Измерения как способ понимания языка музыки. Особенности экспериментального исследования

УДК 53.08+612.85+78

 

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ. (Проект «Формирование измерительной модели, связывающей музыкальное воздействие с эмоциями слушателей» № 15-04-00565).

 

Бакшеева Юлия Витальевна – федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения», кафедра бортовой радиоэлектронной аппаратуры, доцент, кандидат технических наук, Санкт-Петербург, Россия.

E-mail: baksheyeva@rambler.ru

190000, Россия, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 67,

тел: +7 (812) 494-70-22.

Сапожникова Ксения Всеволодовна – Федеральное государственное унитарное предприятие «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева», лаборатория компьютеризированных датчиков и измерительных систем, заместитель руководителя лаборатории, Санкт-Петербург, Россия.

E-mail: k.v.s@vniim.ru

190005, Россия, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 19,

тел: +7 (812) 948-54-61.

Тайманов Роальд Евгеньевич – Федеральное государственное унитарное предприятие «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева», лаборатория компьютеризированных датчиков и измерительных систем, руководитель лаборатории, Санкт-Петербург, Россия.

E-mail: taymanov@vniim.ru

190005, Россия, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 19,

тел: +7 (812) 948-54-61.

Авторское резюме

Состояние вопроса: При оценке эмоциональной выразительности музыки музыковеды в настоящее время опираются, в основном, на экспертные мнения. Однако для дальнейшего развития теории музыки и разработки способов усиления ее воздействия на слушателей эффективнее были бы объективные методы количественной оценки на основе измерительной модели, выявляющие в музыке характерную языковую структуру. Это даст возможность по записи исполнения измерить наиболее вероятные параметры процесса возникновения и развития эмоций у предполагаемого слушателя.

Результаты: В музыке «закодированы» эмоции, и важнейшая операция по их расшифровке – нелинейное преобразование воспринятых звучаний. Построена модель измерений эмоций, ожидаемых при прослушивании музыки, включающая в себя три ступени. Модель отображает вероятный «механизм» формирования эмоций. На первой ее ступени происходит рождение базовых эмоций, на второй – общечеловеческих (базовых эмоциональных образов, число которых ограничено). На третьей ступени формируются культурно-обусловленные эмоциональные образы, связанные с особенностями национального менталитета и культуры, историей семьи, личными воспоминаниями и т. п. Измерения нейрофизиологических реакций мозга дает возможность разработать и обосновать шкалу базовых эмоций и раскрыть ее связь с диапазоном частот биоритмов мозга.

Область применения результатов: Исследования на основе предложенной измерительной модели открывают новые возможности для прикладных работ в области теории музыки и музыковедения, теории музыкальных инструментов, медицины, автоматического перевода речи, эмоциональной настройки человека, инструментального контроля уровня развития его эмоциональной сферы и т. п.

Выводы: Первые эксперименты по измерению эмоционального содержания некоторых фрагментов музыки, подтвердившие основные теоретические представления, дали основание для вывода об эффективности выбранного направления разработки измерительной модели, связывающей музыкальное воздействие с эмоциями слушателей.

 

Ключевые слова: измерение; восприятие музыки; эмоции; измерительная модель; биоритмы мозга; нелинейное преобразование звучаний.

 

Measurements as a Way of Interpreting the Language of Music. The Features of Experimental Study

 

Baksheeva Yulya Vitalevna – Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, Department of On-board Radioelectronic Systems, associate professor, Ph. D. (technical sciences), Saint Petersburg, Russia.

E-mail: baksheyeva@rambler.ru

67, Bolshaya Morskaya ul., Saint Petersburg, Russia, 190000,

tel: +7 (812) 494-70-22.

Sapozhnikova Kseniya Vsevolodovna – D. I. Mendeleyev Institute for Metrology, Laboratory for Computerized Sensors and Measuring Systems, deputy head of laboratory, Saint Petersburg, Russia.

E-mail: k.v.s@vniim.ru

19, Moskovsky pr., Saint Petersburg, Russia, 190005,

tel: +7 (812) 948-54-61.

