基于聲音可視化的聽音訓(xùn)練方法初探

李紫凈 朱偉

【摘? ?要】 提出在現(xiàn)有的聽音訓(xùn)練方法上引入視覺信息以輔助進(jìn)行聽音訓(xùn)練的設(shè)想，梳理聲音可視化及聽音訓(xùn)練的發(fā)展情 況，并對聲音可視化在聽音訓(xùn)練上的應(yīng)用進(jìn)行討論。

【關(guān)鍵詞】 聲音可視化;聽音訓(xùn)練;視聽映射

文章編號(hào)： 10.3969/j.issn.1674-8239.2018.10.005

A Preliminary Study on the Application of Sound Visualization in Ear Training

LI Zi-jing， ZHU Wei

（ Communication University of China， Beijing 100024， China）

【Abstract】The idea of introducing visual information into the ear training is proposed. This paper reviews the development of ? sound visualization and ear training， and the application of sound visualization in ear training is discussed.

【Key Words】sound visualization; ear training; mapping

1? 研究背景及意義

毋庸置疑，聽音能力對于錄音師來說至關(guān)重要。在工作過程中，任何一個(gè)錄音參數(shù)的設(shè)定、傳聲器的選擇和擺位等，都會(huì)對最終錄制出來的聲音有一定的影響。這也就要求錄音師能時(shí)刻根據(jù)聽到的聲音效果做出判斷調(diào)整。這種對聲音的專業(yè)聽評能力并不是完全與生俱來的，而是隨著工作經(jīng)驗(yàn)的累積得到提升，或者通過系統(tǒng)的聽音訓(xùn)練在更短的時(shí)間里取得一定的進(jìn)步。然而，對于一些剛剛接觸錄音行業(yè)的受訓(xùn)人員，由于缺少實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和對聲音的敏感性，可能在聽音訓(xùn)練中無法快速地理解、區(qū)別聽音要素。因此，有必要通過一定的方法來幫助受訓(xùn)人員更好地理解各種聲音要素的變化，提高訓(xùn)練效率。

在面臨復(fù)雜環(huán)境時(shí)，聽覺、視覺等多種感知通道會(huì)產(chǎn)生交互，以保證對當(dāng)下情況的充分了解。也有研究表明，跨通道的訓(xùn)練效果等效甚至更好于單通道的訓(xùn)練效果。因此筆者設(shè)想，在現(xiàn)有的聽音訓(xùn)練機(jī)制中引入一個(gè)視覺上的參考信息，幫助錄音師從另外一個(gè)角度加深對聲音要素的理解，有利于準(zhǔn)確快速地達(dá)到訓(xùn)練的目標(biāo)，提高訓(xùn)練效率。

在聽音訓(xùn)練中引入視覺信息，需要保證該視覺信息可以與聲音要素的變化相對應(yīng)，保證視覺信息起到幫助訓(xùn)練人員理解聲音信息的作用。因此，該設(shè)想的核心問題可以理解為聲音信息的可視化，設(shè)想的關(guān)鍵在于確定適合于聽音訓(xùn)練的聲音與圖像之間的映射關(guān)系。

2? 聲音可視化的研究現(xiàn)狀

雖然至今針對聽音訓(xùn)練進(jìn)行視覺輔助的相關(guān)研究寥寥可數(shù)，但此類研究開展已久。聲音與圖像之間的映射關(guān)系在20世紀(jì)就已經(jīng)被提出。已有研究中，聲音參數(shù)大多映射到圖像的顏色、形狀和紋理，其中與顏色空間的映射是常常討論的內(nèi)容。由于研究方法以及應(yīng)用情況不同，各個(gè)文獻(xiàn)研究所提出的模型也不盡相同。

