Transcriere (muzică) - Transcription (music)
În muzică , transcrierea este practica notării unei piese sau a unui sunet care anterior era neobservat și / sau nepopular ca muzică scrisă, de exemplu, o improvizație de jazz sau o coloană sonoră de jocuri video . Atunci când un muzician are sarcina de a crea partituri dintr-o înregistrare și notează notele care compun piesa în notație muzicală , se spune că au creat o transcriere muzicală a acelei înregistrări. Transcrierea poate însemna, de asemenea, rescrierea unei piese muzicale, fie solo, fie ansamblu , pentru un alt instrument sau alte instrumente decât cele destinate inițial. Beethoven Simfoniile transcrise pentru pian solo de Franz Liszt sunt un exemplu. Transcrierea în acest sens este uneori numită aranjament , deși în mod strict transcrierile sunt adaptări fidele, în timp ce aranjamentele schimbă aspecte semnificative ale piesei originale.
Alte exemple de transcriere a muzicii includ notația etnomusicologică a tradițiilor orale ale muzicii populare, cum ar fi colecțiile de muzică populară națională din Ungaria și, respectiv, Anglia , ale lui Béla Bartók și Ralph Vaughan Williams . Francez compozitorul Olivier Messiaen transcris birdsong în sălbăticie, și a încorporat - o în multe din compozițiile sale, de exemplu lui Catalog d'oiseaux pentru pian solo. Transcrierea de această natură implică recunoașterea gradului de scală și analiza armonică, ambele transcriptorului având nevoie de un ton relativ sau perfect pentru a efectua.
În muzica populară și rock, există două forme de transcriere. Interpreții individuali copiază o chitară notă cu notă solo sau o altă linie melodică. De asemenea, editorii de muzică transcriu înregistrări întregi de solo-uri de chitară și linii de bas și vând partitura în cărți legate. Editorii de muzică publică, de asemenea, transcripții PVG (pian / vocal / chitară) ale muzicii populare, unde linia melodică este transcrisă, iar apoi acompaniamentul de pe înregistrare este aranjat ca o piesă de pian. Aspectul de chitară al etichetei PVG este realizat prin acorduri de chitară scrise deasupra melodiei. Versurile sunt, de asemenea, incluse sub melodie.
Adaptare
Unii compozitori au omagiat alți compozitori creând versiuni „identice” ale pieselor compozitorilor anteriori, adăugând în același timp propria creativitate prin utilizarea sunetelor complet noi care decurg din diferența de instrumentare. Cel mai cunoscut exemplu în acest sens este aranjamentul lui Ravel pentru orchestră a piesei de pian Pictures of an Exhibition a lui Mussorgsky . Webern folosit transcripția lui pentru orchestră de șase părți Ricercar de la Bach e Muzicală Oferta pentru a analiza structura piesei Bach, prin utilizarea de instrumente diferite pentru a juca diferite subordonate motive de teme și melodii lui Bach.
În transcrierea acestei forme, noua piesă poate imita simultan sunetele originale în timp ce le recompune cu toate abilitățile tehnice ale unui compozitor expert în așa fel încât se pare că piesa a fost scrisă inițial pentru noul mediu. Dar unele transcrieri și aranjamente au fost făcute din motive pur pragmatice sau contextuale. De exemplu, în vremea lui Mozart , uverturile și cântecele din operele sale populare erau transcrise pentru un mic ansamblu de vânt pur și simplu pentru că astfel de ansambluri erau modalități obișnuite de a oferi divertisment popular în locuri publice. Mozart însuși a făcut acest lucru în opera sa Don Giovanni , transcriind pentru micul ansamblu de vânt mai multe arii din alte opere, inclusiv una din propria sa operă Căsătoria lui Figaro . Un exemplu mai contemporan este transcrierea lui Stravinsky pentru pian cu patru mâini a The Rite of Spring , care va fi folosită la repetițiile baletului. Astăzi, muzicienii care cântă în cafenele sau restaurante vor cânta uneori transcripții sau aranjamente de piese scrise pentru un grup mai mare de instrumente.
