Timbre de un instrumento musical

caracterización y representación

Autores/as

  • Mauricio Alves Loureiro Universidad Federal de Minas Gerais
  • Hugo Bastos de Paula Pontificia Universidad Católica de São Paulo

DOI:

https://doi.org/10.35699/2317-6377.2006.55252

Palabras clave:

timbre de instrumentos musicales, espacio tímbrico, classificação de timbres, acústica musical

Resumen

La representación del timbre de un instrumento musical implica problemas de gran complejidad. A pesar de la conocida correlación entre el timbre y el contenido espectral del sonido, mapear las características espectrales de los diversos tipos de sonidos producidos por un instrumento y utilizarlos de manera semánticamente relevante requiere una metodología específica de análisis de datos. Este trabajo presenta un enfoque para este problema a través del mapeo de las curvas de variación temporal de las amplitudes de los componentes armónicos, extraídos mediante la Transformada Discreta de Fourier, utilizando técnicas de Análisis de Componentes Principales (PCA). Las bases ortogonales definidas por la PCA permitieron una gran reducción de datos y la creación de subespacios timbrísticos capaces de representar los sonidos del instrumento en varias alturas y niveles de intensidad. Las técnicas de clasificación de datos permitieron un análisis semántico de estos espacios timbrísticos, facilitando la clasificación de grupos de timbres similares en este espacio y ratificando la PCA como una forma eficiente de representar la dinámica de los timbres de instrumentos musicales.

Biografía del autor/a

  • Mauricio Alves Loureiro, Universidad Federal de Minas Gerais

    Mauricio Alves Loureiro es Licenciado en Ingeniería Aeronáutica por el ITA (1976), Licenciado en Música (clarinete) por la Staatliche Hochschule für Musik Freiburg, Alemania (1983), donde estudió con Dieter Klöcker, y Doctor en Música por la University of Iowa, EE. UU. (1991). Fue primer clarinetista de la orquesta de Campinas y de la OSESP. Actuó como solista frente a numerosas orquestas sinfónicas y renombrados conjuntos de cámara, participó como clarinetista y profesor en numerosos festivales de música en Brasil y en el extranjero, y ha desarrollado una intensa actividad como solista y músico de cámara, especialmente dedicado a la interpretación de la música contemporánea y de la música electroacústica. Fue profesor adjunto del Instituto de Artes de la UNESP (1984-1992) y actualmente es profesor titular de la Escuela de Música de la UFMG, donde es coordinador de la Posgrado y investigador en el ámbito de los Grupos de Investigación Sonología y CEFALA - Centro de Estudios de la Habla Acústica Lenguaje y Música.

  • Hugo Bastos de Paula, Pontificia Universidad Católica de São Paulo

    Hugo Bastos de Paula es actualmente profesor del Instituto de Informática de la PUC Minas, miembro de la coordinación didáctica y coordinador de investigación del curso de Sistemas de Información. Es licenciado en Ciencia de la Computación, con maestría y doctorado en Ingeniería Eléctrica por la UFMG. Estudió clarinete con Walter Alves de Souza, primer clarinetista de la Orquesta Sinfónica de Minas Gerais. Tuvo su primer contacto con el área de Computación Musical en 1996, cuando participó en un proyecto enfocado en la implementación de un lenguaje de composición en Csound, y desde 1998 trabaja en la modelación del timbre de instrumentos musicales, tema que focalizó en su tesis de maestría. Es miembro de los grupos de investigación Sonología y CEFALA - Centro de Estudios de la Habla Acústica Lenguaje y Música en la UFMG, y del VIPLAB - Visual Information Processing Lab en la PUC Minas.

Referencias

ARCOS, J. L., DE MÁNTARAS, R. L. e SERRA, Xavier. SaxEx: A Case-Based Reasoning System for enerating Expressive Musical Performances. Journal of New Music Research, v.27, n.3, 1998.

BALIELLO, S., DE POLI, Giovanni e NOBILI, R. The Color of Music: Spectral Characterization of Musical ounds Filtered by a Cochlear Model. Journal of New Music Research, v.27, n.4, 1998.

BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B. e CARVALHO, A. C. P. L. F. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. Rio de Janeiro, RJ: Editora LTC, 2000.

CHARBONNEAU, G., HOURDIN, C. e MOUSSA, T. A Multidimensional Scaling Analysis of Musical Instrument’s Time-Varying Spectra. Computer Music Journal, v.21, n.2, 1997a. p.40-55.

