Спектральное сопоставление музыкальных произведений

Приведена методика расчета расстояния между спектрами музыкальных произведений в оркестровом исполнении, усредненными на длительном временном интервале. На примере выборки музыкальных произведений разных жанров показано, что такие характеристики отражают степень тембрового подобия исполняемой музыки...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2004
Hauptverfasser:	Ананьев, А.Б., Просвиров, Д.В.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Інститут гідромеханіки НАН України 2004
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/1014
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Спектральное сопоставление музыкальных произведений / А.Б. Ананьев, Д.В. Просвиров // Акуст. вісн. — 2004. — Т. 7, N 3. — С. 7-13. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-1014
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-10142008-10-15T19:19:27Z Спектральное сопоставление музыкальных произведений Ананьев, А.Б. Просвиров, Д.В. Приведена методика расчета расстояния между спектрами музыкальных произведений в оркестровом исполнении, усредненными на длительном временном интервале. На примере выборки музыкальных произведений разных жанров показано, что такие характеристики отражают степень тембрового подобия исполняемой музыки. Полученные результаты могут служить объективной опорой при обсуждении сходства обобщенного звучания различных музыкальных произведений. Наведено методику розрахунку відстані між спектрами музичних творів в оркестровому виконанні, осередненими на тривалому часовому інтервалі. На прикладі вибірки музичних творів різних жанрів показано, що такі характеристики відображають ступінь тембрової подібності музики, що виконується. Одержані результати можуть служити об'єктивною опорою при обговоренні подібності узагальненого звучання різних музичних творів. A technique for calculation of distance between long-time averaged spectra of musical compositions performed by orchestra is presented. As it was shown on an example of a sample list formed by musical compositions belonging to different genres, such characteristics reflect the timbre similarity degree of the performed music. Obtained results may serve the objective support when arguing on generalized sound resemblance of different musical compositions. 2004 Article Спектральное сопоставление музыкальных произведений / А.Б. Ананьев, Д.В. Просвиров // Акуст. вісн. — 2004. — Т. 7, N 3. — С. 7-13. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 1028-7507 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/1014 534.3 ru Інститут гідромеханіки НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	Приведена методика расчета расстояния между спектрами музыкальных произведений в оркестровом исполнении, усредненными на длительном временном интервале. На примере выборки музыкальных произведений разных жанров показано, что такие характеристики отражают степень тембрового подобия исполняемой музыки. Полученные результаты могут служить объективной опорой при обсуждении сходства обобщенного звучания различных музыкальных произведений.
format	Article
author	Ананьев, А.Б. Просвиров, Д.В.
spellingShingle	Ананьев, А.Б. Просвиров, Д.В. Спектральное сопоставление музыкальных произведений
author_facet	Ананьев, А.Б. Просвиров, Д.В.
author_sort	Ананьев, А.Б.
title	Спектральное сопоставление музыкальных произведений
title_short	Спектральное сопоставление музыкальных произведений
title_full	Спектральное сопоставление музыкальных произведений
title_fullStr	Спектральное сопоставление музыкальных произведений
title_full_unstemmed	Спектральное сопоставление музыкальных произведений
title_sort	спектральное сопоставление музыкальных произведений
publisher	Інститут гідромеханіки НАН України
publishDate	2004
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/1014