Alte exemple ale acestui tip de transcriere includ aranjamentul de Bach al concertelor cu patru vioară ale lui Vivaldi pentru patru instrumente de tastatură și orchestră; Aranjamentul lui Mozart al unor fugi Bach din The Well-Tempered Clavier pentru trio cu coarde ; Aranjamentul lui Große Fuge de Beethoven , scris inițial pentru cvartet de coarde , pentru duet de pian și aranjamentul Concertului său pentru vioară ca concert de pian ; Aranjamentele pentru pian ale lui Franz Liszt ale operelor multor compozitori, inclusiv simfoniile lui Beethoven ; Aranjamentul lui Ceaikovski a patru piese de pian Mozart într-o suită orchestrală numită „ Mozartiana ”; Reorchestrarea lui Mahler a simfoniilor Schumann ; și aranjamentul lui Schoenberg pentru orchestră al cvintetului de pian al lui Brahms și Preludiu și fugă "Sf. Ana" de Bach pentru orgă.
De când pianul a devenit un instrument popular, a apărut o mare literatură de transcripții și aranjamente pentru pian de lucrări pentru orchestră sau ansamblu de muzică de cameră. Acestea sunt uneori denumite „ reduceri de pian ”, deoarece multiplicitatea părților orchestrale - într-o piesă orchestrală pot exista până la două duzini de piese instrumentale separate care se joacă simultan - trebuie redusă la ceea ce un singur pianist (sau ocazional doi pianiști, pe una sau două piane, cum ar fi aranjamentele diferite pentru Rapsodia în albastru a lui George Gershwin ) pot reuși să cânte.
Reducerile pentru pian se fac frecvent din acompaniamentele orchestrale la lucrări corale, în scopul repetiției sau al interpretării cu tastatura singură.
Multe piese orchestrale au fost transcrise pentru formația de concert .
Ajutoare pentru transcriere
Software de notare
De la apariția editării desktop, muzicienii pot achiziționa software de notare muzicală , care poate primi analiza mentală a notelor de către utilizator și apoi stoca și forma aceste note în notație muzicală standard pentru tipărirea personală sau publicarea profesională de partituri. Unele programe de notare pot accepta un fișier MIDI standard (SMF) sau performanță MIDI ca intrare în locul introducerii manuale a notelor. Aceste aplicații de notare își pot exporta scorurile într-o varietate de formate, cum ar fi EPS , PNG și SVG . Adesea software-ul conține o bibliotecă de sunete care permite ca scorul utilizatorului să fie redat cu voce tare de aplicație pentru verificare.
Software încetinit
Înainte de invenția ajutoarelor de transcriere digitală, muzicienii ar încetini o înregistrare sau o înregistrare pe bandă pentru a putea auzi liniile melodice și acordurile într-un ritm mai lent, mai digerabil. Problema cu această abordare a fost că a schimbat și tonurile, așa că, odată ce o piesă a fost transcrisă, ar trebui să fie transpusă în cheia corectă. Software-ul conceput pentru a încetini ritmul muzicii fără a schimba tonul muzicii poate fi foarte util pentru recunoașterea tonurilor, melodiilor, acordurilor, ritmurilor și versurilor la transcrierea muzicii. Cu toate acestea, spre deosebire de efectul de încetinire al unui recorder, tonul și octava originală a notelor vor rămâne la fel și nu vor coborî în ton. Această tehnologie este suficient de simplă încât este disponibilă în multe aplicații software gratuite.
Software-ul trece, în general, printr-un proces în doi pași pentru a realiza acest lucru. În primul rând, fișierul audio este redat la o rată de eșantionare mai mică decât cea a fișierului original. Acest lucru are același efect ca redarea unei benzi sau a unui disc de vinil la o viteză mai mică - tonul este coborât, ceea ce înseamnă că muzica poate suna ca într-o altă tastă. Al doilea pas este să utilizați Procesarea digitală a semnalului (sau DSP) pentru a deplasa tonul înapoi la nivelul tonului original sau tasta muzicală.
Software de urmărire a pitch-ului
După cum sa menționat în secțiunea de transcriere automată a muzicii, unele programe comerciale pot urmări aproximativ tonul melodiilor dominante din înregistrările muzicale polifonice. Scanările notelor nu sunt exacte și deseori trebuie editate manual de către utilizator înainte de a le salva în fișier fie într-un format de fișier proprietar, fie în formatul de fișier MIDI standard . Unele programe de urmărire a tonurilor permit, de asemenea, animarea listelor de note scanate în timpul redării audio.