______. A Sound Synthesis Technique Based on Multidimensional Scaling of Spectra. Computer Music Journal, v.21, n.2, 1997b. p.56-68.

COSI, Piero, DE POLI, Giovanni e LAUZZANA, Gianpaolo. Auditory Modeling and Self-Organizing Neural works for Timbre Classification. Journal of New Music Research, v.23, 1994. p.71-98.

DANNENBERG, Roger B. e DERENYI, I. Combining Instrument and Performance Models for High-Quality Music Synthesis. Journal of New Music Research, v.27, n.3, 1998.

DE PAULA, Hugo Bastos. Análise e Re-síntese de Som Natural de Clarineta Utilizando Análise por omponentes Principais. Belo Horizonte: Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Minas Gerais, 2000 (Dissertação, Mestrado em Engenharia Elétrica).

DE POLI, Giovanni e PRANDONI, P. Sonological Models for Timbre Characterization. Journal of New Music Research, v.26, 1997. p.170-197.

DE POLI, Giovanni, PRANDONI, P. e TONELLA, P. Timbre Clustering by Seff-Organizing Neural Networks. Anais do X Colloquium on Musical Informatics. Milan: University of Milan, 1993.

DE POLI, Giovanni, RODÀ, Antonio e VIDOLIN, Alvise. Note-by-Note Analysis of the Influence of Expressive Intentions and Musical Structure in Violin Performance. Journal of New Music Research, v.27, n.3, 1998. p.293-321.

DE POLI, Giovanni e TONELLA, P. Self-Organizing Neural Networks and Grey’s Timbre Space. Anais do International Computer Music Conference. Tokyo: International Computer Music Association, 1993. p. 441-444.

DUBNOV, Shlomo. Emotion - Is it measurable? Anais do KANSEI - The Technology of Emotion, AIMI International Workshop. Genova, 1997.

DUBNOV, Shlomo e RODET, Xavier. Statistical Modeling of Sound Aperiodicities. Anais do International Computer Music Conference. Tessaloniki, Grece: International Computer Music Association, 1997.

DUBNOV, Shlomo, TISHBY, N. e COHEN, D. Hearing Beyond The Spectrum. Journal of New Music Research, v.25, 1996.

EGOZY, E. B. Deriving Musical Control Features from a Real-Time Analysics of the Clarinet. Cambridge, Massachusetts, Massachussets Institute Technology, 1995 (Dissertação, Mestrado em Engenharia Elétrica).

FAITEN, B. e GUNZEL, S. Automatic Indexing of a Sound Database Using Self-Organizing Neural Nets. Computer Music Journal, v.18, n.3, 1994. p.53-65.

FREEDMAN, M.D. A technique for Analysis of Musical Instrument Tone. Urbana, Illinois, University of Illinois, 1965 (Tese, Doutorado em Engenharia Elétrica).

______. A Method for Analysing Musical Tones. Journal of The Audio Engineering Society, v.16, 1968. p.419-425.

FRIBERG, Anders, BRESIN, Roberto, FRYDÉN, Lars e SUNDBERG, Johan. Musical Punctuation on the Microlevel: Automatic Identification and Performance of Small Melodic Units. Journal of New Music Research, v.27, n.3, 1998.

GORDON, J. W. e GREY, J. M. Perceptual Effects of Spectral Modifications on Music Timbres. Journal of the Acoustics Society of America, v.63, 1978. p.1493-1500.

GREY, John M. An exploration of musical timbre. CCRMA, Dept. of Music Stanford University. Stanford, Calif., (STAN-M-2), 1975.

______. Multidimensional Perceptual Scaling of Musical Timbres. Journal of the Acoustics Society of America, v.5, 1977. p.1270-1277.

______. Timbre Discrimination in Musical Patterns. Journal of the Acoustics Society of America, v.64, 1978. p.467-472.

HAJDA, J. M., KENDALL, Roger A., CARTERETTE, Edward C. e HARSHBERGER, M. L. Methodological Issues in Timbre Research. In: I. Deliège e J. A. Sloboda (Ed.). Perception and Cognition of Music. Hove: Psychology Press, 1997, p.253-306.

HORNER, A. Wavetable Interpolation Synthesis Based on Time-Variant Spectral Analysis of Musical Sounds. Journal of The Audio Engineering Society, 1995.

