約翰·塞巴斯蒂安·巴赫被認為是西方古典音樂的偉大作曲家之一。現(xiàn)在，研究人員試圖用信息理論分析巴赫的音樂，來找出他被稱為偉大作曲家的原因。
美國賓夕法尼亞大學的Suman Kulkarni和同事想了解回憶或預測一首音樂的能力與音樂結(jié)構(gòu)的關系。他們選擇巴赫的作品作為分析對象，因為他創(chuàng)作了大量不同結(jié)構(gòu)的作品，包括眾贊歌和托卡塔。相關研究近日發(fā)表于《物理評論快報》。
首先，研究人員將每個音符作為一個節(jié)點、將音符間的每個過渡表示為一條邊線，然后把它們連接起來，從而將每個作品轉(zhuǎn)換成一個信息網(wǎng)絡。利用這個網(wǎng)絡，他們比較了每首曲子中的信息量，發(fā)現(xiàn)自由且即興的托卡塔由于旨在娛樂和制造驚喜，因此包含的信息比為教堂等更具冥想性的環(huán)境而創(chuàng)作的眾贊歌多。
Kulkarni和同事還利用信息網(wǎng)絡將巴赫的音樂與聽眾對音樂的感知進行了比較。研究人員使用了一個現(xiàn)有的計算機模型。該模型基于參與者對屏幕上的一系列圖像做出的反應構(gòu)建。他們對基于該模型的信息網(wǎng)絡進行調(diào)整以適用于音樂分析，每個音符間的連接代表聽眾認為兩個相連音符連續(xù)播放的可能性有多大，或者如果這種情況發(fā)生，聽眾有多驚訝。
因為人類并不能完美接收信息，所以顯示人們假定音符變化的信息網(wǎng)絡很少與直接基于該曲的信息網(wǎng)絡完全一致，這樣研究人員就可以對這種不匹配進行量化。結(jié)果研究人員發(fā)現(xiàn)，不匹配度很低，這表明巴赫的作品有效地傳達了信息。
不過，Kulkarni希望對人類感知的計算機模型進行微調(diào)，以更好匹配人們聽音樂的真實大腦掃描情況。
在加拿大西蒙菲莎大學的Randy McIntosh看來，該研究在神經(jīng)科學領域，有望填補音樂等復雜結(jié)構(gòu)與大腦反應間的知識空白，但是該研究忽略了影響人對音樂感知的其他因素，比如，聽眾聽一首曲子的時間以及他們是否受過音樂訓練。
McIntosh還指出，信息理論尚未揭示巴赫的曲子與其他音樂相比是否與眾不同。
相關論文信息：https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.6.013136
本文鏈接：信息理論證明巴赫是一位偉大的作曲家http://m.lensthegame.com/show-11-2770-0.html
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