Transcriere automată a muzicii
Termenul „transcriere automată a muzicii” a fost folosit pentru prima dată de cercetătorii audio James A. Moorer, Martin Piszczalski și Bernard Galler în 1977. Cu cunoștințele lor despre ingineria audio digitală, acești cercetători credeau că un computer ar putea fi programat pentru a analiza o înregistrare digitală a muzică astfel încât să poată fi detectate tonurile liniilor melodice și ale modelelor de acorduri, împreună cu accentele ritmice ale instrumentelor de percuție. Sarcina transcrierii automate a muzicii se referă la două activități separate: realizarea unei analize a unei piese muzicale și imprimarea unui scor din acea analiză.
Acesta nu a fost un scop simplu, ci unul care ar încuraja cercetarea academică timp de cel puțin alte trei decenii. Datorită strânsei relații științifice a vorbirii cu muzica, multe cercetări academice și comerciale care au fost direcționate către tehnologia de recunoaștere a vorbirii cu resurse financiare mai mari vor fi reciclate în cercetări despre tehnologia de recunoaștere a muzicii. În timp ce mulți muzicieni și educatori insistă asupra faptului că efectuarea manuală a transcrierilor este un exercițiu valoros pentru dezvoltarea muzicienilor, motivația pentru transcrierea automată a muzicii rămâne aceeași cu motivația pentru partituri: muzicienii care nu au abilități intuitive de transcriere vor căuta partituri sau un acord grafic, astfel încât să poată învăța rapid cum să redea o melodie. O colecție de instrumente create de această cercetare în curs ar putea fi de mare ajutor pentru muzicieni. Deoarece o mulțime de muzică înregistrată nu are partituri disponibile, un dispozitiv de transcriere automată ar putea oferi și transcripții care altfel nu sunt disponibile în partituri. Până în prezent, nicio aplicație software nu poate îndeplini încă complet definiția lui James Moorer despre transcrierea automată a muzicii. Cu toate acestea, urmărirea transcrierii automate a muzicii a generat crearea a numeroase aplicații software care pot ajuta la transcrierea manuală. Unii pot încetini muzica, menținând în același timp tonul și octava originale, unii pot urmări tonul melodiilor, unii pot urmări modificările acordului, iar alții pot urmări ritmul muzicii.
Transcrierea automată implică cel mai mult identificarea tonului și a duratei notelor efectuate. Acest lucru implică urmărirea tonului și identificarea seturilor de note. După capturarea acelor măsurători fizice, aceste informații sunt mapate în notația muzicală tradițională, adică în partitura.
Procesarea digitală a semnalului este ramura ingineriei care oferă inginerilor de software instrumentele și algoritmii necesari pentru a analiza o înregistrare digitală în ceea ce privește tonul (detectarea notelor instrumentelor melodice) și conținutul de energie al sunetelor neînțelepte (detectarea instrumentelor de percuție) . Înregistrările muzicale sunt eșantionate la o rată de înregistrare dată și datele de frecvență ale acesteia sunt stocate în orice format de undă digitală din computer. Un astfel de format reprezintă sunetul prin eșantionare digitală .
Detectarea pitch-ului
Detectarea tonului este adesea detectarea notelor individuale care ar putea compune o melodie în muzică sau a notelor dintr-un acord . Când o singură tastă este apăsată pe un pian, ceea ce auzim nu este doar o frecvență a vibrațiilor sunetului, ci un compozit de vibrații sonore multiple care apar la diferite frecvențe legate matematic. Elementele acestui compozit de vibrații la frecvențe diferite sunt denumite armonici sau parțiale.
