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          什么是音色?

          要問最近最火的節目是什么?

          《浪姐》絕對可以沖擊C位。

          什么是音色?

          要問最近最火的劇是哪部?

          有全中國小學生最近都怕的張東升老師那部前三甲無疑。

          什么是音色?

          要問最近最火的歌是哪首?

          《Mojito》或許是唯一的答案。

          這首極具拉丁風格的歌讓周董再一次回答了“誰是周杰倫”的問題。

          什么是音色?

          ## –今天的主題不是音色嗎?

          ## –稍等稍等~

          筆者最近也去參加了一場周董歌曲專場演奏會,臺上老師從周董的第一張專輯的第一首《可愛女人》,唱到最近大熱的《Mojito》,講述著他對音樂的理解和對周董的欣賞:

          “聽歌的人可以有自己不同的喜好,從事音樂的人還是需要追求進步的,周杰倫則是那個推動了華語樂壇進步了一點的人?!?/p>

          “周杰倫的慢歌負責他音樂的廣度,快歌則負責深度,從而很難得的實現了專業性和流行度的兼得,讓專業人士和普通聽眾都很喜歡他,他也以這樣的方式,潛移默化的提高了大眾的音樂欣賞水平?!?/p>

          偶爾也讓人以為誤入喜劇現場,

          “小時候家長對小孩說:不要學周杰倫,話都說不清;現在家長:你看看人家周杰倫!?!?/p>

          多說無益,還是直接附上視頻:

          演唱:李銳涵 (可在QQ音樂或網易云音樂搜索“李銳涵”?)

          看完視頻,不知道大家有沒有注意到視頻中,麥克風的位置離演唱老師的有點遠,好像沒有使用麥克風進行擴音,為什么麥克風被棄用了呢?這是因為他覺得擴音系統改變了他的音色。

          什么是音色?

          ## –終于生硬的切回了今天的主題。。。

          ## –沒有辦法,那段視頻實在是太棒,還是要想辦法植入一下~

          什么是音色?

          初中物理課本中有關聲音的章節中有提到,聲音由物體的振動產生,一般可以用三個屬性去描述,響度(loudness),音調(pitch)和音色(timbre)。

          響度:為人耳對聲音強弱的主觀感受,同聲音振動的幅度(聲壓)相關,聲音振動的幅度越大,聲音越響。

          音調:為人耳對聲音高低的主觀感受,同聲音振動的頻率相關,頻率越大,音調越高,聲音聽起來越清脆,反之頻率越小,音調越低,聲音聽起來越低沉。

          今天要講的音色是什么呢? ?音色,為聲音的品質,英文為timbre(千萬注意不是timber),也被寫成tone color或者tone quality。

          什么是音色?

          NOT ME !!!

          先來看看美國聲學協會(ASA)給出的定義:”that attribute of auditory sensation which enables a listener to judge that two nonidentical sounds, similarly presented and having the same loudness and pitch, are dissimilar”

          可簡譯為:人們用于區分兩個具有相同響度和音調聲音的特性。

          譬如,同一個曲子,人們很容易區分使用鋼琴還是小提琴演奏的,這就是因為鋼琴和小提琴的音色不一樣;同一首歌,也很容易區分是自己愛豆的原唱還是音樂達人的翻唱,這也是因為兩個人的音色不一樣。

          再仔細看看上面的定義,真的是一個偷懶的定義,看完可能對音色的概念還是有點模糊,沒有講清楚音色到底是什么。以至于有學者吐槽音色是:?“…the psychoacoustician’s multidimensional waste-basket category for everything that cannot be labeled pitch or loudness.”

          簡譯:一段聲音中,除了音高和響度的其他特征都是音色。。。

          心理聲學學者表示心里苦,其它的特征參數實在是太多,搞不清楚哇,那就打包叫音色了。。。

          什么是音色?

          在影響音色的眾多物理特征參數中,最重要的兩個是頻譜(frequency spectrum)和包絡(envelope)。

          什么是頻譜?

          什么是音色?

