音乐可视化艺术发展探讨

[摘 要]

音乐与影像的结合被称为音乐可视化艺术，是新时代艺术发展下的突出表现。本文将根据音乐艺术与影像艺术的融合，对音乐可视化发展及用途进行探讨。

[关键词]音乐艺术;影像艺术;音乐可视化艺术;发展

[中图分类号]J605 [文献标识码]A [文章编号] 1007-2233（2019）08-0165-02

音乐给予人的感官联想是通过耳朵进行的，即明确了音乐是以声音作为基础发展的艺术形式，通过优美的旋律给予人听觉美感，让社会生活通过音乐艺术，以更加美好的形式展现出来。[1]影像给予人感官联想是通过眼睛进行的，用我们的眼睛去观看表演，用耳朵去聆听表演，才能成为完美的艺术，而音乐可视化艺术则是将两者充分融合，给予人们全新的听觉及视觉感受。

一、音乐可视化概念

音乐可视化是信息时代下，众多可视化信息的其中之一，可将其看作是音乐的一种表达、展现方式。音乐可视化艺术的呈现是以视觉为核心力量，配以音乐，通过多种表现方式，满足人们对音乐的更多诉求，是信息时代中的新型文化传播方式。音乐可视化艺术能够以音乐作品表现力结合外部结构，以智能理解、分析、比较的方式给予大众最直观感受的一种技术。

音乐可视化是信息时代的跨领域新艺术形态，其中不仅仅是音乐、影像的简单结合，而是数字音频、动画、图像处理、虚拟现实、声学、美学等领域的结合。音乐可视化是通过提取音乐特征，将其映射至相应媒介上，形成可视化效果，再将其进行整理，变为视觉体现。根据视觉体现提取进行分析后发现，目前提取音乐尚在低层特征，Windows Media Player便是目前的可视化音乐代表，还有Winamp内含插件Milkdrop也可以帮助编码，改变影像内的图像形状、颜色、位置、尺寸等实现音乐可视化。[2]

音乐可视化过程中，必须使用的技术有：音乐信息提取、影像图像生成、综合主观评价。音乐信息提取技术主要是识别并提取音乐中的高音及节奏信息;影像图像生成技术主要是为了帮助音乐具象化，让音乐表现方式更加直观;综合主观评价技术则是对以上所有操作的可视化结果进行评价，用于帮助音乐可视化作品更加完整统一，声乐艺术更加和谐。如果制作可视化音乐录音和扩声要求较高，则必须结合作品内容、演奏特点、设备混响等来确定音乐立体感，不能仅仅使用人工混响来完成整个作品。

二、音乐可视化分类

（一）交互性

对音乐可视化进行交互性分类，可将其分为两类：交互式可视化、非交互式可视化。[3]在计算机播放多媒体程序时，编程人员可直接对此程序发出指令，而不是任由程序自行发展，编程人员必须在程序运行过程中对下发指令做出反应，实现交互可视化。

（二）实时性

实时性可视化是要在规定时间内对系统指令进行反应。实时性可视化分为两类：软实时、硬实时。两者之间的差异化在于软实时只能在提供统计意义时实现实时性可视化。比如：在应用要求系统95%的情况下，可在规定时间内对指令进行反应，并不一定要100%完成。因为，有时只需要完成98%的播放就能满足用户，但是基于发射卫星、控制核反应堆应用系统100%的要求，就必须利用软实时系统完成音乐可视化过程。

（三）维数

根据目前影视化发展方向分析，二维逐渐走向淘汰阶段，三维正在慢慢走入市场，给人们提供更加真实、独特的视觉效果。

（四）体验感

体验感是根据用户沉浸指数来分析的，可根据沉浸度指数将其分为三种类型：完全沉浸式、半沉浸式、非沉浸式。根据用户精神沉浸度，分析用户对音乐可视化的体验感。

（五）音频数据类型

根据MPEG4音频数据可视化标准，可将其分为两种：自然音频、结构性音频。而自然音频可分为一般音频和语音形态，比如：MP3、其他数据压缩音频;结构性音频是由多种不同指令的结合而形成的，主要是指MIDI，可对音频特征进行明确提取，十分便捷。[4]

三、音乐可视化研究进展

（一）音乐特征提取

自然音频与结构性音频提取方式、方法皆有不同，自然音频主要是对WAV、MP3等格式音频内容进行特征提取分析，但为了自然音频提取更为便捷，需要在提取前，预先对原始音频数据进行处理，目前已有的处理方式是傅里叶分析变换法、固定窗口变换法，利用以上两种方法即可对音频数据特征进行提取转换处理。而结构性音频只须根据格式规则转换就可提取音频数据特征，原因是此类音频数据皆是由具体指令组合成的控制声卡发音，就可以非常容易地找到关于音频特征的相关信息，进行提取。