Taymanov Roald Evgenevich – D. I. Mendeleyev Institute for Metrology, Laboratory for Computerized Sensors and Measuring Systems, head of laboratory, Saint Petersburg, Russia.

E-mail: taymanov@vniim.ru

19, Moskovsky pr., Saint Petersburg, Russia, 190005,

tel: +7 (812) 948-54-61.

Abstract

Background: Interpretation of the language of music as the language of communication implies that a special structure exists in music, which is representative for language. While estimating the emotional expressiveness of music, expert opinions are generally taken into consideration. However, for the further musical theory development and its influence improvement on listeners, some objective methods of estimation on the basis of a measurement model, which indicates a special language structure, seem to be more effective. This interpretation makes it possible to measure, according to the performance recording, the most probable parameters of the process of emotion generation and development, which a potential listener can experience.

Results: Emotions are coded in music; the most important operation to decode them is a nonlinear conversion of perceived sound ensembles. The proposed model of emotion measurement includes three stages. The model reflects the probable ‘mechanism’ of emotion generation. In the first stage the generation of basic emotions occurs, in the second one human emotions appear (i. e. basic emotional images, the number of which is limited). In the third stage some culture-oriented emotional images are conjured up, they being associated with national mentality and culture, family history, personal reminiscences, etc. The measurement of some neurophysiologic reactions enables us to provide and verify the scale of basic emotions and to show its relationship with the range of brain biorhythm frequency.

Research implications: The study conducted on the basis of the measurement model proposed gives some new opportunities for applied investigations in musical theory and musicology, musical instrument theory, medicine, computer translation, human emotional mood, etc.

Conclusion: The first experiments on emotional content measurement of some pieces of music have confirmed the effectiveness of the measurement model proposed. It helps to understand the connection between musical influence and listener emotions.

Keywords: measurement; music perception; emotions; measurement model; brain biorhythms; nonlinear conversion of sound ensembles.

 

Введение

Философ А. Шопенгауэр и поэт Г. Лонгфелло едины в определении музыки как всемирного языка, не требующего перевода и говорящего не о вещах, а о различных эмоциях. Однако объяснений, почему этот язык эмоций понимают во всем мире, сегодня нет.

 

При оценке эмоциональной выразительности музыки, т. е. ее способности передать эмоции, музыковеды используют, в основном, экспертные оценки. Анализ влияния на такую оценку отдельных структурных и исполнительских элементов музыкального воздействия вызывает затруднения, связанные с необходимостью в этом случае отделить влияние факторов, характеризующих услышанное (структура фрагмента, диапазон частот, ритм, специфика исполнения – агогика, громкостная динамика, тембр, интонирование и т. д.), от воздействия факторов, характеризующих слушателя (физическое состояние, настроение, музыкальная подготовка, наличие воспоминаний об этой музыке, ассоциации с ней и т. п.). Задача осложнена и тем, что ассоциации, возникающие при восприятии музыки, могут носить личный характер, а нередко они связаны с историей общества и его культурой, могут объединить или разделить слушателей.

 

Для дальнейшего развития теории музыки, методов усиления ее воздействия на слушателей, наконец, для совершенствования музыкальных инструментов сегодняшние подходы к оценке эмоциональной выразительности музыки, по мнению авторов, малоэффективны. Эмоциональная выразительность музыки определяется богатством и взаимосвязанностью эмоций, возбуждаемых ею у слушателей. Как определить, имея лишь запись исполняемой музыки, какой спектр эмоций она вызовет у потенциального среднестатистического слушателя, принадлежащего к определенной социокультурной группе? Подсказка содержится в известной фразе лорда Кельвина: «Каждая вещь известна лишь в той степени, в какой ее можно измерить».

 

Эту фразу для рассматриваемой ситуации можно трактовать как необходимость выявить в музыке характерную для языка структуру, содержащую ограниченный ряд простейших компонентов, стимулирующих рождение эмоций, и неопределенное множество последовательностей из групп таких компонентов, увеличивающих эмоциональную выразительность услышанного.

 

Такое понимание дает основание для построения модели измерений, которая, в свою очередь, даст возможность измерения по записи исполнения музыки наиболее вероятных параметров процесса возникновения и развития эмоций у ее предполагаемого слушателя.

