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        木材對電子弦樂器音質的影響

        2015-01-14 03:01:22PuszyskiMoliskiandPreis翻譯毋菲菲孫兆永
        樂器 2015年9期
        關鍵詞:信號影響

        文/J. Puszy?ski W. Moli?ski and A. Preis 翻譯/毋菲菲 孫兆永

        一、引言

        很多研究充分探討了木材的聲學特性。共振材應該符合樂器生產的特定要求,諸如高品質、無瑕疵、年輪密、密度低、可能彈性模量(MOE)最高的木材[1-4]。然而,該類絕大多數(shù)用于了聲學樂器及其共鳴板(主要是小提琴)。

        關于木材對電子弦樂器的功能和作用人們知之甚少,大多數(shù)爭議和樂器的音質有關。一些音樂家和生產者認為用于制作該類樂器的木材種類會影響音質,其他人則持相反意見。另一方面,一些木材種類更受歡迎,也比其他種類更經常使用。該類樂器的特點是:在生產中使用了各種各樣的木材種類。當然,木材的選擇取決于很多其他因素。例如,材料耐久性、尺寸穩(wěn)定性、質量和美學價值。而且,對音質的主觀判斷也可能產生爭議。此外,電子弦樂器的聲音質量還取決于弦、擴音器、揚聲器、特殊音效、音樂廳或錄音廳等。為評估主觀聲音感知,應該采用心理聲學參數(shù),例如銳度、粗糙感、特征響度[5]。大多數(shù)情況下,這些樂器產生聲音信號時,唯一的來源是電磁拾音器。這樣產生的信號僅依賴于金屬弦振動[6-10]。

        該研究旨在測試木材種類及其密度和有效性量度是如何影響該種類樂器的音質的。

        二、研究方法

        為簡化設計的復雜性,研究中用模型來代替實際的吉他。每個模型由特定材料的木板做成,木板尺寸恒定,且包含有調諧器、橋接器和連接好的弦(圖1)。弦的比例與標準電吉他的相同。共用到了四種木材:楓木(歐亞槭)、白蠟木(歐洲白蠟樹)、赤楊木(歐洲赤楊)和雪松(西班牙雪松)。在吉他制作中,楓木、白蠟木和赤楊木是流行的使用木料。雪松則不然,它因密度和有效性量度很低而被選用。四種木板分別由此四種木材種類制成。

        圖1.在木?;涎b有橋接器(c)、調諧器(a)和附屬弦(b)的模型,我們也能看到年輪的走向如何

        最終切割前,木材經過了特定準備過程。木材來自Mabor制材廠(烏尼亞斯瓦澤達),在制材廠經過三個月的干燥處理的風干毛邊材被運到了實驗室。從每一個木材樣品中制作出一張木板,以便為接下來的三個月做準備(相對濕度:38±2%;溫度:17.2±1℃)。隨后,木板被切割為成品尺寸。所有木板紋路走向相同,均為縱向。在橫截面中,切向方向與木心軸平行。對環(huán)境條件來說,所有木板的水分含量是均衡的,各個木材種類的水分含量相近(8%),同時檢測了木材性狀。樣品質量(±0.01g)除以形狀規(guī)則的木板的三維(±0.05mm),也就是體積,可以求出木材密度。543E型號Clpan材料檢測器測量了聲波沿縱向傳播的速度。根據(jù)沿縱向傳播的聲速和密度,我們計算出了動力學有效性量度。特定的試驗臺用來讓弦良好地振動,模型通常會放在同一位置的吸聲墊上。安裝了吉他撥片的倒立擺可以給弦源源不斷地提供振動所需的能量,撥片相對于琴弦的位置經受了持續(xù)檢測。

        圖2. 試驗臺的組成:麥克風 (1)、電磁拾音器 (2) 和固定在擺上的吉他撥片 (3)

        同時,拾音器和麥克風記錄了聲音(圖2)。電磁型主動雙圈拾音器:有9V電池供電的Bartolini E 94-D Active,擁有SVAN SV 08A前置放大器的GARS 40 AN麥克風。信號通過Cubase軟件上的USB界面Saffire PRO 26記錄,所有的錄音過程都在消聲室中實現(xiàn)。五種不同的弦在每種模型下被錄音:頻率范圍為83~247赫茲,E6-B2。每種組態(tài)被錄音5次,錄制的聲音樣本用Artemis分析。分析過的心理聲學參數(shù)包括:粗糙感(roughness)[asper]、銳度(sharpness)[acum] 和 特征響度(specific loudness)[sone]。