citation_txt	Спектральное сопоставление музыкальных произведений / А.Б. Ананьев, Д.В. Просвиров // Акуст. вісн. — 2004. — Т. 7, N 3. — С. 7-13. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT ananʹevab spektralʹnoesopostavleniemuzykalʹnyhproizvedenij AT prosvirovdv spektralʹnoesopostavleniemuzykalʹnyhproizvedenij
first_indexed	2025-07-02T04:34:02Z
last_indexed	2025-07-02T04:34:02Z
_version_	1836508347834040320
fulltext	ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 УДК 534.3 СПЕКТРАЛЬНОЕ СОПОСТАВЛЕНИЕ МУЗЫКАЛЬНЫХ ПРОИЗВЕДЕНИЙ А. Б. АН А Н Ь ЕВ, Д. В. П РО СВ И РО В Национальный технический университет Украины “ КПИ” Получено 21.10.2004 Приведена методика расчета расстояния между спектрами музыкальных произведений в оркестровом исполнении, усредненными на длительном временном интервале. На примере выборки музыкальных произведений разных жан- ров показано, что такие характеристики отражают степень тембрового подобия исполняемой музыки. Полученные результаты могут служить объективной опорой при обсуждении сходства обобщенного звучания различных му- зыкальных произведений. Наведено методику розрахунку вiдстанi мiж спектрами музичних творiв в оркестровому виконаннi, осередненими на тривалому часовому iнтервалi. На прикладi вибiрки музичних творiв рiзних жанрiв показано, що такi характери- стики вiдображають ступiнь тембрової подiбностi музики, що виконується. Одержанi результати можуть служити об’єктивною опорою при обговореннi подiбностi узагальненого звучання рiзних музичних творiв. A technique for calculation of distance between long-time averaged spectra of musical compositions performed by orchestra is presented. As it was shown on an example of a sample list formed by musical compositions belonging to different genres, such characteristics reflect the timbre similarity degree of the performed music. Obtained results may serve the objective support when arguing on generalized sound resemblance of different musical compositions. ВВЕДЕНИЕ Настоящая работа посвящена исследованию спе- ктральных свойств таких весьма длительных и широкополосных звуковых сигналов как му- зыкальные произведения в оркестровом (ансам- блевом) исполнении. Несмотря на то, что вычисление спектра F (ω) сигнала s(t) (0≤ t≤T) в принципе предполагает преобразование сигнала целиком, F (ω) = 1 T T∫ 0 s(t) e−jωtdt, (1) обычная практика спектральной обработки му- зыкальных произведений состоит в вычислении так называемого кратковременного (short-time) или, по Харкевичу [1], “мгновенного” спектра F (ω; t) = 1 τ t+τ∫ t s(ν) e−jωνdν, (2) который отражает характер изменения во времени “частотного состава” сигнала. Такие сменяющие друг друга во времени спе- ктральные “срезы” присутствуют на пульте зву- корежиссера. Графически их также принято ото- бражать в виде трехмерного набора сечений ре- льефной поверхности или плоской спектрограм- мы, где уровень сигнала задается цветовой шка- лой. Такая частотно-временная развертка позво- ляет визуально следить за развитием мелодии и ритмикой музыкального произведения, одновре- менно оценивая тембровый характер звука в ка- ждый отдельный момент. Впрочем, иногда в литературе встречается по- нятие “спектр оркестра” [2, 3], под которым пони- мают long-term-average spectrum – усредненный на длительном временном интервале спектр F (ω) = 1 N N∑ k=1 1 τ tk+τ∫ tk s(ν) e−jωνdν. (3) Интерес к исследованию спектров вида (3) сфор- мировался в 20-е годы XX века, когда разви- тие электроакустической аппаратуры позволило строить измерительные тракты для оценки зву- ковой энергии в заданной полосе частот. Одна из первых фундаментальных работ в этом на- правлении [2] основывалась именно на примене- нии третьоктавного аппаратного анализатора зву- ка. С его помощью были проведены измерения ра- спределения энергии по частоте для речевых сиг- налов, а затем выполнена большая серия аналоги- чных измерений как для отдельных инструментов