 

Любые измерения предполагают, прежде всего, строгое определение измеряемой величины.

 

Общепринятого определения термина «эмоция» сегодня нет: различные авторы используют несовпадающие его трактовки [2; 3; 6; 7].

 

Наиболее убедительной представляется трактовка эмоции как рефлекторной психофизиологической реакции, связанной с проявлением пристрастного отношения человека (или животного) к возникшей ситуации и к обусловленным этим отношением его действиям, способствующим сохранности организма и популяции. Это определение близко к тому, которое предложено Е. П. Ильиным [3, с. 35]. Внешнее проявление эмоции ориентировано на передачу информации об отношении к возникшей ситуации другим членам популяции. Оно может отличаться в зависимости от ситуации, а применительно к человеку, и от его воли. Когда речь идет об эмоциях, возникающих в процессе прослушивания музыки, внешние проявления не обязательно важны. Неслучайным является выражение «слушать музыку, затаив дыхание». Для того, чтобы исключить ту часть реакции, которая связана с формированием внешнего проявления эмоции, за основное внутреннее проявление эмоции принимается характерная нейрофизиологическая реакция, регистрируемая на электроэнцефалограмме (ЭЭГ).

 

Метрологи до недавнего времени теорией музыки не занимались, хотя, по существу, многие положения этой теории опираются на экспериментально установленные (т. е. полученные в результате измерений) факты. В частности, установленный в древности эффект гармонии при прослушивании звуков, частоты которых находятся в целочисленном соотношении, и дискомфорт при их отличии от этого соотношения дал основание для построения пифагорейского строя. Позднее выяснилось, что звучание основных интервалов такого строя при расширении звукоряда и усложнении структуры музыки вызывает ощущение «фальши». Это обстоятельство потребовало оценки границ допустимых отклонений соотношений звуков от их целочисленных значений, что привело к созданию равномерно-темперированного строя.

 

Изучение возможности измерения наиболее вероятных параметров процесса возникновения и развития эмоций при прослушивании музыки требует разработки модели измерений.

 

В настоящей статье рассматривается вариант модели измерений ожидаемых эмоций, программа исследований, направленных на ее обоснование и предварительные результаты первого ее этапа.

 

1. Модель измерений ожидаемых эмоций

Эмоции, как и многие другие величины, характеризующие человека, – функции значений разных величин. Для измерения ожидаемых эмоций надо установить их связь с определяющими эмоции величинами, значения которых могут быть измерены при сегодняшнем уровне развития науки и техники. Установление этих связей означает разработку модели измерений, которая, по существу, является моделью «механизма» формирования эмоций.

 

Разработка модели опиралась на представление о том, как эмоции развивались в процессе эволюции нервной системы животных и их связей в социуме. Это представление сформировалось у авторов на основе известных сведений и на ряде выдвинутых ими гипотез, позволивших согласовать эти сведения [5; 9–11].

 

Жизнь зародилась в воде, и ощущением, обеспечивающим «общение» с внешним миром, было лишь осязание. Для выживания популяции память о значимых воздействиях окружающего мира на животных и жизненно важных ответных реакциях на них необходимо было сохранить. Вследствие инерционности эффекта осязания такие воздействия и реакции по динамическим характеристикам могли относиться только к инфранизкочастотному и низкочастотной части звукового (далее – ИНЧ) диапазона. Память о значимых воздействиях (далее – сигналах-стимулах) и полезной реакции на них – древнейших «эмоциях», вероятно, была закреплена генетически путем формирования соответствующих по частоте биоритмов. (Передача информации, закодированной по частоте, как следует из теории радиосвязи, обеспечивает ее повышенную надежность).

 

В процессе эволюции животные вышли на сушу и оказались в значительно менее плотной среде, что повлекло за собой создание органов восприятия и воспроизведения более высокочастотных звуковых воздействий.

 

«Изобретенное» природой сочетание нелинейного преобразования звуковых воздействий и инерционности при восприятии результата преобразования позволило использовать полученные ранее знания о жизненно важных ИНЧ воздействиях и необходимой реакции на них. Такой механизм обеспечил формирование комбинационных ИНЧ колебаний, несущих необходимую информацию, из нелинейно преобразованных звуковых воздействий.

