture. Vol. 2. Information Approach and Art Theory). Moscow, Krasnodar, Krasnodarskij gosudarstvennyy universitet kultury i iskusstv, 1995, pp. 147–156.

17. Porvenkov V. G. Acoustics and Tuning of Musical Instruments. A Workbook for Tuning. [Akustika i nastrojka muzykalnyh instrumentov. Metodicheskoe posobie po nastrojke]. Moscow, Muzyka, 1990, 192 p.

18. Rabinovich A. V. Oscillographical Method of Melody Analysis [Oscillografichesky metod analiza melodii]. Moscow, Muzgiz, 1932, 32 p.

19. Rabinovich A. V. Physical Characterisics of Singer’s Voice [Fizicheskie harakteristiki pevcheskogo golosa]. Uspehi fizicheskih nauk (Advances in Physical Sciences), Vol. XV, № 7, 1935, pp. 924–930.

20. Smirnov D. V. Lamentations of Upper Pinega River (Computer Analysis of Sound Pitch) [Prichitanija Verhnej Pinegi (kompjuternyj analiz zvukovysotnosti)]. Aktualnye problemy polevoj folkloristiki (Actual Problems of Folklore Field Studies), № 2. Moscow, Izdatelstvo Moskovskogo universiteta, 2003, pp. 26–36.

21. Smirnov D. V., Kharuto A. V. Non-Linear Sound Pitch Row in Musical Folklore: Common Consistent Pattern and Individuality [Nelineiny zvukoriad v musicalnom folklore: obschaya zakonomernost i individualnost]. Jazyki nauki – jazyki iskusstva (Languages of Science – Languages of Art.). Moscow, Progress-Traditsiya, 2000, pp. 347–352.

22. Solovieva N. A. An Investigation of Interpretation of Musical Piece with the Help of Mathematical Methods [Issledovanie interpretatsii muzykalnogo proizvedeniya s pomoschyu matematicheskikh metodov]. Kolichestvennye metody v iskusstvoznanii. Sbornik materialov Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyaschennoy pamyati G. A. Golitsyna, 20 – 22 sentyabrya 2012, Ekaterinburg (Quantitative methods in art science. Proceedings of International Scientific and Practical Conference in Memoriam of G. Golitsin, 20–22 September, 2012, Yekaterinburg). Ekaterinburg, Artefakt, 2013, pp. 154–161.

23. Utegalieva S. I., Kharuto A. V. Computer Analysis of Traditional Pitch Row of Kazakh Dombra Made on a Fragment from D. Nurpeisova’s Kui ‘Enbek epi’ [Komputernoe issledovanie traditsionnogo stroya kazakhskoy dombry na primere fragmenta is kuia D. Nurpeisovoy ‘Enbek epi’]. Musicovedenie (Musicology), № 8, 2013, pp. 28–39.

24. Utegalieva S. I., Kharuto A. V. Computer Investigations of Pitch Rows of Kazakh Kyl-Kobyz [Komputernye issledovaniya zvukoriadov kazakhskogo kyl-kobyza]. Musicovedenie (Musicology), № 12, 2013, pp. 38–45.

25. Fadeev A. S. Indification of Musical Objects Based on Continuous Wavelet-Transformation. Abstract of the Ph. D. Degree Thesis in Technical Sciences [Identifikatsiya muzykalnykh obektov na osnove nepreryvnogo veyvlet-preobrazovaniya. Avtoreferat na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tekhnicheskikh nauk]. Tomsk, Tomskiy politekhnicheskiy universitet, 2008, 20 p.

26. Kharuto A. V. Using Personal Computer as an Analyzing Device of Sound Spectrum in Musicological Study [Ispolzovanie personalnogo kompyutera kak sredstva analiza spektra zvuka v muzykovedcheskom issledovanii]. Materialy mezhdunarodnogo nauchnogo simpoziuma “Empiricheskaya estetika: informatsionnyy podkhod” (Proceedings of International Scientific Symposium “Empirical Aesthetics: Information Approach”). Taganrog, TRTU, 1997, pp. 158–162.

27. Kharuto A. V. Computer Transcription of Phonograms of Folk Singing [Kompyuternaya rasshifrovka fonogramm folklornogo peniya]. Tvorchestvo v iskusstve — iskusstvo tvorchestva (Creativity in Art — Art of Creativity). Moscow, Nauka; Smysl, 2000, pp. 325–336.

