Análisis de interpretaciones de tango usando herramientas computacionales

El estilo de ejecución de Aníbal Troilo interpretando Mi refugio

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.35699/2317-6377.2020.26898

Palabras clave:

Estilo interpretativo, Patrones temporales, Tango, Aníbal Troilo, Herramientas computacionales

Resumen

Los estilos de ejecución históricos en el tango como construcción socio‐cultural dan origen a la elaboración del canon del estilo musical que hoy conocemos. En dicha tradición estilística Aníbal Troilo es una de las figuras relevantes. En este trabajo analizamos modos de enunciación temporal de Troilo con el fin de encontrar indicadores de la construcción de los patrones témporo‐expresivos de su estilo. Para ello comparamos distintas interpretaciones del tango Mi Refugio aplicando herramientas computacionales sobre anotaciones manuales del beat. Calculamos curvas de tempo y las comparamos a través de un análisis de correlación y mediante regresión polinómica. Las comparaciones entre diferentes versiones fueron interpretadas mediante el análisis hermenéutico‐musical. Los resultados indican un uso consistente de patrones de regulación temporal en el fraseo de Troilo a diferentes niveles expresivo‐estructurales, más allá de las variaciones en la superficie musical de los arreglos. Además, se identificó un recurso de aceleración‐desaceleración con fines articulatorios en la comunicación de la forma.

Biografía del autor/a

  • Demian Alimenti Bel, Universidad Nacional de la Plata, Argentina

    Demian Alimenti Bel es Profesor en música orientación composición musical de la Facul­tad de Bellas Artes (Universidad Nacional de La Plata, Argentina) y ayudante de la materia Metodología de las Asignaturas Profesionales en la Facultad de Artes de la UNLP. Guitarrista, arreglador e intérprete en diversos grupos de tango. Becario de estudio de doctorado de la CIC (Comisión de investigaciones científicas de la Pro­vincia de Buenos Aires, Argentina). Integrante e investigador del LEEM (Laboratorio para el Estudio de la Experiencia Musical-FBA-UNLP). Integrante del proyecto de investigación Música, Cognición y Experiencia: Modos de Elaboración del Sentido en Contextos Sociales de Práctica Musical (2018-2021) de la Universidad Nacional de La Plata bajo la dirección de la Dra. Isabel C. Martínez.

  • Martín Rocamora, Universidad de la República, Uruguay

    Martín Rocamora es actualmente Profesor Adjunto de Procesamiento de Señales en la Universidad de la República (UDELAR), Uruguay. Tiene el grado, maestría y doctorado en Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería, UDELAR. Fue Profesor Ayudante de Tecnología Musical en la Facultad de Música de la UDELAR. Su investigación se centra en la aplicación del aprendizaje automático y el procesamiento de señales a señales de audio, con aplicaciones en la audición computacional, la recuperación de información musical y la musicología computacional.

  • Isabel Cecilia Martínez, Universidad Nacional de la Plata, Argentina

    Doctora en Psicología de la Música por la Universidad de Roehampton Surrey, Reino Unido. Profesora Titular de Metodología de las Asignaturas Profesionales y Audioperceptiva 1-2 en la Facultad de Artes de la Universidad Nacional de La Plata, Argentina. Directora del LEEM (Laboratorio para el Estudio de la Experiencia Musical-FdA-UNLP). Dirige un equipo de investigadores en el campo de la Cognición Musical Corporeizada. Socia Fundadora y Primera Presidenta de la Sociedad Argentina para las Ciencias Cognitivas de la Música (SACCoM). Su investigación vincula aspectos de la cognición musical corporeizada, sus implicancias epistemológicas para la teoría y la práctica de la formación musical. Ha publicado y difundido su investigación en el ámbito nacional e internacional. En el año 2017 ha recibido el Premio a la Labor Científica de la Universidad Nacional de La Plata.

Referencias

Abu-Mostafa, Yaser S., Magdon-Ismail, Malik, and Lin, Hsuan-Tien. 2012. Learning From Data. AMLBook.

Alimenti Bel, Demian and Martínez, Isabel C.. 2017. Atributos de la variación como rasgos de estabilidad en el tango. Patrones estilísticos en la producción de la música de Aníbal Troilo y Osvaldo Pugliese. Epistemus, 5(2):27–56.

Alimenti Bel, Demian and Martínez, Isabel C.. 2018. Narrando a Aníbal Troilo: Una propuesta de análisis narrativo y semiótico del estilo compositivo e interpretativo de su orquesta. In XXIII Conferencia de la Asociación Argentina de Musicología XIX Jornadas Argentinas de Musicología del Instituto Nacional de Musicología “Carlos Vega”, 84–85, La Plata, Argentina.

Alimenti Bel, Demian and Martínez, Isabel C.. 2019. El tango de ayer y de hoy. Un estudio de la temporalidad y el fraseo musical en el estilo de Aníbal Troilo. Revista del IIMCV, 33(1):151–178.

Alimenti Bel, Demian, Martínez, Isabel C., and Naveda, Luiz. 2018. Expressive microstructures of timing in the style of Aníbal Troilo’s tango orchestra. In International Conference on Music Perception and Cognition: Abstract Book, ICMPC, 293–294, Graz, Austria.