 

При передаче этой информации от одного животного другим с помощью биолингвистических звуковых сигналов их адресность (близко или далеко находятся члены популяции, которым направлена передаваемая информация), по-видимому, должна определяться зоной частот энергетического максимума звучания: более высокие частоты в звуковом диапазоне голосового аппарата способствуют увеличению направленности и, соответственно, дальности передачи информации.

 

Выживание вида на каждой следующей ступени эволюции требовало все большей дифференциации возникающих ситуаций и, соответственно, все большего количества психофизиологических реакций на них, в том числе обусловленных памятью о последствиях прошлых действий. Поскольку частоты сигналов-стимулов ограничены диапазоном, примерно, от единиц до 30–50 Гц, наиболее вероятно, что обогащение эмоций стало происходить на начальной стадии путем повышения частот биоритмов, а затем – за счет формирования эмоций несколькими сигналами-стимулами. Такие сложные эмоции авторы именуют эмоциональными образами.

 

Содержательная эмоциональная информация у более развитых животных, вероятно, стала формироваться на основе объединения образов в определенной последовательности. На высших ступенях развития биосферы структура эмоционального биолингвистического общения должна напоминать структуру речи – с ограниченным набором звуков, большим количеством слов и передачей содержательной информации фразами.

 

Изложенное выше представление о развитии эмоций согласуется с их классификацией [7], которая выделяет эмоции:

– основные (базовые) – врожденные и всеобщие, регулируемые подкорковой частью мозга;

– высшие когнитивные, связанные с той частью коры мозга, которая сформировалась в последние 5–10 миллионов лет (по нашей терминологии – базовые эмоциональные образы);

– культурно-обусловленные, сформированные воспитанием.

 

Из рассмотренного выше представления об эволюции эмоций следует, что их возбудителями являются сигналы-стимулы, выделяемые в мозгу в результате нелинейного преобразования услышанных звучаний и последующей селекции ИНЧ комбинационных колебаний. Это положение позволило приступить к разработке модели измерений, но далее оказалось необходимым выдвинуть ряд дополнительных гипотез:

– для получения необходимого эффекта при звучании меняющихся по частоте звуков, на нелинейное преобразование должна поступать смесь звуков, непосредственно воспринимаемых и задержанных, услышанных на 0,15–0,3 сек. ранее (задержка соответствует длительности формирования эмоций, оцененной в [1]);

– эмоциональная окраска сигналов-стимулов должна соответствовать шкале базовых эмоций, которая, в свою очередь, должна быть согласована с частотами биоритмов мозга (возможно, что при этом наименования градаций этой шкалы будут уточнены);

– в модели должны присутствовать три отличающиеся ступени, формирующие различные типы эмоций по [7], причем две последние ступени должны предусматривать распознавание образов.

 

Изложенные выше положения дали возможность построить 3-х ступенчатую модель измерений ожидаемых эмоций при прослушивании музыки (рис.1), в которой:

– на 1-й ступени происходит рождение базовых эмоций;

– на 2-й – появляются общечеловеческие (базовые) эмоциональные образы, число которых ограничено;

– на 3-й – формируются культурно-обусловленные эмоциональные образы, связанные с особенностями национального менталитета и культуры, историей семьи, воспоминаниями и т. д.

 

 Модель измерений

Рис.1. Модель измерений ожидаемых эмоций при прослушивании музыки.

 

Эта модель может быть описана следующим алгоритмом.

 

1-я ступень:

– запоминание услышанных звучаний (на 0,15 – 0,3 с);

– смешение услышанного звучания с ранее запомненным;

– нелинейное преобразование смешанных колебаний;

– селекция комбинационных ИНЧ колебаний;

– идентификация (по частоте) эмоциональной окраски сигналов-стимулов, отличающихся заметно повышенным, сравнительно с остальным спектром, уровнем;

– при достаточно малой скорости изменения частоты этих компонентов – формирование соответствующей базовой эмоции.