De exemplu, dacă apăsăm tasta Middle C de pe pian, frecvențele individuale ale armonicelor compozitului vor începe la 261,6 Hz ca frecvență fundamentală , 523 Hz ar fi a doua armonică, 785 Hz ar fi a treia armonică, 1046 Hz ar fi al 4-lea armonic etc. Armonicele ulterioare sunt multipli întregi ai frecvenței fundamentale , 261,6 Hz (ex: 2 x 261,6 = 523, 3 x 261,6 = 785, 4 x 261,6 = 1046). Deși doar aproximativ opt armonici sunt într-adevăr necesare pentru a recrea sonor nota, numărul total de armonici din această serie matematică poate fi mare, deși cu cât este mai mare numărul armonicii, cu atât este mai slabă magnitudinea și contribuția acelei armonici. Contrar intuiției, o înregistrare muzicală la cel mai scăzut nivel fizic nu este o colecție de note individuale , ci este într-adevăr o colecție de armonici individuale . De aceea pot fi create înregistrări cu sunete foarte asemănătoare cu colecții diferite de instrumente și notele atribuite acestora. Atâta timp cât armoniile totale ale înregistrării sunt recreate într-o anumită măsură, nu contează cu adevărat ce instrumente sau ce note au fost utilizate.
Un prim pas în detectarea notelor este transformarea datelor digitale ale fișierului sonor din domeniul timpului în domeniul frecvenței , care permite măsurarea diferitelor frecvențe în timp. Imaginea grafică a unei înregistrări audio din domeniul frecvenței se numește spectrogramă sau sonogramă. O notă muzicală, ca un compozit de diferite armonici , apare într-o spectrogramă ca un pieptene așezat vertical , cu dinții individuali ai pieptenei reprezentând diversele armonici și valorile lor diferite de frecvență. O transformată Fourier este procedura matematică care este utilizată pentru a crea spectrograma din datele digitale ale fișierului sonor.
Sarcina multor algoritmi de detectare a notelor este de a căuta în spectrogramă apariția unor astfel de modele de pieptene (un compozit de armonici) cauzate de note individuale. Odată ce se detectează tiparul de armonică al unei note speciale , tonul notei poate fi măsurat prin poziția verticală a modelului de pieptene pe spectrogramă .
În principiu, există două tipuri diferite de muzică care creează cerințe foarte diferite pentru un algoritm de detectare a tonurilor : muzica monofonică și muzica polifonică . Muzica monofonică este un pasaj cu un singur instrument care cântă o singură notă odată, în timp ce muzica polifonică poate avea mai multe instrumente și voci care cântă simultan. Detectarea pitch-ului la o înregistrare monofonică a fost o sarcină relativ simplă, iar tehnologia sa a permis invenția tunerelor de chitară în anii 1970. Cu toate acestea, detectarea tonului la muzica polifonică devine o sarcină mult mai dificilă, deoarece imaginea spectrogramei sale apare acum ca un nor vag datorită unei multitudini de tipare de pieptene suprapuse, cauzate de armonicele multiple ale fiecărei note .
O altă metodă de detectare a înălțimii a fost inventată de Martin Piszczalski împreună cu Bernard Galler în anii 1970 și de atunci a fost urmărită pe scară largă. Acesta vizează muzica monofonică. Elementul central al acestei metode este modul în care tonul este determinat de urechea umană . Procesul încearcă să imite aproximativ biologia urechii interioare umane găsind doar câteva dintre cele mai puternice armonici la un moment dat. Acest set mic de găsit armonice sunt la rândul lor comparate cu toate armonice seturi posibile rezultate terenuri, ceea ce sa ipoteza cea mai probabilă teren ar putea fi dat ca set de armonici .
Până în prezent, detectarea completă a notelor înregistrărilor polifonice rămâne un mister pentru inginerii audio, deși aceștia continuă să progreseze prin inventarea algoritmilor care pot detecta parțial unele dintre notele unei înregistrări polifonice, cum ar fi o melodie sau o linie de bas.
Detectarea bătăilor
Urmărirea ritmului este determinarea unui interval de timp care se repetă între impulsurile percepute în muzică. Beat poate fi, de asemenea, descris ca „atingere de picioare” sau „batere de mână” în timp cu muzica. Ritmul este adesea o unitate de bază previzibilă în timp pentru piesa muzicală și poate varia ușor doar în timpul interpretării. Melodiile sunt frecvent măsurate pentru ritmurile lor pe minut (BPM) în determinarea tempo-ului muzicii, indiferent dacă este rapid sau lent.