HORNER, A., BEAUCHAMP, J. W. e HAKEN, L. Methods for Multiple Wavetable Synthesis of Musical Instrument Tones. Journal of The Audio Engineering Society, v.41, n.5, 1993. p.336-356.

HORNER, A. e NGAI-MAN. Group Synthesis with Genetic Algorithms. Journal of The Audio Engineering Society, v.44, n.3, 1996. p.130-147.

JOHNSON, R. e WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Upper Sadlle, New Jersey, 1998.

KAUFMAN, L. e ROUSSEEUW, P. J. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1989.

KOHONEN, Teuvo. Self-Organizing Maps - Springer Series in Information Sciences. Berlim: Springer Verlag. v.30, 1995.

LEMAN, Marc. Emergent Properties of Tonality Functions by Self-Organization. Interface - Journal of New Music Research, v.19, n.2-3, 1991. p.85-106.

______. Tone Context by Pattern Integration over Time. In: D. Baggi (Ed.). Computer Generated Music. Los Alamitos, California: IEEE Computer Science Press, 1992.

______. Schema-Based Tone Center Recognition of Musical Signals. Journal of New Music Research, v.23, n.2, 1994. p.169-204.

LOUREIRO, Mauricio Alves, DE PAULA, Hugo Bastos e YEHIA, Hani Camille. Study of the Timbre Dynamics of an Expressive Performance Using Principal Component Analysis of Spectral Parameters. Anais do VII Simpósio de Computação e Música, Ed. C. V. D. L. Palombini. Curitiba, PR: PUC - PR, 2000.

______. Sonological Representation of a Musical Instrument by Sub-spaces of Spectral Component. Mikropolyphonie - The Online Contemporary Music Journal, v.7, 2001.

______. Representing Timbre Dynamics of a Musical Instrument: Comparison Between GA and PCA. Anais do IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing. São Luiz, Maranhão: Universidade Federal do Maranhão, 2004a. p. 381-390.

______. Timbre Classification of a Single Music Instrument. Anais do 5th International Conference on Music Information Retrieval - ISMIR. Barcelona: University Pompeu Fabra, 2004b. p. 546-549.

______. Timbre Representation of a Single Music Instrument. Anais do International Computer Music Conference. University of Miami, USA: International Computer Music Association, 2004c. p. 394-397.

LUCE, D. A. Physical Correlates of Nonpercurssive Musical Instrument Tones. Cambridge, Massachusetts: Department of Physics, MIT, 1963 (Tese, Doutorado em Física).

LUCE, D. A. e CLARK, M. Duration of Attack Transients of Nonpercurssive Orchestral Instruments. Journal of The Audio Engineering Society, v.13, 1965. p.194-199.

______. Physical Correlates of Brass-Instrument Tones. Journal of the Acoustics Society of America, v.42, 1967. p.1232-1243.

MASRI, Paul e BATEMAN, A. Improved Modelling of Attack Transients in Music Analysis-Resynthesis. Anais do International Computer Music Conference. Hong-Kong: The International Computer Music Association (ICMA), 1996. p. 100-103.

MCADAMS, Stephen e BREGMAN, Albert S. Hearing Musical Streams. In: C. Roads e J. Strawn (Ed.). Foundations of Computer Music. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1979, p.658-698.

MCADAMS, Stephen, WINSBERG, S., DONNADIEU, S., DE SOETE, G. e KRIMPHOFF, J. Perceptual Scaling of Synthesized Musical Timbres: Common Dimensions, Specificities and Latent Subject Classes. Psychological Research, v.58, 1995. p.177-192.

MCAULAY, R. J. e QUATIERI, T. F. Speech Analysis/Synthesis Based on a Sinusoidal Representation. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, v.34, n.4, 1986. p.744-754.

MILLER, J. R. e CARTERETTE, Edward C. Perceptual Spaces for Musical structures. Journal of the Acoustics Society of America, v.58, 1975. p.711-720.

MISDARIIS, N. R., SMITH, B. K., PRESSNITZER, D., SUSINI, P. e MCADAMS, Stephen. Validation of a Multidimensional Distance Model for Perceptual Dissimilarities Among Musical Timbres. Anais do 16th International Congress on Acoustics. Woodbury, New York: ASA - The Acoustical Society of America, 1998.

PISZCZALSKI, M. Spectral Surfaces from Performed Music, Part 1. Computer Music Journal, v.3, n.1, 1979a. p.18-24.