 

2-я ступень:

– при последовательном поступлении базовых эмоций от 1-ой ступени – формирование их в группы от 2-х до 3-х в зависимости от скорости поступления;

– идентификация эмоциональной окраски этих групп путем сопоставления их с базовыми эмоциональными образами; при достаточно малой скорости изменения этих групп – формирование базового эмоционального образа.

 

3-я ступень:

– при поступлении базовых эмоциональных образов и эмоций от 2-й ступени – сравнение их групп (по-видимому, включающих не более 3-х в каждой) и попытка идентификации с культурно-обусловленными образами, фиксированными в ассоциативной памяти.

 

Различие эмоций по сложности и происхождению структурирует поток эмоций, возникающий при прослушивании музыки, способствуя восприятию ее эмоционального содержания.

 

2. Программа исследований

Исследования, направленные на обоснование измерительной модели, целесообразно разделить на этапы:

1. Проверка, а при необходимости – корректировка предложенной модели измерений в части, связанной с формированием сигналов-стимулов, рождающих базовые эмоции.

2. Разработка и обоснование шкалы базовых эмоций и ее связи с диапазоном частот биоритмов мозга. (Предполагается за основу взять классическую шкалу Изарда [2]. В процессе исследования вероятна ее коррекция, поскольку связь градаций классической шкалы с частотами биоритмов не установлена. Известна шкала, связывающая активированные биоритмы бодрствующего человека с его настроением, но градации этой шкалы не адекватны градациям шкалы Изарда).

3. Разработка и обоснование шкалы сложных эмоций – базовых эмоциональных образов, формируемых группами базовых эмоций.

4. Разработка и обоснование шкалы сложных, культурно-обусловленных эмоций – эмоциональных образов, формируемых группами базовых эмоций.

5. Исследование эффективности сформированной модели измерений для количественной оценки эмоциональной выразительности музыкальных фрагментов и решения ряда прикладных задач в области музыковедения, психологии, медицины и некоторых других.

 

На последнем этапе предполагается осуществить объективный анализ эмоциональной выразительности музыкальных фрагментов в различном исполнении.

 

Каждый этап предполагает разработку эффективных методик экспериментов с обязательным учетом разнообразных факторов, влияющих на результат, – метрологических, психологических, музыковедческих и нейрофизиологических.

 

В частности, на начальной стадии первого этапа потребовалось разработать методику, позволяющую достоверно оценить связь между теоретически предсказанной и экспериментально полученной на ЭЭГ нейрофизиологической реакцией на определенные звуковые воздействия, которые – согласно модели – должны приводить к формированию сигналов-стимулов с известными частотами.

 

Опыт разработки этой методики иллюстрирует метрологические особенности измерений в выполняемом исследовании.

 

Эксперименты проводились с участием нейрофизиологов, докторов биологических наук О. М. Базановой и Е. Д. Николенко, а в качестве испытуемых принимали участия заинтересованные лица разного пола и возраста.

 

Звуковые воздействия (предъявления) представляли собой тонические трезвучия. Для исключения влияния субъективных факторов на их воспроизведение трезвучия были синтезированы на компьютере. Принятая в первых экспериментах стандартная методика предусматривала запись ЭЭГ в тишине с открытыми и закрытыми глазами, а затем предъявление испытуемому, глаза которого должны были быть закрыты, серий по 20 одинаковых воздействий с паузами между ними.

 

На основе записей ЭЭГ, полученных приборами БОСЛАБ и МИЦАР, с помощью преобразования Фурье со скользящим окном были построены спектрограммы, использованные далее для анализа.

 

3. Методики исследований с применением ЭЭГ и перспективы их совершенствования

Эксперименты подтвердили, что испытуемых нужно выбирать из молодежи, поскольку с возрастом увеличивается сопротивление костей черепа и падает чувствительность измерений электрических проявлений нейрофизиологической реакции. При этом эксперименты выявили, что у самых молодых испытуемых после звукового воздействия на ЭЭГ появляются биоритмы с предсказанными частотами.

 

Стремление к сокращению трудозатрат на проведение экспериментов и к повышению достоверности их результатов вызвало необходимость критически проанализировать использованную методику и провести поиск путей ее оптимизации.