Întrucât notele încep frecvent pe ritm, sau o simplă subdiviziune a intervalului de timp al ritmului, software-ul de urmărire a ritmului are potențialul de a rezolva mai bine setările de note care ar fi putut fi detectate într-un mod brut. Urmărirea ritmului este adesea primul pas în detectarea instrumentelor de percuție.
În ciuda naturii intuitive a „atingerii piciorului” de care sunt capabili majoritatea oamenilor, dezvoltarea unui algoritm pentru a detecta acele bătăi este dificilă. Majoritatea algoritmilor software actuali pentru detectarea bătăilor utilizează o ipoteză concurențială de grup pentru bătăi pe minut, deoarece algoritmul găsește și rezolvă progresiv vârfurile locale de volum, care corespund aproximativ cu apăsările muzicale.
Cum funcționează transcrierea automată a muzicii
Pentru a transcrie automat muzica, trebuie rezolvate mai multe probleme:
1. Notele trebuie recunoscute - acest lucru se face de obicei prin schimbarea de la domeniul de timp la domeniul de frecvență. Acest lucru poate fi realizat prin transformata Fourier . Algoritmii de computer pentru a face acest lucru sunt frecvente. Rapidă transformare Fourier Algoritmul calculează conținutul de frecvență a unui semnal, și este util în procesarea fragmente muzicale.
2. Trebuie detectat un ritm și un tempo ( detectarea ritmului ) - aceasta este o problemă dificilă, cu mai multe fațete.
Metoda propusă în Costantini și colab. 2009 se concentrează pe evenimente de notă și caracteristicile lor principale: instant de atac, pitch și instant final. Detectarea Onset exploatează o reprezentare binară în timp-frecvență a semnalului audio. Clasificarea notelor și detectarea decalajului se bazează pe transformarea Q constantă (CQT) și pe mașinile vectoriale de suport (SVM). O colecție de partituri din domeniul public poate fi găsită aici. [1]
La rândul său, acest lucru duce la un „contur al tonului” și anume o linie care variază în mod continuu în timp, care corespunde cu ceea ce oamenii se referă la melodie. Următorul pas este de a segmenta acest flux melodic continuu pentru a identifica începutul și sfârșitul fiecărei note. După aceea, fiecare „unitate de notă” este exprimată în termeni fizici (de exemplu, 442 Hz, 0,52 secunde). Ultimul pas este apoi să mapezi aceste informații fizice în termeni familiari cu forma unei notații muzicale pentru fiecare notă (de exemplu, o notă A4, sfert).
Pași detaliați pe computer în spatele transcrierii automate a muzicii
În ceea ce privește procesarea computerizată efectivă, pașii principali sunt: 1) digitizarea muzicii interpretate, analogice, 2) realizarea transformării Fourier (FFT) succesive pe termen scurt, succesive pentru a obține spectre variabile în timp, 3) identificarea vârfurilor din fiecare spectru, 4) analizați vârfurile spectrale pentru a obține candidați de ton, 5) conectați cei mai puternici candidați de ton individual pentru a obține cel mai probabil contur de ton variabil de timp, 6) mapați aceste date fizice în termenii cei mai apropiați de notație muzicală. Acești pași fundamentali, originari de Piszczalski în anii 1970, au devenit fundamentul transcrierii automate a muzicii.
Cel mai controversat și mai dificil pas din acest proces este detectarea tonului. Cele mai reușite metode de pitch funcționează în domeniul frecvenței, nu în domeniul timpului. În timp ce au fost propuse metode în domeniul timpului, acestea se pot defecta pentru instrumentele muzicale din lumea reală cântate în camere de obicei reverberante.
Metoda de detectare a înălțimii inventată de Piszczalski imită din nou auzul uman. Urmează modul în care doar anumite seturi de parțiale se „fuzionează” împreună în ascultarea umană. Acestea sunt seturile care creează percepția unui singur ton. Fuziunea are loc numai atunci când două parțiale se află la 1,5% de a fi o pereche armonică perfectă (de exemplu, frecvențele lor aproximează un set de perechi întregi mici, cum ar fi 1: 2, 5: 8 etc.) Această potrivire aproape armonică este necesară tuturor parțialele pentru ca un om să le audă ca o singură înălțime.