        三、結果和討論

        本研究所用的木材具有高度可變的密度和有效量度。木材密度范圍為:310~691kg/m3,縱向MOE范圍為:7097~19653MPa.。從這些數(shù)據(jù)來看,本次測試采用木材性質的范圍比較大。而且,試驗結果證實了木料密度和有效量度之間的線性關系(圖3)。

        圖3. 木材密度和彈性模量之間的關系

        特定木材品種和弦的麥克風信號測量的粗糙感顯示,弦對粗糙感的影響比木料對粗糙感的影響要顯著(圖4)。該影響是模糊不清的,也就是說每根弦都不同。對于e6弦 (83赫茲),粗糙感范圍為1.48~1.70[asper](赤楊木和楓木),標準偏差為±0.06。b2弦(247赫茲),粗糙感范圍為0.37(楓木)~0.49[asper](雪松),平均標準偏差為±0.07。我們可以發(fā)現(xiàn),所測得木材種類中,較低的頻率給出較大的粗糙感變化,并且標準偏差也較小。

        圖4.用麥克風記錄的每根弦(從左到右依次為:e6, a5,d4, g3, b2)在不同木材上的音頻信號的粗糙度測量值的比較

        用電磁拾音器信號測出的粗糙感不會過多依賴于木材的種類(圖5)。用拾音器(0.3~2.5 asper)錄音的每條弦的粗糙感值范圍比記錄的麥克風信號(1.7~0.37asper)要大得多。木材種類對粗糙感產生的影響較小,這也說明了粗糙感與密度和有效量度無關。

        圖5.由電磁拾音器記錄的每根弦(從左到右依次為:e6, a5,d4, g3, b2) 在不同木材上的信號的粗糙度測量值的對比

        用麥克風和用拾音器記錄的信號測量銳度的結果和測量粗糙感的結果很相似。這些結果的深入分析顯示木材種類的影響是模糊的,沒有對粗糙感的影響顯著。此外,對用Tukey測試的粗糙感和銳度結果的統(tǒng)計分析表明,木料種類不會明顯影響(p=0.9~0.1)體積的分析。

        木材種類對用麥克風信號測量的特征響度有一個有意思的影響(圖6)。特征響度的范圍為:e6弦,8.8~14.4[sone GF];b2弦,6.31~3.9 [soneGF]。在先前測試過的木材種類中,雪松的粗糙指數(shù)最高,白蠟木和楓木的最低。

        圖6.麥克風信號測得的密度、頻率和特征響度之間的關系

        圖7.麥克風信號測得的密度和特征響度之間的關系

        四、結論

        基于本研究的結果,可以得到以下結論:

        1.木材的種類對錄得信號的音色影響不明顯,影響主要取決于錄音方式(麥克風、拾音器)。

        2.對粗糙感和銳度結果的統(tǒng)計分析顯示,木材種類對這些參量的影響是不明顯的、模糊的。

        3.對于用麥克風錄得的信號,木材種類會對特征響度有影響。在這種情況下,木材密度和特征響度的關系是線性的(r=-0.7至-0.95)。在拾音器信號情況下,密度和特征響度無關。

        注釋:

        ①波蘭 波茲南生命科學大學木材科學系 puszynski@gmail.com

        ②波蘭 亞當密茨凱維支大學聲學研究所

        [1] V. Bucur, Acoustics of Wood. Springer Series in Wood Science, 2nd ed., Springer-Verlag, Berlin 2005.

        [2] C. Buksnowitz, A. Teischinger, J. Acoust. Soc. Am.121, 2384 (2007).

        [3] T. Ono, M. Norimoto, Rheol. Acta 23, 652 (1984).

        [4] U.G.K. Wegst, Am. J. Botany 93, 1439 (2006).[5] H. Fastl, E. Zwicker, Psychoacoustics Facts and Models. Springer series, Springer, Berlin 2007.

        [6] T. Fanuel Ban, Analysis of Electric Guitar Pickups, LMS North. America, Huntington Beach (CA) 2010.

        [7] H. Fleischer, Dead Spots of Electric Guitars and Basses, popular version of paper 5aMUb6, 1999.

        [8] J. L?hdevaara, The Science of Electric Guitars and Guitar Electronics, 2014.

        [9] J. Puszynski, “String-wood feedback in electric string instruments”, Ann. WULS-SGGW Forestry and Wood Technology, in press, 2014.

        [10] D.T. Rossing, The Science of String Instruments, Center for Computer Research in Music and Acoustics (CCRMA), Stanford (CA) 2010.

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