 

Анализ типичной спектрограммы, полученной у испытуемого с закрытыми глазами в тишине (рис. 2), показывает, что на ЭЭГ влияет множество разнородных процессов.

 

 Пример типичной спектограммы

Рис 2. Пример типичной спектрограммы, построенной по ЭЭГ, записанной у испытуемого с закрытыми глазами в тишине. По оси Х – время, с., по оси Y – частота, Гц. Цветом кодируется относительное значение спектральных составляющих (от 0 до 1).

 

На спектрограмме видны фрагменты с ярко выраженным максимумом альфа-ритма в зоне, примерно, 12–13 Гц, синхронные всплески в широкой полосе частот, по-видимому, физиологической природы, а также всплески случайного характера на разных частотах, вызванные возникшими мыслям и другими причинами.

 

В такой ситуации обработка всей совокупности данных неэффективна. Целесообразно, опираясь на принятую модель измерений и четко сформулированную цель эксперимента, ограничить при обработке результатов область анализа.

 

На стадии подготовки эксперимента необходима также предварительная «калибровка» испытуемых. Ее цель – приведение их в нейтральное (в эмоциональном отношении) состояние. Кроме того, если эксперимент предполагает анализ реакций на предъявляемые звуковые воздействия, полезно предусмотреть измерение частоты максимума альфа-ритма испытуемого и подобрать такие звуковые воздействия, чтобы частота вызванных ими реакций не совпадала с частотой максимума его альфа-ритма.

 

Формирование ряда звуковых предъявлений требует учета специфики работы мозга. Мозг всегда ищет новую информацию и быстро «теряет интерес» к тому, что уже известно. В процессе проведения эксперимента было зафиксировано, что ожидаемая реакция в мозгу возникала после первого предъявления, обычно отсутствовала при последующих (рис. 3), но иногда возникала как бы случайно в ответ на более поздние предъявления. Вывод: звуковые воздействия следует объединять в группы с разными ИНЧ компонентами, образуемыми после нелинейного преобразования, причем предъявлять их надо в неизвестном испытуемому порядке.

 

Пример реакции мозга

Рис. 3. Пример реакции мозга на предъявления трезвучия соль-мажор длительностью 1,5 с. (ИНЧ компонента – 8,5 Гц): слева – первое предъявление, справа – второе предъявление.

 

Существенный фактор – длительность прослушивания ряда предъявлений. Опасна потеря внимания к звуковым воздействиям, отвлечение испытуемого на собственные ощущения и размышления, если предъявлений слишком много и длительность эксперимента велика. Подготовка к эксперименту занимает заметное время, вследствие чего сокращение количества предъявлений мало влияет на его длительность, но снижает эффективность. Выход из этой ситуации может быть связан с формированием интереса испытуемого к предъявляемым разнообразным звучаниям. Например, интерес может возникнуть в ответ на стимулируемое предложение найти закономерности в их распределении во времени, в особенностях звучания и т. д.

 

Облегчить выделение нейрофизиологической реакции, связанной с рождением эмоции, от множества похожих, но обусловленных иными причинами, могут специальные меры, например, подача звуковых возбуждений в функции от дыхания, задержка дыхания по команде и т. д.

 

Особенность выбора метода обработки данных обусловлена нестационарным характером нейрофизиологического процесса, регистрируемого на ЭЭГ, и значительным уровнем нестационарных помех, вызванных нейрофизиологическими процессами, не связанными с формированием эмоции.

 

Для ослабления влияния помех при обработке результатов целесообразно:

– ограничить рассматриваемый диапазон частот относительно узкой зоной, где ожидается появление реакции;

– при необходимости – выявить корреляцию между ИНЧ частью воздействия и реакцией;

– наконец, провести дополнительные измерения мышечной реакции, частоты сердечных сокращений, частоты дыхания, температуры и выполнить совместную с ними обработку сигналов ЭЭГ с фильтрацией явных помех.

 

Среди известных и широко распространенных методов обработки нестационарных процессов – преобразование Фурье в скользящем окне (спектрограмма) и вэйвлет-преобразование. Ни тот, ни другой метод нельзя признать полностью удовлетворительным для решаемой задачи.