симфонического оркестра, так и для музыкаль- ных произведений, исполняемых оркестром в це- лом. При этом музыканты, участвующие в изме- рительных экспериментах с индивидуальными ин- струментами, исполняли на них произвольные ха- рактерные музыкальные фрагменты, а оркестры в процессе измерений даже могли использовать отрывки разных музыкальных пьес для различ- c© А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров, 2004 7 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 ных анализируемых участков частотного диапазо- на. Такой подход подразумевает наличие некоторо- го усредненного слухового впечатления, ассоции- рованного с представлением об оркестре. Однако мы понимаем, что в природе нет обобщенного ор- кестра, а существуют симфонические, камерные, джазовые оркестры, рок-ансамбли и студийные смешанные электронно-инструментальные ансам- бли, исполняющие весьма различающиеся между собой музыкальные программы. Ситуация еще бо- лее усложняется, когда речь идет о музыке, запи- санной на разных физических носителях, имею- щих специфические характеристики. И с каждым из перечисленных вариантов оркестрового звуча- ния у опытного слушателя связано некоторое тем- бровое ощущение – нечто вроде музыкального “по- слевкусия”, которое позволяет высказываться о сходстве или различии звучания тех или иных пар музыкальных произведений в конкретных испол- нениях. Следует отметить, что подобные методики используются и для оценки качества звучания во- калистов в различных студиях звукозаписи [4]. Усредненные на больших временных интервалах спектры достаточно успешно применяются для анализа разборчивости речевых сигналов [5, 6] и выделения значимых диагностических признаков при электронной аускультации легких [7]. Поставленная нами задача состоит в том, что- бы определить, в какой мере результаты построе- ния спектра в соответствии с формулой (3) могут служить объективной опорой при сопоставлении характера звучания различных записей музыкаль- ных произведений. 1. МЕТОДИКА Фактическому анализу мы подвергаем усре- дненный спектр амплитуд записи F̂ (ω) = \|F (ω)\|, который трактуем как вектор в n-мерном метри- ческом пространстве (n – количество дискрет для ω≥0 в спектре, вычисляемом методом быстро- го преобразовния Фурье). Расстояние между спе- ктрами зададим с помощью функционала d(F̂x(ω), F̂y(ω)) = n∑ i=1 \|F̂x(ωi) − F̂y(ωi)\|, (4) который, по нашему мнению, наиболее отвечает существу поставленной задачи. Заметим, что вычисление функционала (4) пре- дваряется определенным “выравниванием” спе- ктральных функций. Прежде всего мы обнуляем все малозначимые компоненты спектра, уровень которых лежит ниже −60 дБ от пикового значе- ния, а затем нормируем оставшиеся компоненты по величине площади под спектральной кривой. Расстояние d(F̂x(ω), F̂y(ω)), вычисленное с при- менением указанных процедур, используется в качестве объективного критерия сравнения му- зыкальных записей. 2. ИССЛЕДУЕМЫЙ МАТЕРИАЛ Для нахождения расстояния между спектрами были отобраны десять записей музыкальных прои- зведений, как субъективно сходных по характеру звучания, так и взаимно контрастных (см. список). #1. И. С. Бах, Сюита номер 2 си минор, BWV 1067, длительность 20 мин. 41 сек., исполня- ет Штуттгартский камерный оркестр – широ- ко известная сюита из семи произведений с характерным звучанием струнного камерного оркестра. #2. И. С. Бах, Overture из сюиты #1, длитель- ность 6 мин. 45 сек. – отдельно подвергнутая анализу первая пьеса Сюиты. #3. И. С. Бах, Badinerie из сюиты #1, длитель- ность 1 мин. 27 сек. – отдельно подвергну- тая анализу весьма популярная седьмая пьеса сюиты с выразительным соло флейты на про- тяжении всего номера. #4. И. С. Бах, Концерт для двух скрипок с ор- кестром ре минор, BWV 1043, длительность 16 мин. 29 сек., исполняет оркестр Camerata Romana – близкое к #1 по камерному составу инструментов исполнение крупного произве- дения другим оркестром. #5. Р. Вагнер, вступление к опере “Нюрнбергские мейстерзингеры”, длительность 9 мин. 54 сек., исполняет Берлинский филармонический ор- кестр – произведение иного стиля, исполнен- ное классическим составом симфонического оркестра. #6. Д. Гарланд, “In the mood”, длительность 3 мин. 17 сек., исполняет биг-бенд Глена Мил- лера, записана в декабре 1939 в радиостудии Нью-Йорка, перезаписана со старого носите- ля в 1997. Пьеса широко известна по фильму “Серенада Солнечной Долины”, принадлежит к раритетным образцам звучания джазового биг-бенда. 