Walker R（1987）[1]通過實(shí)驗(yàn)研究了四個(gè)聲學(xué)參數(shù)（頻率、波形、幅度和持續(xù)時(shí)間）的視覺隱喻選擇，結(jié)果顯示出以下的傾向：頻率與垂直位置相匹配，幅度與大小相匹配，波形與圖案相匹配，持續(xù)時(shí)間與水平長度相匹配。同樣，Scott D. Lipscomb與Eugene M. Kim（2004）[2]的實(shí)驗(yàn)也調(diào)查了聲音參數(shù)音高、響度、音色和持續(xù)時(shí)間與視覺參數(shù)顏色、垂直位置、形狀和大小之間的映射關(guān)系，結(jié)果顯示：除了持續(xù)時(shí)間與任何視覺參數(shù)匹配程度都并不高外，其他結(jié)果與WalkerR的實(shí)驗(yàn)一致。但其發(fā)現(xiàn)某些參數(shù)并不僅有單一的匹配，例如視覺參數(shù)顏色與聲音參數(shù)音高和響度均可匹配。Mats B. Küssner與Daniel Leech-Wilkinson（2013）[3]的實(shí)驗(yàn)通過直接繪畫出相應(yīng)的被試聆聽素材的方法，也驗(yàn)證了WlakerR關(guān)于音高、響度、持續(xù)時(shí)間的映射關(guān)系。

在Giannakis， K與 Smith， M（2001）[4]的實(shí)驗(yàn)里，考量的聲音參數(shù)為響度和音高，視覺參數(shù)則是HSV顏色空間（Hue-Saturation-Value）。結(jié)果顯示，純音的響度和音高可以分別與飽和度（Saturation）和明度正相關(guān);沒有發(fā)現(xiàn)色調(diào)（Hue）與音高或響度有任何直接的關(guān)聯(lián)，但色調(diào)和某些聲音頻率范圍之間存在一定的關(guān)系。Giannakis K（2006）[5]通過實(shí)驗(yàn)探究了音高、響度、音色與兩種視覺映射的關(guān)系，其中音色維度展開為尖銳度、緊湊度與不和諧度（粗糙度）。結(jié)果顯示，對于音高，高度的映射優(yōu)于亮度的映射;響度上，映射到飽和度與映射到亮度的兩種理解性都很好;音色上，尖銳度、緊湊度與不和諧度分別映射到紋理粗糙程度、粒度與紋理重復(fù)的規(guī)則性比分別映射到線數(shù)量、像素化和密度更為容易理解。

另外，很多文獻(xiàn)沒有通過實(shí)驗(yàn)來探究基本視聽參數(shù)的映射關(guān)系，但也提出了在不同應(yīng)用前提下的可視化解決方案。對于一些需要表征聲音元素的具體位置等信息的可視化模型，很多文獻(xiàn)都將聲音元素表現(xiàn)為球體。David Gibson（1997）[6]在表示混音情況時(shí)，就引入球體來表示不同的樂器元素。聲像位置由左右的變化來體現(xiàn)，音量大小主要由前后來體現(xiàn)，音高即頻率高低由上下來體現(xiàn)。Jarrod Ratcliffe （2014）[7]加入手勢的混音控制器中的可視化模型參考了David Gibson的設(shè)置。Kaper H G， Wiebel E與Tipei S（2000）[9]的M4Cave為呈現(xiàn)聲音在聲場中的位置，將聲音呈現(xiàn)為一組球體，頻率決定球體沿垂直軸的位置，振幅與球體大小成比例，混響則會(huì)影響球體顏色。Outram B I. （2016）[10]在對音樂的可視化中，把頻率映射到顏色，即將聲音的等響度校正的對數(shù)頻率功率譜映射到有效可見光功率譜上，音量映射到球體大小，不同的樂器音軌對應(yīng)著上下空間中不同的行，時(shí)間處于前后向的空間維度上。

同時(shí)，還有一些不同應(yīng)用環(huán)境下的可視化模型在視聽要素的選擇上另辟蹊徑。Stephen V. Rice （2005）[13]直接制定了從聲音頻率信息到顏色的映射關(guān)系，例如紅色成分的顏色會(huì)分配給高頻，深色分配給低頻，中頻至高頻呈綠色，低頻至中頻則呈藍(lán)色等，以達(dá)到使用者更快識(shí)別音頻片段的目的。Grill T與Flexer A（2012）[14]將音高從高到低的映射選擇為亮度與色調(diào)相結(jié)合，即從明亮黃色到深紅色;同時(shí)其還將一些聽覺主觀感受作為可視化對象，比如將樂音程度、有序性、粗糙程度等映射到色彩飽和度、瓦片元素的規(guī)律性、瓦片元素輪廓的粗糙度等。后續(xù)調(diào)查評估顯示，被試者可以將聲音與正確的圖像相關(guān)聯(lián)。另外，對于部分涉及音頻檢索的可視化應(yīng)用，其聲音要素的選擇就更加多樣。George Tzanetakis（2000）[15]通過主成分分析（PCA）提取特征向量的前三個(gè)主要分量，將其映射到RGB或HSV顏色空間中的顏色。Andrew Mason， Michael Evans與 Alia Sheikh（2007）[16]也選擇了三種音頻特征（過零率等）映射到RGB顏色空間。