 

В исследуемой модели измерений используется понятие частоты, что стимулирует применение преобразования Фурье как более соответствующее рассматриваемой задаче.

 

Преобразование Фурье в скользящем окне имеет простой физический смысл, не требует значительных вычислительных ресурсов, имеет хорошее быстродействие. Однако оно обладает разной точностью для компонентов с разными частотами в исследуемом процессе. Большое значение имеет форма временно́го окна и его длительность. Эффективный выбор этих параметров предполагает предварительную, пусть гипотетическую, информацию о процессе.

 

Вэйвлет-преобразование в настоящее время широко используется как в задачах анализа, так и при обработке сигналов. Однако существует много разновидностей вэйвлетов, причем при использовании разных вэйвлетов будут получены разные результаты, что делает результаты не абсолютными, а относительными. Перевод масштаба вэйвлета в частоту – дополнительная операция.

 

Один из перспективных вариантов – применение так называемого «сложного базиса» [8]. Основная цель его применения состоит в поиске преобразования исходного сигнала ЭЭГ, дающего малое число составляющих. Исходный Фурье-спектр – недостаточно информативен: большое число спектральных гармонических составляющих не позволяет составить адекватное представление об истинных основных частотах сложных по форме колебания, содержащих обертона. Поэтому представляется перспективным использование сложного базисного сигнала, синтезированного из исходных гармонических. В итоге, спектр исследуемого сигнала будет содержать малое число составляющих, что позволит выделять основные компоненты в составе реакции мозга, а также предоставит возможности для сравнительного анализа тонкой структуры сигналов-стимулов. Подобный подход представляется интересным при анализе веретенообразного характера альфа-ритма, оценке спектра ИНЧ компоненты предъявляемого звукового воздействия и пр.

 

Рассмотренные выше программа работ и методы ее реализации могут корректироваться с учетом результатов, получаемых в ходе выполнения работы.

 

Заключение

Первые эксперименты дали основание для уверенности в том, что измерительная модель, связывающая музыкальное воздействие с эмоциями слушателей, может быть разработана.

 

Упрощенная шкала, связывающая активированные биоритмы бодрствующего человека с его настроением, дала возможность с помощью специальной программы опробовать работу первой ступени модели измерений. Оказалось возможным «прочитать» эмоциональное содержание этнической африканской музыки и колокольных звонов, сопровождающих похороны и праздники, увидеть разницу в темпах эмоционального развития младенцев по их вокализациям [5; 8–11].

 

Коллектив, сформированный для выполнения работы, включает увлеченных темой метрологов и нейрофизиологов, математика и психологов, музыковедов и арт-терапевтов. Это обстоятельство дает основание рассчитывать, что в течение ближайших лет будут получены новые интересные результаты.

 

Исследования на основе предложенной измерительной модели открывают большие возможности для последующих прикладных работ в области:

– теории музыки и музыковедения;

– теории музыкальных инструментов;

– автоматического перевода речи;

– медицины;

– эмоциональной настройки человека;

– инструментального контроля уровня развития эмоциональной сферы человека;

– этологии и т. д.
 

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ (проект «Формирование измерительной модели, связывающей музыкальное воздействие с эмоциями слушателей» № 15-04-00565).

 

Список литературы

1. Варягина О., Хроматиди А., Браттико Э., Новицкий Н., Терваниеми М. Негативность рассогласования как показатель изменения тональной схемы последовательности аккордов // Сенсорные системы. – 2006. – Т. 20. – № 3. – С. 180–186.

2. Изард К. Э. Психология эмоций / Пер. с англ. – СПб.: Питер. – 2006. – 464 с.

3. Ильин Е. П. Эмоции и чувства. 2-е изд. (Серия «Мастера психологии»). – СПб.: Питер, 2013. – 783 с.

4. Лэнгле А. Что движет человеком? Экзистенциально-аналитическая теория эмоций / Пер. с нем. 2-е изд. – М.: Генезис, 2009. – 235 с.

5. Тайманов Р. Е., Сапожникова К. В. Новые научные направления в метрологии // Мир измерений. – 2012. – № 2 (132). – С. 40–47.