在《波形音乐文件特征提取方法的研究》中，有对音乐特征进行分类，分别是：基本音乐特征、复杂音乐特征、整体音乐特征。基本音乐特征中有音色高低、音阶长短、音浪强弱;复杂音乐特征提取需要依靠基础音乐特征，然后其中还包含音程、音乐节奏、音乐旋律;整体音乐特征则须依靠以上两种音乐特征作为基础分析音乐情感、曲风、内容等。首先提取一种音符，这样可帮助后续音符提取提高准确率;通过对WAV格式提供的音乐文件进行分析，便可获取音乐样本数据信息;获取信号包络线时，须提前对信号进行压缩、去噪、高斯低通滤波处理，提高获取信号准确度;然后即可利用傅立叶转换对包络线信号峰值进行检验，直接提取出音乐中所含音符;接下来利用划分小节的设计方法直接对音符音色高低、音阶长短、音浪强弱进行特征提取分析;然后根据划分小节在音乐信号中展现的乐理特征进行设计，以加窗移动匹配方式直接提取出小节线;对小节线进行小节分析，获取整个小节线的音色高低、音阶长短、音浪强弱平均值及稳定性，完成整个提取自然音频特征的过程。[5]

在《波形音乐文件特征提取方法的研究》中，结构性音频特征提取则主要以早期的MIDI格式为主，直接从已有音乐文件内获取音符和小节，完成对音频特征的提取工作，由此可以知道对音乐特征的提取研究方向，应该主要放在情感特征识别上。

（二）情感检测和情感表达

音乐历来被称为情感的表达，听众可从音乐中感受美好、伤心、开心、欢快等不同的情绪，所以表面情感表现在音乐中极其重要，甚至于影响音乐创作人的音乐创作思路。

在《音乐情感的特征与识别》中提到了音乐情感色彩提取及分析可利用多元分析法，利用多元分析法只须将测试音乐表现情感由舒缓到激昂进行分类即可，然后利用数字信号处理技术，从多个方向对音乐特征进行探讨，让计算机拥有人类的体验感，能够明确识别音乐所含情感类型。

中国音乐学院音乐科技系师生曾对民族乐器进行听觉实验，目的是为了分析民族乐器属性，然后对乐器表达情感进行准确的词语描述，并将每种评价对象规定在一种范围内进行综合评价，然后通过每个评价人对评价对象的分类建议进行综合统计，以百分制为标准确定每种评价对象的数据结果，确定评价对象的情感属性。[6]这次实验对于音乐情感特征识别极具意义，让民族乐器的未来发展有了较为准确的定位。

音乐由多种不同音符组合而成，每个音符皆有不同特征，但却无法表现出准确的情感，还是需要单个音符组合成为音乐，才能满足大众的音乐需求，进行情感的传达。组合音符传达情感过程中，还须通过每个音符发音长短、音阶高低、旋律速度、调试方法等，才能充分展现音乐情感。

（三）虚拟现实

信息时代来临，各行业结构都得以转型，尤其是虚拟技术让音乐行业更加智能化，在虚拟技术支持下，音乐事业迎来高峰，让音乐可视化艺术越发成熟，更具有感染力。虚拟技术可视化音乐展现方式是通过探梦馆得到的启发，探梦馆是由弗兰克·奥本海默创建的，原名为旧金山探索馆，将一座古建筑建设为集视觉、听觉、触觉为一体的多种感官体验，并带有互动模式的科学探索馆。[7]这个探索馆于1969年建成，为后来的博物馆研究及音乐可视化艺术带来极其重要的研究意义，这个探索馆会定期更换探险互动主题，主要是音乐与乐器的发展历程，给美国音乐和乐器的发展史添上了浓墨重彩的一笔，也让音乐可视化形成了初期模型，通过让表演者深处虚拟空间的一种方式，在美国流行开来。虚拟技术让音乐可视化作品拥有极强的感染力，让身处其中的表演者及听众更能深入其中，是音乐可视化发展中不可缺少的技术。

四、音乐可视化的用途

音乐可视化艺术可运用至多领域，比如：酒吧、演唱会、音乐节、电子音乐表演等，利用LED屏幕图像变化与音乐结合后呈现出不同场景，强烈的视觉冲击让观众身临其境。[8]比如，跳舞的线，音乐与游戏结合既能提高娱乐性，又能增加游戏的可玩性，让玩家充分体验音乐及游戏带来的愉悦。比如：在教育中可通过音乐可视化辅导有听力障碍的儿童学习音乐，弥补听力障碍儿童的听力缺失，同时让听力障碍儿童更好地体验丰富多彩的生活，在音乐可视化中提升自我表达能力，释放自身不良情绪等，还可对自闭儿童进行开导等，都是音乐可视化对人们生活带来的改变。

结 语

随着时代经济的不断进步发展，艺术成为人们追求生活品质的一种方式，而音乐艺术则是最容易实现、最具感染力的一种，音乐可视化艺术则满足了人们双重感官体验，从视觉及听觉上提升人们的音乐融入感，让音乐有了多种表达方式，且能满足娱乐、情感体验、教育等多种要求，实现人们对音乐的美好向往。