Alimenti Bel, Demian, Martínez, Isabel C., and Ordás, Alejandro. 2014a. Los mareados por la orquesta de Osvaldo Pugliese: La dinámica y la temporalidad de la yumba entendida a partir de los rasgos performativos emergentes del arreglo. In Música Latinoamericana: Tradición e Innovación, III Jornadas de la Escuela de Música de la U.N.R, Rosario, Argentina.

Alimenti Bel, Demian, Martínez, Isabel C., and Ordás, Alejandro. 2014b. Me suena a Pugliese: temporalidad de la yumba y su función en el estilo instrumental de Osvaldo Pugliese. In Nuevos escenarios y nuevos desafíos en la producción artística y proyectual contemporánea, JIDAP, La Plata, Argentina.

Almén, Byron. 2008. A Theory of Musical Narrative, volume 1 of 1. Indiana University Press, Bloomington; Indianapolis, 1 edition.

Battel, G. U. and R., Fimbianti. 1998. How to communicate expressive intentions in piano performance. In Proceedings of the XII Colloquium on Musical Informatics, 67–70, Udinese, Italia.

Bengtsson, Ingmar. 1974. Empirische Rhythmusforschung in Uppsala. Hamburger Jahrbuch für Musikwissenschaft, 1(1):195–219.

Bengtsson, Ingmar and Gabrielsson, Alf. 1983. Analysis and synthesis of musical rhythm. Studies of music performance, 1(39):27–59. Stockholm: Publications issued by the Royal Swedish Academy of Music,.

Cannam, Chris, Landone, Christian, Sandler, Mark B., and Bello, Juan Pablo. 2006. The Sonic Visualiser: A Visualisation Platform for Semantic Descriptors from Musical Signals. In Proc. of the 7th International Con- ference on Music Information Retrieval (ISMIR 2006), 324–327, Victoria, Canada.

Clarke, Erik. 1987. Categorical rhythm perception: An ecological perspective. In Action and perception in rhythm and music: Papers given at a symposium in the Third International Conference on Event Perception and Action., 19–33, Stockholmo, Suecia.

Clarke, Erik. 1988. Generative principles in music performance. In Sloboda, John, editor, Generative processes in music: the psychology of performance, improvisation, and composition, volume 1 of 1, chapter 1, 1–26. Oxford Scholarship, Oxford, Inglaterra, 1 edition.

Cook, Nicholas. 2007. Performance Analysis and Chopin’s Mazurkas. Musicae Scientiae, 11(2):183–207.

Earis, Andrew. 2007. An algorithm to extract expressive timing and dynamics from piano recordings. Musicae Scientiae, 11(2):155–182.

Eco, Humberto. 1968. La estructura ausente. Editorial Lumen, S.A.

Español, Silvia and Shifres, Favio. 2015. The Artistic Infant Directed Performance: A Mycroanalysis of the AdultÀs Movements and Sounds. Integrative Psychological and Behavioral Science, 49(1):371–397.

Friberg, Anders and Battel, Giovanni Umberto. 2002. Structural Communication. In Parncutt, Richard and McPherson, Gary, editors, The science and psychology of music performance: creative strategies for teaching and learning., volume 1 of 1, chapter 4, 199–218. Oxford Scholarship, New York, 1 edition.

Friberg, Anders and Sundberg, Johan. 1999. Does music performance allude to locomotion? A model of final ri- tardandi derived from measurements of stopping. Journal of the acoustical Society of America, 105(3):1469– 1484.

Gabrielsson, Alf. 1987. The theme from mozart’s piano sonata in A Major (K. 331): A comparison of five performances. Action and Perception in Rhythm and Music, 55(1):81–103.

Gabrielsson, Alf. 1999. The performance of music. In Deutsch, Diana, editor, Academic Press series in cognition and perception: A series of monographs and treatises.The psychology of music, volume 1 of 1, chapter 11, 501–602. Academic Press, San Diego, Estados Unidos, 2 edition.

Gómez, Emilia and Bonada, Jordi. 2005. Tonality Visualization of Polyphonic Audio. In Proceedings of International Computer Music Conference, ICMC, Barcelona, Spain.

Juslin, Patrik N., Friberg, Anders, and Bresin, Roberto. 2001. Toward a computational model of expression in music performance: The GERM model. Musicae Scientiae, 5(1):63–122.

Krebs, Harold. 2009. The expressive role of rhythm and meter in Schumann’s late lieder. A music-theoretical matrix: Essays in honor of Allen Forte., 1(1):98–267.

Leech-Wilkinson, Daniel. 2009. The Changing Sound of Music: Approaches to Studying Recorded Musical Performance. London, CHARM.

Lerch, Alexander, Arthur, Claire, Pati, Ashis, and Gururani, Siddharth. 2019. Music performance analysis: a survey. In Proceedings of the 20th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR)., 33–43, Delft, The Netherlands.

Lerdahl, Fred and Jackendoff, Ray. 1983. A generative theory of tonal music. Cambridge: MIT Press.