6. Экман П. Психология эмоций. Я знаю, что ты чувствуешь. 2-е изд. (Серия «Сам себе психолог») / СПб.: Питер, 2010. – 334 с.

7. Эванс Д. Эмоции / Пер. с франц. – М.: Астрель; АСТ, 2008. – 192 с.

8. Baksheeva Yu., Sapozhnikova K., Taymanov R. Model for Emotion Measurements in Acoustic Signals and Its Analysis // Advances in Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X. Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences. – Singapore: World Scientific, 2015. – Vol. 86. – pp. 90–97.

9. Taymanov R., Sapozhnikova K. Measurements Enable Some Riddles of Sounds to Be Revealed // Key Engineering Materials. – 2014. – Vol. 613. – pp. 482–491. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.613.482.

10. Taymanov R, Sapozhnikova K. Improvement of Traceability of Widely-Defined Measurements in the Field of Humanities // Measurement Science Review. – Vol. 10. – 2010. – № 3. – pp. 78–88.

11. Taymanov R., Sapozhnikova K. Measurement of Multiparametric Quantities at Perception of Sensory Information by Living Creatures // EPJ Web of Conferences. – 2014. – Vol. 77. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.epj-conferences.org/articles/epjconf/pdf/2014/14/epjconf_icm2014_00016.pdf (дата обращения 04.07.2015). DOI: 10.1051/epjconf/20147700016.

 

References

1. Varyagina O., Khromatidi A., Brattiko E., Novitskiy N., Tervaniemi M. Missmatch Negativity as Indicator of Changing Tonal Scheme of Chord Sequence [Negativnost rassoglasovaniya kak pokazatel izmeneniya tonalnoy skhemy posledovatelnosti akkordov]. Sensornye sistemy (Sensor systems), Vol. 20, 2006, № 3, pp. 180–186.

2. Izard С. Е. The Psychology of Emotions [Psikhologiya emotsiy], Saint Petersburg, Piter, 2006, 464 p.

3. Ilin E. P. Emotions and Feelings [Emotsii i chuvstva]. Saint Petersburg, Piter, 2013, 783 p.

4. Längle A. What Drives a Man? The Existential-Analytic Theory of Emotions [Chto dvizhet chelovekom? Ekzistentsialno-analiticheskaya teoriya emotsiy], Moscow, Genezis, 2009, 235 p.

5. Taymanov R. E., Sapozhnikova K. V. New Trends in Metrology [Novye nauchnye napravleniya v metrologii]. Mir izmereniy (The Measurements World), 2012, № 2 (132), pp. 40–47.

6. Ekman P. Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to Improve Communication and Emotional Life [Psikhologiya emotsiy. Ya znayu, chto ty chuvstvuesh]. Saint Petersburg, Piter, 2010, 334 p.

7. Evans D. Emotion [Emotsii]. Moscow, Astrel, AST, 2008, 192 p.

8. Baksheeva Yu., Sapozhnikova K., Taymanov R. Model for Emotion Measurements in Acoustic Signals and Its Analysis. Advances in Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X. Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences, Singapore, World Scientific, 2015, Vol. 86, pp. 90–97.

9. Taymanov R., Sapozhnikova K. Measurements Enable Some Riddles of Sounds to Be Revealed. Key Engineering Materials, 2014, Vol. 613, pp 482–491. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.613.482.

10. Taymanov R., Sapozhnikova K. Improvement of Traceability of Widely-Defined Measurements in the Field of Humanities. Measurement Science Review. 2010, Vol. 10, № 3, pp. 78–88.

11. Taymanov R., Sapozhnikova K. Measurement of Multiparametric Quantities at Perception of Sensory Information by Living Creatures. EPJ Web of Conferences, 2014, Vol. 77, Article Number 00016. Available at: http://www.epj-conferences.org/articles/epjconf/pdf/2014/14/epjconf_icm2014_00016.pdf (accessed 04 July 2015). DOI: 10.1051/epjconf/20147700016.

 

© Ю. В. Бакшеева, К. В. Сапожникова, Р. Е. Тайманов, 2015

Яндекс.Метрика