綜上所述，可視化中考慮的聲音要素一般都會(huì)涉及音高（頻率）、音量（幅度），對于音色，有的文獻(xiàn)將音色看作一維維度（僅使用不同的樂器素材來表示），也有文獻(xiàn)將音色展開為尖銳度、緊密度、和諧度等多維度。視覺要素則比較多樣，軸向位置、大小、形狀、顏色、紋理排布等都有被使用;對于顏色，部分文獻(xiàn)使用了顏色空間的理念，部分文獻(xiàn)僅選用幾種顏色進(jìn)行探討，也有文獻(xiàn)將可見光譜展開來進(jìn)行映射;形狀、紋理排布的選用也都各取所需。另外，由于應(yīng)用不同，對于可視化的需求就有一定差別。比如對樂曲等可視化就需要考慮樂曲本身所帶有的其他音樂屬性，音頻檢索等則考慮識(shí)別效果。另外，從一些文獻(xiàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，對某一參數(shù)的映射并不是唯一的：音高映射到高度、亮度、顏色都是可以被識(shí)別的;基于光波長變化的顏色也均能與音高和響度匹配。因此，可視化的選擇并不是唯一的，具體的可視化方案必須從應(yīng)用層面出發(fā)，選擇合適的映射關(guān)系。對于視覺輔助聽音訓(xùn)練的聲音可視化這一應(yīng)用情況，需要綜合已有可視化的成果來進(jìn)行新的建構(gòu)，以突出聽音訓(xùn)練所需要關(guān)注的聽覺要素。

3? 聽音訓(xùn)練的方法背景

聽音訓(xùn)練的方法自Letowski（1985）[19]就已經(jīng)開始了研究?；居?xùn)練方法是讓受訓(xùn)人員將參考信號(hào)與其經(jīng)過聲學(xué)修改的版本進(jìn)行比較，了解其差異，然后重復(fù)此過程直到他們能夠可靠地確定聲音差異。通過重復(fù)和定期練習(xí)，人們可以獲得對聲音細(xì)節(jié)更高的敏感度，提高耳朵識(shí)別信號(hào)處理中特定參數(shù)的效率和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)上，聽音訓(xùn)練是團(tuán)體培訓(xùn)，需要專業(yè)的講師指導(dǎo)。講師可以為受訓(xùn)人員提供一定的示范講解，受訓(xùn)人員也可以分享聽覺體驗(yàn)，達(dá)成一定的交流反饋。但其對時(shí)間、環(huán)境、人力都有一定的要求。這種情況下出現(xiàn)了各種形式的教材，如D. Moulton 的“Golden Ears”CD， HARMAN的“How to listen”、L. Herranz的“Train your ears”等軟件，以及書籍與軟件結(jié)合的Jason Corey的“Audio Production and Critical Listening： Technical Ear Training”[20]等。隨著計(jì)算機(jī)水平的發(fā)展，目前很多關(guān)于聽音訓(xùn)練軟件中的互動(dòng)反饋、自適應(yīng)、個(gè)性化難度設(shè)置的研究也取得了一定的成果。

4? 聲音可視化在聽音訓(xùn)練上的應(yīng)用

有很多研究表明，跨模態(tài)訓(xùn)練存在潛在的學(xué)習(xí)優(yōu)勢。首先，當(dāng)同時(shí)有多種感官參與訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)的注意力自然會(huì)更加集中。第二，關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的其他模態(tài)的信息介入，有助于學(xué)習(xí)者產(chǎn)生聯(lián)想記憶。第三，跨模態(tài)的訓(xùn)練可能會(huì)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者擴(kuò)展發(fā)現(xiàn)單一模態(tài)下不容易注意的信息。