Martínez, Isabel C.. 2017. Hacer sentido con el cuerpo en la música. La realidad ampliada de la cognición musical. Revista Argentina de Musicología, 1(18):43–58.

Martínez, Isabel C., Español, Silvia, and Pérez, Diana. 2018. The interactive Origin and the Aesthetic Modelling of Image-Schemas and Primary Metaphors. Integrative Psychological Behavioral Science, 52(4):646–671.

Müller, Meinard, Jiang, Nanzhu, and Grosche, Peter. 2013. A Robust Fitness Measure for Capturing Repetitions in Music Recordings With Applications to Audio Thumbnailing. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 21(3):531–543.

Palmer, Caroline. 1997. Music performance. Annual review of psychology, 48(1):115–138.

Povel, Dirk-Jan. 1977. Temporal Structure of Performed Music: Some Preliminary Observations. Acta Psychologica, 41(4):309–320.

Rasch, Rudolf A.. 1979. Synchronization in performed ensemble music. Acustica, 1(43):121–131.

Rasch, Rudolf A.. 1983. Timing and synchronization in ensemble performance. In Sloboda, John, editor, Generative processes in music: The psychology of performance, improvisation, and composition, volume 1 of 1, chapter 4, 199–213. OUP Oxford, Clarendon Press, 1 edition.

Repp, Bruno H.. 1990a. Composers’ pulses: Science or art? Music Perception, 1(7):423–434.

Repp, Bruno H.. 1990b. Patterns of expressive timing in performances of a Beethoven minuet by nineteen famous pianists. Journal of the Acoustical Society of America, 1(88):622–641.

Repp, Bruno H.. 1992. Diversity and commonality in music performance: An analysis of timing microstructure in Schumann’s "Träumerei.". Journal of the Acoustical Society of America, 1(92):2546–2568.

Repp, Bruno H.. 1994. Relational invariance of expressive microstructure across global tempo changes in music performance: An exploratory study. Psychological Research, 1(56):269–284.

Repp, Bruno H.. 1997. Acoustics, perception, and production of legato articulation on a computercontrolled grand piano. Journal of Acoustical Society of America, 102(3):1878–1890.

Rose, Richard Franklin. 1989. An analysis of timing in jazz rhythm section performance. PhD thesis, University of Texas at Austin.

Rosen, Charles. 1986. El estilo clásico Haydn, Mozart, Beethoven, volume 1 of 1. Alianza Música, Calle Juan Ignacio Luca de Tena, 15, 1 edition.

Rowland, David. 1994. Chopin’s tempo rubato in context. In Samson, Jim, editor, Chopin Studies 2, volume 2 of 5, chapter 11, 199–213. Cambridge University Press, Cambridge CB2 2RU, 1 edition.

Sapp, Craig. 2008. Hybrid Numeric/Rank Similarity Metrics for Musical Performance Analysis. In Proceedings of the 9th International Conference on Music Information Retrieval, 501–506, Philadelphia, USA.

Sapp, Craig Stuart. 2001. Harmonic Visualizations of Tonal Music. In Proceedings of the 2001 International Computer Music Conference, ICMC, 423–430, Havana, Cuba.

Sapp, Craig Stuart. 2007. Comparative Analysis of Multiple Musical Performances. In Proceedings of the 8th International Conference on Music Information Retrieval, ISMIR, 497–500, Vienna, Austria,.

Savitzky, Abraham. and Golay, M. J. E.. 1964. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures. Analytical Chemistry, 36(8):1627–1639.

Schachter, Carl. 1999. Unfoldings: Essays in Schenkerian Theory and Analysis, volume 1 of 1. Oxford University Press, 198 Madison Avenue, 1 edition.

Shaffer, L. Henry. 1981. Performances of Chopin, Bach, and Bartok: Studies in motor programming. Cognitive Psychology, 1(13):326–376.

Shaffer, L. Henry, Clrake, Erik, and Todd, Neil. 1985. Metre and rhythm in piano playing. Cognition, 1(20):61–77. Sloboda, John. 2001. Generative processes in music: the psychology of performance, improvisation, and composition. Oxford Scholarship.

Sloboda, John A.. 1983. The communication of musical metre in piano performance. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 1(35):377–396.

Sloboda, John A.. 1985. Expressive skill in two pianists: Metrical communication in real and simulated performances. Canadian Journal of Psychology, 2(39):273–293.

Tarasti, Eero. 1994. A Theory of Musical Semiotics. Indiana University Press.

Todd, Neil. 1985. A model of expressive timing in tonal music. Music Perception, 1(3):33–57.

Widmer, Gerhard and Goebl, Werner. 2004. Computacional models of expressive music performance: The state of art. Journal of New Music Research, 33(3):203–216.

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Publicado

2021-06-21

Número

Sección

Artículos en Portugués/Español

Cómo citar

“Análisis De Interpretaciones De Tango Usando Herramientas Computacionales: El Estilo De ejecución De Aníbal Troilo Interpretando Mi Refugio”. 2021. Per Musi, no. 40 (June): 1-26. https://doi.org/10.35699/2317-6377.2020.26898.