28. Kharuto A. V. Computer Analysis of Musical Sound and Performance Style [Kompyuternyy analiz muzykalnogo zvuka i stilya ispolneniya]. Muzyka v informatsionnom mire. Nauka. Tvorchestvo. Pedagogika. Sbornik nauchnykh statey (Music in Information World. Science. Creativity. Pedagogic. Collected Articles). Rostov-na-Donu, Izdatelstvo Rostovskoy gosudarstvennoy konservatorii im. S. V. Rakhmaninova, 2004, pp. 142–163.

29. Kharuto A. V. Program SPAX for Windows. Reg. № 2005612875 of Federal Institute of Industrial Property of Russia, 2005.

30. Kharuto A. V., Katunyan M. I., Snigireva S. D. Analysis of Musical Compositions of E. Artemev from the film “Solaris” With the Use of Computer Techniques [Analiz muzykalnykh kompozitsiy E. Artemeva k filmu “Solyaris” s ispolzovaniem kompyuternykh metodov issledovaniya]. Muzykalnaya Akademiya (Musical Academy), 2011, № 3, pp. 52–57.

31. Kharuto A. V. Computer Sound Analysis in Musicology and Music Teaching [Kompyuternyy analiz zvuka v muzykovedenii i muzykalnoy pedagogike]. Muzykalnaya akademiya (MusicalAcademy), 2009, № 4, pp. 77–83.

32. Kharuto A. V. Computer Analysis of Sound Pitch Row made on Phonogram [Kompyuternyy analiz zvukoryada po fonogramme] Muzykalnaya akademiya (MusicalAcademy), 2010, № 3, pp. 83–89.

33. Khim S. On the Problem of Sound in Khmer Music [K probleme zvuka v kkhmerskoy muzyke]. Moscow, Khronograf, 1997, 62 p.

34. Khim S. Theoretical Problems of Cambodian Music. Dissertation on Ph. D. in Arts Degree [Teoreticheskie problemy kambodzhiyskoy muzyki. Dissertatsiya na soiskanie uchenoy stepeni kandidata iskusstvovedeniya]. Moscow, Moskovskaya gosudarstvennaya konservatoriya, 1998, 264 p.

35. Yunusova V. N., Kharuto A. V. Computer Analysis of Style Parameters in Traditional Culture Performance (Based on Classical Oriental Music) [Kompyuternyy analiz parametrov stilya ispolneniya v traditsionnoy kulture (na materiale klassicheskoy muzyki Vostoka)]. Muzykalnaya Akademiya (MusicalAcademy), 2015, № 1, pp. 143–147.

36. Bartolomew W. A Physical Definition of “Good Voice Quality” in the Male Voice. Journal of Acoustic Society of America, 1934, № 6, pp. 25–33.

37. Ellingson T. Transcription. Ethnomusicology: An Introduction. New York, Norton, 1992, pp. 110–152.

38. Ellingson T. Notation. Ethnomusicology: an introduction. New York, Norton, 1992, pp. 153–164.

39. Gedik A. C. Automatic Transcription of Traditional Turkish Art Music Recordings: A Computational Ethnomusicology Approach. A Thesis Submitted to the GraduateSchool of Engineering and Sciences of İzmir Institute of Technology in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy in Electronics and Communication Engineering. İzmir, 2012, 132 p.

40. Gerhard D. Pitch Extraction and Fundamental Frequency: History and Current Techniques. Technical Report TR-CS 2003-06, November, 2003. Regina, University of Regina, 2003, 22 p.

41. Kharuto A. V., Smirnov D. V. Information Approach in Examining of Evolution of Russian Northern Folk Musical Tradition. Proc. of IAEA-2002 (17-th Congress of the International Association of Empirical Aesthetics, Takarazuka, Japan, 4-8 August 2002). Takarazuka, 2002, pp. 313–318.

42. Kharuto A. V. Folk Music Sound: Methods and Results of Computer Analysis. Current Trends in Russian Approaches to Art and Culture. Bulletin of Psychology and the Arts, 2003, Vol. 3, pp. 35–37.

43. Kharuto A. V. Computer Sound Analysis in Musicology: Its Goals, Methods, and Results. Aesthetics and Innovation.Cambridge,Cambridge Scholars Publishing, 2007, pp. 305–322.