其實(shí)，在相關(guān)音頻工作中已經(jīng)依靠了一定的視覺提示，如電平表、波形顯示和一些直觀的信號(hào)處理參數(shù)。相較于視覺信息，聲音的無形性更加明顯，因此，需要一些具體而有形的信息來幫助認(rèn)識(shí)抽象概念。所以，對于新手來說，相比于聲音信號(hào)的細(xì)微變化，視覺信息的變化會(huì)更容易被注意到。

目前，將視覺信息與聽音訓(xùn)練聯(lián)系起來的研究仍然寥寥無幾。Thilo Schaller與Ian G. Burleigh [21]提到了應(yīng)用可視化的聽音訓(xùn)練方法，試圖通過可視化來解釋相關(guān)理論，例如演示了復(fù)雜的周期波形的正弦分量加法合成，來表現(xiàn)分量的幅度相位變化對整體聲音的影響;使用音高螺旋（PitchSpiral）來演示復(fù)雜音調(diào)的諧和性等。對于聽音訓(xùn)練，則開發(fā)了噪聲螺旋（Noise Spiral），如圖1所示，來進(jìn)行均衡的頻帶變化識(shí)別，噪聲螺旋可以顯示頻率及元音共振峰數(shù)據(jù)，與其他聽音訓(xùn)練方法類似，要求受訓(xùn)人員通過噪聲或音樂等素材來進(jìn)行識(shí)別頻率帶的提升或衰減。

Thilo Schaller與Ian G. Burleigh的可視化則聚焦于如何讓受訓(xùn)人員更好地理解聽辨內(nèi)容的原理，其可視化需要一定的注意力去觀察理解，而并非是直觀的視覺感受。

可視化是否必須精準(zhǔn)細(xì)致，是值得討論的。如果追求精準(zhǔn)的聲音可視化，實(shí)時(shí)頻譜分析無疑是一種細(xì)致清楚的方法，可以準(zhǔn)確客觀地顯示頻率成分等。但大家并不會(huì)在平時(shí)的混音工作中十分依賴它，原因在于聲音信號(hào)是時(shí)刻變化的，實(shí)時(shí)頻譜也隨之變化，使其難以被迅速理解，反而分散了大量的注意力，增加了工作負(fù)擔(dān)。這也是這類精準(zhǔn)的可視化對聽音訓(xùn)練不適用的原因。

聽音訓(xùn)練可視化的目的并不是為受訓(xùn)人員提供詳細(xì)的頻譜內(nèi)容。聽音訓(xùn)練的本質(zhì)仍然在于“聽”，如果視覺信息喧賓奪主反而會(huì)起到反作用。因此，該可視化模型的具體呈現(xiàn)需要比較簡化，使其在起到提示作用的前提下，盡可能少地分散用戶的注意力。

在聲音對應(yīng)的音高、響度、音色三大特征中，音高與響度主要的影響因素就是頻率和幅度，而音色是一個(gè)多維屬性，不同的樂器、不同的發(fā)聲方法會(huì)使音色變化萬千。值得一提的是，普通人就已經(jīng)具備分辨出小提琴與大提琴音色不同的能力了，因此，在音頻工程師的工作中，對這種顯而易見的音色變化的辨別是不需要去練習(xí)的，需要練習(xí)的是來自于信號(hào)處理帶來的頻譜內(nèi)容以及頻譜平衡上的一些變化。所以，筆者選擇了頻率和幅度作為聽音訓(xùn)練可視化中考量的聲音要素。

對于視覺素材的選擇，正如前文所述，并沒有完全統(tǒng)一的結(jié)論。在此處，筆者更加傾向于在頻率與色調(diào)、幅度和亮度之間建立聯(lián)系。眾所周知，頻率與聲波的波長有關(guān)，而色調(diào)也與可見光的波長有關(guān)，顏色的冷暖與聲音的冷暖也都具有一定的類比關(guān)系。幅度和亮度都是一種能量多少的象征，即都來自強(qiáng)度這一概念，兩者之間也可以較好地建立聯(lián)系。這一可視化方案的視覺參數(shù)較少，在視覺呈現(xiàn)上用色塊的亮度變化即可完成，可以達(dá)到簡潔且非絕對化的提示作用。

