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第94章 难题(下)

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     魏宏思从电脑上打开沈晴发来的那个音频文件,听了十来秒就关掉了。
    没办法,实在是听不下去。这种感觉就像是翻开一本书,看到的全是「%*¥#T@」之类的东西,听了也是白听。
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    之前看冯洧煦说得头头是道,或许让他听听,还能品评个一二。
    但这首歌是沈晴正在创作中的半成品,和同门们讨论一下「爵士风的流行乐」倒不打紧,却不能把曲目泄露出去。
    还真是个难题啊!
    魏宏思挠了挠头,起身到冰箱里取了瓶矿泉水。回来坐下喝了几口,想起给慕杰做梦境解译的思路,不由萌生出一个想法。
    他是听不懂音乐,但把音乐转换成能够看懂的方式,问题不就解决了?
    所以不妨把这个音频文件当成一段脑认知刺激信号来处理,无须去管歌曲本身。
    想到这,他打开「万六」群,见大家聊起了别的话题,便没去插话,单独给冯洧煦发了条消息:「你有没有音频信号的波形图&频谱图的分析脚本?」
    就看冯洧煦对爵士乐的那番分析,魏宏思觉得他大概率写过这种脚本。没有的话也不打紧,随手写一个也用不了太长时间。
    很快冯洧煦回覆:「有啊。」随即把脚本程序发了过来。
    魏宏思将其复制到自己的电脑上,先打开熟悉了一下。
    本以为还要改改参数丶做些调整,没想到这个脚本竟然直接就能用。冯洧煦自称是群内最懂爵士乐的,果然不是吹牛,他是真的研究过。
    然后就把沈晴的音频文件导入,进行特徵提取与量化分析。
    过了不长时间,这段音频的时域波形图被绘制出来。
    这个图形的横轴表示时间,显示音频的持续过程;纵轴表示振幅,即声音在某一时刻的瞬时强度。它反映的是声音强度随时间的直接变化。
    通过这个图形,就可以直观地看到信号是平稳的丶周期性的,还是突发的丶杂乱的,但是它无法反映信号的频率构成与频域能量分布。
    随后程序又绘制出了对应的频谱图。
    这个图形的横轴为声音频率,纵轴为声音强度,亮度表示该频率成分的能量大小。它是通过对波形图进行傅立叶变换得到的,将时域信号转换成了频域表示。
    通过频谱图就可以看到,在每个时节点上,声音由哪些频率组成,哪个频率最突出。
    在这些图形数据的基础上,脚本又进一步计算了自相关系数和信号熵值。前者用来评估旋律与节奏的可预测性,后者对应认知负荷的大小。
    简单地说,就是这歌有多「流行」或有多「爵士」。
    至此,沈晴的这首歌就变成了魏宏思能够看懂的内容。
    不过他是第一次「看」歌,没有什麽经验,自然说不上好还是不好。但不要紧,好与坏是比较出来的。
    他在网上搜了一下,找到沈晴最受欢迎的三首歌,下载后放入脚本进行分析。
    把这三首歌的数据与沈晴的新作放在一起对比,结论就很明显了。
    这首新歌的可预测性明显较低,信号熵值偏高,与她那三首热度最高的歌曲有显着区别。
    换句话说就是,这首歌的流行元素较低,大概率不符合她的歌迷中多数人的喜好。
    沈晴创作这首或这个专辑的系列歌曲,大概是源于她对音乐的某种追求。这也不难理解,就像是有些商业片的大导演,也会拍点晦涩难懂的文艺片。
    但对于沈晴的团队或甲方来说,肯定不希望她发这种小众歌曲。歌迷不买帐就没有收益,没收益的事他们当然不愿意做。
    这种事倒说不上谁对谁错,至少外人是不适合评说的。
    不过由于沈晴与乐园GG案的牵连,魏宏思对她还是有了一些了解,觉得她做这个事情还点早。
    那些大导演拍文艺片,好歹已经赚足了票房,回头再去拍大片也没问题。而沈晴是个出道时间不长的新人,在快速上升期出小众作品,确实很勇敢,风险也极大。
    魏宏思考虑了一,给了沈晴三重意见。
    首先是对新歌曲的创作风格给予肯定。明知困难还要做,这本身就很难得,当然值得赞赏。
    然后表示,希望她的新专辑能够兼顾到不同喜好歌迷的需求,可以放一两首这种风格的歌曲。估计制作方的意见她已经快听不进去了,那就换一个角度,反正也被她当成歌迷了嘛。
    最后则是提了一点修改意见。如果沈晴执意要发一张这种风格的专辑,可以考虑在一些地方做出修改,以获得更多歌迷的认可。
    魏宏思根据分析数据,给出了具体的意见。比如某几秒的旋律可以再平稳一些,某一刻的音强可以弱一些,等等。
    这种描述方式当然很不专业,不过相信沈晴是可以看懂的。他不知道这些改动是否会让原曲变样,但可以显着降低歌曲的认知负荷,让它变得更容易被多数歌迷接受。
    把这些意见整理好之后,一股脑发给了沈晴。甭管她接受不接受,总算是有个交待了。
    费了这麽多事,倒也不是没有收获。
    在给沈晴的那几首歌做量化分析时,魏宏思猛然意识到一个问题。
    既然音乐的本质是可量化的听觉认知信号,那麽通过「频谱特徵-神经激活-情绪调节」的链路,就可以直接作用于大脑情绪中枢,将其融入到到「情绪重塑法」中,解决困扰他的一个难题。
    其实音乐对于情绪的作用是非常明显的,只不过魏宏思是个音盲,因而忽略这方面的因素。
    他的观景体验一直都比别人差,就是因为对那些BGM完全无感,甚至有时会扰乱他的视觉感受。
    虽然想到了这个方法,但如何实现却得好好思量一下。
    他只会信号提取丶量化分析丶数据建模这些事情,但不懂音乐的情绪语义,所以需要懂这方面的人协助才行。
    也不知道公司有没有这方面的人才,明天得去问问。
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