8 А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 #7. К. Портер, “Begin the beguin”, длительность 3 мин. 9 сек., исполняет вокальное трио “The Andrews Sisters” в сопровождении оркестра Гленна Миллера, записана в радиостудии в 1940 г., перезаписана в 1997. Пьеса представ- ляет собой тембровую смесь биг-бенда и жен- ского вокального трио. #8. Ч. Вил, “Bad for me”, длительность 5 мин. 35 сек., исполняет Ди Ди Бриджутер в со- провождении инструментального ансамбля – пример студийной записи высококачествен- ной танцевальной пьесы, которую исполняет известная джазовая вокалистка на звуковой основе, созданной электронным синтезатором, бэк-вокалом, квартетом духовых инструмен- тов и ритм-группой. #9. Р. Суржа, “Пароль”, длительность 4 мин. 30 сек., исполняет Сама́я-Т – насыщенная эф- фектами высококачественная отечественная студийная композиция. #10. Д. Гарланд, “In the mood”, длительность 3 мин. 18 сек., исполняет оркестр Хуго Штрас- сера – римейк пьесы #6, практически совпа- дающий с ней по аранжировке и длительно- сти, исполненный современным биг-бендом и записанный в современной студии. Все записи представлены для анализа на компакт- аудио носителях в формате 44100 Гц, 16 бит. 3. ТЕХНОЛОГИЯ Для всех перечисленных музыкальных произве- дений спектр (3) вычислялся методом быстрого преобразования Фурье при 32768 отсчетах, т. е. с разрешением по частоте 1.3 Гц. Характерный вид спектральной функции показан на рис. 1 на приме- ре пьесы Баха #1. Ясно, что получаемым при этом результатам присущ естественный разброс значе- ний спектральной функции в соседних частотных каналах, который может заметно влиять на вычи- сляемую величину расстояния d(F̂x(ω), F̂y(ω)). По- этому для каждой спектральной функции F (ω) выполнялось сглаживание скользящим полуоктав- ным усредняющим фильтром. Это приводило к существенному выравниванию близлежащих спе- ктральных данных (см. рис. 1), делая их приго- дными для реализации методики, описанной в пре- дыдущем разделе. На рис. 2 представлены две спектральные функ- ции, которые дают исходные данные для вычисле- ния расстояния по формуле (4). Очевидна суще- Рис. 1. Характерный вид спектральной функции для произведения #1 без сглаживания и с полуоктавным сглаживанием ственная близость между спектрами двадцатими- нутной сюиты, #1 (кривая 1), состоящей из семи разнохарактерных пьес, и полутораминутной пье- сы из этой сюиты, #3 (кривая 2), казалось бы, абсолютно заполненной звуком солирующей флей- ты. При сравнении спектров следует иметь в виду, что на рисунках и частота, и амплитудный уро- вень отображены в логарифмической шкале. Мы не маркируем ось амплитуд, поскольку сетка на ней соответствует относительным значениям уров- ней амплитуды (в дБ), полученным после их нор- мировки по площади под кривой. Важно, что все используемые спектральные данные получены при одних и тех же параметрах обработки. И посколь- ку в пространстве спектральных векторов не за- дана норма (отсутствует единичный вектор), то существенным является лишь отношение “даль- ше/ближе” между парами спектральных кривых. На рис. 3 показаны формы спектров одной и той же оркестровой пьесы, доступной по архив- ной записи оркестра Глена Миллера, #6 (кри- вая 1), и в записи современного оркестра, #10 (кривая 2). Очевидна существенная разница ме- жду этими кривыми