第94章 難題(下)

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  魏宏思從電腦上打開沈晴發來的那個音頻文件,聽了十來秒就關掉了。

  沒辦法,實在是聽不下去。這種感覺就像是翻開一本書,看到的全是「%*¥#T@」之類的東西,聽了也是白聽。

  之前看馮洧煦說得頭頭是道,或許讓他聽聽,還能品評個一二。

  但這首歌是沈晴正在創作中的半成品,和同門們討論一下「爵士風的流行樂」倒不打緊,卻不能把曲目泄露出去。

  還真是個難題啊!

  魏宏思撓了撓頭,起身到冰箱裡取了瓶礦泉水。回來坐下喝了幾口,想起給慕傑做夢境解譯的思路,不由萌生出一個想法。

  他是聽不懂音樂,但把音樂轉換成能夠看懂的方式,問題不就解決了?

  所以不妨把這個音頻文件當成一段腦認知刺激信號來處理,無須去管歌曲本身。

  想到這,他打開「萬六」群,見大家聊起了別的話題,便沒去插話,單獨給馮洧煦發了條消息:「你有沒有音頻信號的波形圖&頻譜圖的分析腳本?」

  就看馮洧煦對爵士樂的那番分析,魏宏思覺得他大概率寫過這種腳本。沒有的話也不打緊,隨手寫一個也用不了太長時間。

  很快馮洧煦回覆:「有啊。」隨即把腳本程序發了過來。

  魏宏思將其複製到自己的電腦上,先打開熟悉了一下。

  本以為還要改改參數、做些調整,沒想到這個腳本竟然直接就能用。馮洧煦自稱是群內最懂爵士樂的,果然不是吹牛,他是真的研究過。

  然後就把沈晴的音頻文件導入,進行特徵提取與量化分析。

  過了不長時間,這段音頻的時域波形圖被繪製出來。

  這個圖形的橫軸表示時間,顯示音頻的持續過程;縱軸表示振幅,即聲音在某一時刻的瞬時強度。它反映的是聲音強度隨時間的直接變化。

  通過這個圖形,就可以直觀地看到信號是平穩的、周期性的,還是突發的、雜亂的,但是它無法反映信號的頻率構成與頻域能量分布。

  隨後程序又繪製出了對應的頻譜圖。

  這個圖形的橫軸為聲音頻率,縱軸為聲音強度,亮度表示該頻率成分的能量大小。它是通過對波形圖進行傅立葉變換得到的,將時域信號轉換成了頻域表示。

  通過頻譜圖就可以看到,在每個時節點上,聲音由哪些頻率組成,哪個頻率最突出。

  在這些圖形數據的基礎上,腳本又進一步計算了自相關係數和信號熵值。前者用來評估旋律與節奏的可預測性,後者對應認知負荷的大小。

  簡單地說,就是這歌有多「流行」或有多「爵士」。

  至此,沈晴的這首歌就變成了魏宏思能夠看懂的內容。

  不過他是第一次「看」歌,沒有什麼經驗,自然說不上好還是不好。但不要緊,好與壞是比較出來的。

  他在網上搜了一下,找到沈晴最受歡迎的三首歌,下載後放入腳本進行分析。

  把這三首歌的數據與沈晴的新作放在一起對比,結論就很明顯了。

  這首新歌的可預測性明顯較低,信號熵值偏高,與她那三首熱度最高的歌曲有顯著區別。

  換句話說就是,這首歌的流行元素較低,大概率不符合她的歌迷中多數人的喜好。

  沈晴創作這首或這個專輯的系列歌曲,大概是源於她對音樂的某種追求。這也不難理解,就像是有些商業片的大導演,也會拍點晦澀難懂的文藝片。

  但對於沈晴的團隊或甲方來說,肯定不希望她發這種小眾歌曲。歌迷不買帳就沒有收益,沒收益的事他們當然不願意做。

  這種事倒說不上誰對誰錯,至少外人是不適合評說的。

  不過由於沈晴與樂園GG案的牽連,魏宏思對她還是有了一些了解,覺得她做這個事情還點早。

  那些大導演拍文藝片,好歹已經賺足了票房,回頭再去拍大片也沒問題。而沈晴是個出道時間不長的新人,在快速上升期出小眾作品,確實很勇敢,風險也極大。

  魏宏思考慮了一,給了沈晴三重意見。

  首先是對新歌曲的創作風格給予肯定。明知困難還要做,這本身就很難得,當然值得讚賞。

  然後表示,希望她的新專輯能夠兼顧到不同喜好歌迷的需求,可以放一兩首這種風格的歌曲。估計製作方的意見她已經快聽不進去了,那就換一個角度,反正也被她當成歌迷了嘛。


  最後則是提了一點修改意見。如果沈晴執意要發一張這種風格的專輯,可以考慮在一些地方做出修改,以獲得更多歌迷的認可。

  魏宏思根據分析數據,給出了具體的意見。比如某幾秒的旋律可以再平穩一些,某一刻的音強可以弱一些,等等。

  這種描述方式當然很不專業,不過相信沈晴是可以看懂的。他不知道這些改動是否會讓原曲變樣,但可以顯著降低歌曲的認知負荷,讓它變得更容易被多數歌迷接受。

  把這些意見整理好之後,一股腦發給了沈晴。甭管她接受不接受,總算是有個交待了。

  費了這麼多事,倒也不是沒有收穫。

  在給沈晴的那幾首歌做量化分析時,魏宏思猛然意識到一個問題。

  既然音樂的本質是可量化的聽覺認知信號,那麼通過「頻譜特徵-神經激活-情緒調節」的鏈路,就可以直接作用於大腦情緒中樞,將其融入到到「情緒重塑法」中,解決困擾他的一個難題。

  其實音樂對於情緒的作用是非常明顯的,只不過魏宏思是個音盲,因而忽略這方面的因素。

  他的觀景體驗一直都比別人差,就是因為對那些BGM完全無感,甚至有時會擾亂他的視覺感受。

  雖然想到了這個方法,但如何實現卻得好好思量一下。

  他只會信號提取、量化分析、數據建模這些事情,但不懂音樂的情緒語義,所以需要懂這方面的人協助才行。

  也不知道公司有沒有這方面的人才,明天得去問問。

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