另外，給用戶一個(gè)來自于其他模態(tài)的提示信息，某種意義上是需要靠受訓(xùn)人員的直覺來感應(yīng)的?！爸庇X”的概念是模糊的、因人而異的，是否能起到幫助理解的作用，也與其自身的知覺感應(yīng)有關(guān)。具體的可視化方案的優(yōu)化及其效果仍然需要通過后續(xù)的系列實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)：

[1] Walker R. The effects of culture， environment， age， and musical training on choices of visual metaphors for sound[J]. Perception & Psychophysics， 1987， 42（5）：491-502.

[2] Lipscomb S D. Perceived Match Between Visual Parameters and Auditory Correlations ： An Experimental Multimedia Investigation[C]// International Conference on Music Perception & Cognition. 2004.

[3] Kussner M B， Leech-Wilkinson D. Investigating the influence of musical training on cross-modal correspondences and sensorimotor skills in a real-time drawing paradigm[J]. Psychology of Music， 2013， 42（3）：448-469.

[4] Giannakis K， Smith M. Imaging Soundscapes：identifying cognitive associations between auditory and visual dimensions [J]. Musical Imagery， 2001， 161-179.

[5] Giannakis K. A comparative evaluation of auditory-visual mappings for sound visualisation[M]. Cambridge University Press， 2006.

[6] David Gibson.The Art of Mixing[M]. MixBooks ， 1997.

[7] Ratcliffe J. MotionMix： A Gestural Audio Mixing Controller[J]. 2014.

[8] Ferguson S， Moere A V， Cabrera D. Seeing Sound： Real-Time Sound Visualisation in Visual Feedback Loops Used for Training Musicians[C]// International Conference on Information Visualisation， 2005. Proceedings. IEEE， 2005：97-102.

[9] Kaper H G， Wiebel E， Tipei S. Data sonification and sound visualization[C]// Computing in Science and Engineering. 2000：48 - 58.

[10] Outram B I. Synesthesia audio-visual interactive-sound and music visualization in virtual reality with orbital observation and navigation[C]// IEEE International Workshop on Mixed Reality Art. IEEE， 2016：7-8.

[11] Ford J， Cartwright M， Pardo B. MixViz： A Tool to Visualize Masking in Audio Mixes[J]. 2015.

[12] Wedekind S， Fraundorf P. Log complex color for visual pattern recognition of total sound[J]. Journal of the Audio Engineering Society， 2016：Paper Number 9647.

[13] Rice SV， Frequency-Based Coloring

of the Waveform Display

to Facilitate Audio Editing and Retrieval[J]. Journal of the Audio Engineering Society， 2005：Paper Number 6530.

[14] Grill T， Flexer A. Visualization of perceptual qualities in textural sounds[C]// International Computer Music Conference. 2012：Paper Number 9647.

[15] Tzanetakis G， Cook P. Audio Information Retrieval （AIR） Tools[J]. IN PROC. INT. SYMPOSIUM ON MUSIC INFORMATION RETRIEVAL （ISMIR， 2000：II-725 - II-728.

[16] Mason A， Evans M J， Sheikh A. Music Information Retrieval in Broadcasting： Some Visual Applications[J]. 2007.

[17] O'Sullivan L， Boland F. Visualizing and Controlling Sound with Graphical Interfaces[C]// Audio Engineering Society Conference：， International Conference： Audio for Games. 2011.

[18] Berthaut F， Desainte-Catherine M， Hachet M. Combining audiovisual mappings for 3D musical interaction[C]// 2010.

[19] Letowski T. Development of Technical Listening Skills： Timbre Solfeggio[J]. Journal of the Audio Engineering Society， 1985， 33（4）：240-244.

[20] Corey， Jason. Audio production and critical listening ： technical ear training[M]. Focal Press， 2010.

[21] Schaller T， Burleigh I G. Using Web Audio for Ear Training of Sound Engineers[C]// UkAes Conference on Audio Education. 2015.