даже в привычных по те- хнической литературе логарифмических шкалах, однако суммирование в формуле (4) оперирует ли- нейно изменяющейся частотой. Поэтому приводим иллюстративные аналоги рис. 2 и 3 на рис. 4 и 5 соответственно при линейной шкале частоты, уси- ливающей это впечатление. Возвратимся к логарифмическим шкалам часто- ты. На рис. 6 приведено сочетание спектров сюи- ты Баха #1 (кривая 1) и оркестрового произведе- ния Р. Вагнера #5 (кривая 2), а на рис. 7 – спе- ктры весьма контрастных по звучанию сюиты #1 и современной студийной аранжировки #9 (кри- вая 2). Что касается спектров для пьес в современ- А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров 9 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 Рис. 2. Спектры произведений #1 (1) и #3 (2), логарифмический масштаб частоты Рис. 3. Спектры произведений #6 (1) и #10 (2), логарифмический масштаб частоты Рис. 4. Спектры произведений #1 (1) и #3 (2), линейный масштаб частоты Рис. 5. Спектры произведений #6 (1) и #10 (2), линейный масштаб частоты ном исполнении и студийной записи, то они также существенно различаются (здесь кривая 1 соответ- ствует биг-бенду #10, а кривая 2 – аранжировке #9, насыщенной электронными инструментами и эффектами, на рис. 8 частота дана в логарифмиче- ском, а на рис. 9 – в линейном масштабе). Указан- ная разница отражает значимые слуховые тембро- вые различия за счет перераспределения энергии в пьесе #9 в область крайних низких и крайних высоких частот. 4. РЕЗУЛЬТАТЫ Таблица содержит результаты расчета расстоя- ний d(F̂x(ω), F̂y(ω)) между спектрами по формуле (4) для всех записей музыкальных произведений из исследованной выборки. Рассмотрим некоторые из спектральных пар более подробно. Например, расстояние между спектрами пьес #1 и #3 (см. рис. 2) прочитывается в строке 1, колонке 3 и составляет 0.068. Еще раз напомним, что это число нельзя как-либо интерпретировать само по себе (поскольку в выбранном метрическом пространстве норма нами не определена). Однако видно, что расстояние между спектрами записей #1 и #5 (см. рис. 6) составляет 0.081, в то вре- мя как между спектрами #9 и #10 (см. рис. 8) – 0.548. Если к этому добавить, что спектры пьес #9 и #1 (см. рис. 7) “удалены” на 0.636, то мож- но высказать суждение, что в тембровом отноше- нии симфоническое исполнение Вагнеровской пье- сы, в общем, должно создавать впечатление не 10 А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 Рис. 6. Спектры произведений #1 (1) и #5 (2), логарифмический масштаб частоты Рис. 7. Спектры произведений #1 (1) и #9 (2), логарифмический масштаб частоты Рис. 8. Спектры произведений #9 (1) и #10 (2), логарифмический масштаб частоты Рис. 9. Спектры произведений #9 (1) и #10 (2), линейный масштаб частоты очень отличающееся от камерного исполнения Ба- ховской сюиты. В то же время, не только разница впечатлений между камерной сюитой #1 и синте- тической композицией #9 ожидается существен- ной, но даже разница между упомянутой компози- цией и звучанием биг-бенда #10 примерно столь же велика. Но наибольшего тембрового слухового расхождения можно ожидать при сравнении ар- хивных записей оркестра Гленна Миллера #6, #7 и записи ансамбля с участием Ди Ди Бриджуотер #8. Полученные результаты также представлены на рис. 10 в виде графика. На горизонтальной оси отложен номер музыкального произведения n, а на вертикальной – величина расстояния между спе- ктрами. Каждая из линий на этом рисунке отвеча- ет одному из произведений и проходит на горизон- тальной оси через 0 при n, соответствующем номе- ру произведения, для которого эта линия построе- на (очевидно, что удаление спектра от самого себя равно нулю). При остальных n эта линия указыва- ет удаление данного спектра от спектров других музыкальных записей из исследованной выборки. Видно, что общая картина “распадается” на три пучка линий. Первый (штриховые линии) объеди- няет пьесы #1, #2, #3, #4, #5 и #10. Таким обра- зом, симфоническое и камерное звучание оказыва- ется весьма близким для различных пьес и орке- стров, и даже относительно близким к звучанию биг-бенда. Архивные записи #6, #7 (точечные ли- А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров 11 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 Таблица. Расстояния d(F̂x(ω), F̂y(ω)) между спектрами музыкальных произведений # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Бах, Сюита номер 2 0.000 0.048 0.068 0.134 0.081 0.189 0.188 0.823 0.636 0.106 2 Бах, Overture 0.000 0.082 0.088 0.066 0.194 0.204 0.781 0.594 0.065 3 Бах, Badinerie 0.000 0.149 0.125 0.245 0.236 0.791 0.624 0.124 4 Бах, Концерт для двух скрипок 0.000 0.079 0.237 0.257 0.729 0.522 0.032 5 Вагнер, Вступление к опере 0.000 0.187 0.215 0.796 0.584 0.057 6 Гарланд, “In the mood” (биг-бенд Глена Миллера) 0.000 0.058 0.954 0.752 0.215 7 Портер, “Begin the beguin” (биг-бенд Глена Миллера и вок. трио) 0.000 0.966 0.772 0.243 8 Вил, “Bad for me” (Ди Ди Бриджутер с ансамблем) 0.000 0.432 0.751 9 Суржа, “Пароль” (Сама́я-Т) 0.000 0.548 10 Гарланд, “In the mood” (биг-бенд Хуго Штрассера) 0.000 Рис. 10. Графическое представление данных таблицы нии) в тембровом отношении мало различимы ме- жду собой, несмотря на наличие в #7 вокального трио, однако заметно отличаются от всех других образцов. Наконец, пьесы #8 и #9 (сплошные ли- нии), имеющие современную звуковую окраску, не только резко отличаются от всей остальной му- зыки, но и разнятся между собой, отражая ра- зличия в использованных инструментальных сред- ствах. Нужно сказать, что полученные здесь данные, в общем, подтвердили слуховые впечатления о пе- речисленных пьесах, которые сложились в кругу исследователей данного вопроса до начала иссле- дования, однако при этом позволили более обосно- ванно отнестись к субъективным оценкам в неко- торых спорных случаях. ВЫВОДЫ Выбранная методика вычисления расстояний между усредненными спектрами музыкальных произведений дает результаты, отвечающие слу- ховым впечатлениям при субъективном сравнении этих произведений. Получаемые таким способом данные могут служить объективной опорой при обсуждении относительного сходства или разли- чия в обобщенном звучании произведений. Следует, однако, указать, что, по нашему мне- нию, результаты вычислений такого рода, в прин- ципе, не предназначены для оценки качества зву- чания музыкальных произведений, а призваны лишь вносить ясность при наличии спорных су- ждений. 12 А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2004. Том 7, N 3. С. 7 – 13 1. Харкевич А. А. Спектры и анализ.– М.: ГИ физ.- мат. лит, 1962.– 234 с. 2. Sivian L. J., Dunn H. K., White S. D. Absolute ampli- tudes and spectra of certain musical instruments and orchestras // J. Acoust. Soc. Amer.– 2, N 3.– 1931.– P. 330–371. 3. Borch D. Z., Sundberg J. Spectral distribution of solo voice and accompaniment in pop music // Speech, Music and Hearing, Quart. Progr. Status Rept (KTH, Stockholm).– 2002.– 43.– P. 31–35. 4. Barnes J. J., Davis P., Oates J. Chapman J. The relationship between professional operatic soprano voice and high range spectral energy // J. Acoust. Soc. Amer.– 2004.– 116, N 1.– P. 530–538. 5. Weinberg B., Horii Y., Smith B. E. Long-time spectral and intensity characteristicss of esophageal speech // J. Acoust. Soc. Amer.– 1980.– 67, N 5.– P. 1781–1784. 6. Byrne D. et al. An international comparison of long-term average speech spectra // J. Acoust. Soc. Amer.– 1994.– 96, No. 4.– P. 2108–2120. 7. Вовк И. В., Дахнов С. Л., Крижановский В. В., Олийнык В. Н. Возможности и перспективы ди- агностики легочных патологий с помощью ком- пьютерной регистрации и обработки шумов дыха- ния // Акуст. вiсн.– 1998.– 1, N 2.– С. 21–33. А. Б. Ананьев, Д. В. Просвиров 13

Спектральное сопоставление музыкальных произведений

Institution

Ähnliche Einträge