          頻譜:長笛 C4

          上圖就是長笛發出C4音時的頻譜圖,橫軸為頻率,縱軸為幅值,最左邊的曲線尖峰就是C4的主音??,理想情況下想要發出純粹精準的C4音,頻譜圖應該只有這一個尖峰,然而實際上,由于長笛的結構和特有的發聲原理原因,它很難發出完全的純音,體現在頻譜圖上就是除了在主音??位置處的尖峰外,往右在??(左數第二個尖峰)、??(左數第三個尖峰)……位置處出現了多個頻率值同主音頻率成倍數關系的尖峰,這些尖峰統稱為主音的諧波分量,而正是這些諧波分量的位置、大小和分布等決定了不同樂器發出同一個音時的音色,

          下兩圖分別是薩克斯和單簧管發C4音時的頻譜圖。

          什么是音色?

          頻譜:薩克斯 C4

          什么是音色?

          頻譜:單簧管 C4

          可以看出,雖然發的是同一個音,但是它們頻譜圖上的諧波分量的大小、分布都是不一樣的,正是這些區別讓我們能夠聽出是什么樂器發出聲音。

          下面視頻給出了不同管樂器(樂器依次為:鋼琴,大鍵琴(Harpsichord),古典吉他,印度西塔琴 (Sitar),中提琴 (Viola),大提琴 (Cello),上低音薩克斯 (Baritone saxophone),低音管 (Bassoon),日本尺八 (Shakuhachi),手風琴 (Accordion))彈奏同一個音(B2)時的音頻和對應的隨時間變化頻譜圖,觀看視頻,可以感受一下音色和頻譜(諧波分量)之間的關系。

          視頻來源:http://whatmusicreallyis.com/

           

          音色同頻譜(諧波分量)的關系很大,那同一個樂器,如果使用某種方式改變它的諧波分量,那是不是意味著它的音色也是可以變化的?

          答案是肯定的。

          譬如長笛用不同的力道去吹,同一個音聽起來也會有些不一樣。

          下面三張圖分別是長笛很弱、中弱和強吹時C4的頻譜,可以觀察到諧波分量的不同,每張圖后也附上了對應的音頻,可點擊感受一下區別。

          什么是音色?

          頻譜:長笛 很弱(pianissimo)

          什么是音色?

          頻譜:長笛 中弱(mezzopiano)

          什么是音色?

          頻譜:長笛 強(forte)

          網上各種厲害聲優們一人分飾幾角也是差不多的道理。

          在之前的錄音里,為什么我們的聲音這么奇(nan)怪(ting)?一文中,其實也就是我們的音色被改變的結果。

          除了頻譜,還有一個很重要的特征參數就是“包絡”(envelope)

          什么是包絡?

          下圖中的紅線就是一段聲音信號的包絡,橫軸為時間,縱軸為幅值,包絡描述的是聲音隨時間的變化。

          什么是音色?

          最常見的包絡模型就是ASDR,四個字母對應的就是模型里四個主要參數(Attack、Decay、Sustain、Release)的首字母:

          什么是音色?

          ASDR包絡模型

          起音(Attack):聲音從開始發出到達到最大音量所需的時間。

          衰減(Decay):聲音達到最大音量后衰減至保持音量所需的時間。

          保持(Sustain):聲音衰減后保持音量的大小。

          釋音(Release):保持結束后,聲音從保持音量降到零所需的時間。

          四個參數不一樣,相同的音聽起來也會不一樣,第二是視頻中,視頻底部給出的就是相應的包絡。

          以上講述了兩個決定音色的特征參數:頻譜和包絡,一個對應頻域,一個對應時域。對音色的理解和研究其實就是尋找更多特征參數以及子特征參數的過程,這個世界上的聲音真的是千變萬化,想要找出核心的(子)特征參數并不容易,時下火熱的人工智能也正在被用于這方面的工作。2018年有學者在Nature上發表了人類對于各種音色的快速識別能力的文章[1],只能感嘆人工智能想要達到“人智能”還有很長的路要走。

          什么是音色?

          參考

          1 Piazza, E.A., Theunissen, F.E., Wessel, D.?et al.?Rapid Adaptation to the Timbre of Natural Sounds.?Sci Rep?8,?13826 (2018).?

          2 https://newt.phys.unsw.edu.au/music/

           

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