______. Spectral Surfaces from Performed Music, Part 2. Computer Music Journal, v.3, n.3, 1979b. p.25-27.

PISZCZALSKI, M., GALLER, B., BOSSEMEYER, R., HATAMIAN, M. e LOOFT, F. Performed Music: Analysis Synthesis and Display by Computer. Journal of The Audio Engineering Society, v.29, 1981. p.38-46.

PLOMP, Reinier. Timbre as a Multidimensional Attribute of Complex Tones. In: R. Plomp e G. F. Smoorenburg (Ed.). Frequency Analysis and Periodicity Detection in Hearing. Leiden: A. W. Sijthoff, 1970.

PLOMP, Reinier e RASCH, Rudolf A. The Perception of Musical Tones. In: D. Deutsch (Ed.). Psychology of Music. San Diego, California: Academic Press, 1982, p.1-24.

RENCHER, A. C. Methods of Multivariate Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1995.

RISSET, Jean-Claude. Computer Study of Trumpet Tones. Journal of the Acoustical Society of America, v.38, 1965. p.912.

______. Timbre Analysis by Synthesis: Representations, Imitations and Variants for Musical Composition. In: G. De Poli, A. Piccialli, et al (Ed.). Representation of Musical Signals. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1991, p.7-43.

RISSET, Jean-Claude e Mathews, Max V. Analysis of Musical Instrument Tones. Physics Today, v.22, n.2, 1969. p.23-40.

RISSET, Jean-Claude e WESSEL, David L. Exploration of Timbre by Analysis and Synthesis. In: D. Deutsch (Ed.). Psychology of Music. San Diego, California: Academic Press, 1999, p.25-58.

ROCHEBOIS, T. e CHARBONNEAU, G. Cross-Synthesis Using Interverted Principal Harmonic Sub-Spaces. In: M. Leman (Ed.). Music, Gestalt and Computing: Studies in Cognitive and Systematic Musicology. Berlin-Heidelberg: Springer Verlag, 1997, p.375-385.

ROVAN, J. B., WANDERLEY, Marcelo, DUBNOV, Shlomo e DEPALLE, P. Instrumental Gestural Mapping Strategies as Expressivity Determinants in Computer Music Performance. Anais do KANSEI - The Technology of Emotion, AIMI International Workshop. Genova, 1997.

SANDELL, G. J. e MARTENS, W. Perceptual Evaluation of Principal-Component-Based Synthesis of Musical Timbres. Journal of The Audio Engineering Society, v.43, n.12, 1995. p.1013-1028.

SERRA, Xavier. Musical Sound Modeling with Sinusoids plus Noise. In: A. Piccialli, C. Roads, et al (Ed.). Musical Signal Processing: Swets & Zeitlinger Publishers, 1997.

SHEPARD, R. N. Psychological Representations of Speech Sounds in Human Communication. New York: McGrow-Hill, 1972. STRAWN, John. Modelling Musical Transitions. Palo Alto, California: CCRMA, Department of Music, Stanford University, 1985 (Tese, Doutorado em Música).

______. Orchestral Instruments: Analysis of Performed Transitions. Journal of The Audio Engineering Society, v.34, 1986. p.867-880.

______. Analysis and Synthesis of Musical Transitions Using the Discrete Short-Time Fourrier Transform. Journal of The Audio Engineering Society, v.35, 1987. p.3-14.

STRONG, W. e CLARK, M. Pertubations of Synthetic Orchestral Wind-Instrument Tones. Journal of the Acoustics Society of America, v.41, n.2, 1967a. p.277-285.

______. Synthesis of Wind-Instrument Tones. Journal of the Acoustics Society of America, v.41, n.1, 1967b. p.39-52.

TOIVIAINEN, Petri, KAIPAINEN, Mauri e LOUHIVUORI, Jukka. Musical Timbre: Similarity Ratings Correlate with Computational Feature Space Distances. Journal of New Music Research, v.24, 1995. p.282-298.

WESSEL, David L. Timbre Space as a Musical Control Structure. In: C. Roads e J. Strawn (Ed.). Foundations of Computer Music. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1979, p.640-657.

Publicado

2025-03-26

Número

Sección

Artículos en Portugués/Español

Cómo citar

“Timbre De Un Instrumento Musical: Caracterización Y representación”. 2025. Per Musi, no. 14 (March): 57-81. https://doi.org/10.35699/2317-6377.2006.55252.