一、作为表演艺术的音乐
当代的音乐爱好者与学者们，平时大多被丰富多样的数字媒体或诘屈聱牙的学术论述所包围，可能很容易淡忘音乐在很大程度上是作为表演艺术而存在的。在作曲、演奏或演唱、录制或直播以及欣赏这些环节中，无论何时何地，表演总是最难以被越过的环节。对于绝大多数非专业人士来说，音乐几乎可以视同于唱歌、弹琴或听音乐会；而在专业学术领域，例如在较为权威的QS世界大学排行榜中，音乐学院的学科归属是表演艺术（Performing Arts） 。传统上，音乐学院（Conservatory）的目标主要就是研习音乐表演。![]()
值得注意的是，在当下社会，特别是后新冠疫情时代，以音视频媒体形式传播的音乐，已经大大超过现场表演，这导致了很多变化。例如，传统上偏重于阅读文献与乐谱的音乐研究，不得不越来越多地使用科学实证方法来关注表演；而当代的音乐制作流程，也越来越倾向于打破创作、表演与录制等环节之间的界限。在现场音乐会日益萎缩的大环境下，古典音乐门户网站Bachtrack 统计了2017年全世界31,862场演出的所有曲目，发现其中排名前50的作曲家几乎都是已故的。这表明无论我们多么重视新作品的创作与推广，对于经典作品的反复排演与赏析始终是大众音乐生活中最为务实的核心要务，同时也理应是学术研究所重点关注的对象，这与文学、美术与影视等艺术形式存在着本质差异。![]()
二、相关研究理念与技术的进展
1. 音乐学研究理念与方法的拓展
“音乐学家们习惯于使用适合于数据贫乏领域的研究方法，例如中世纪复调音乐。其中，全世界现存的原始资料或许可以明明白白地堆放在一个大餐桌上。但是他们在音乐的另一些领域中也如此操作，而在这些领域却有多得多的数据资料……”， 欧洲科学院与英国学术院院士、剑桥大学荣休音乐教授尼古拉斯·库克（Nicholas Cook）曾如此一针见血地指出音乐相关研究在学术视野与方法论层面时常存在的缺憾。自录音技术诞生以来，已经积累了一个多世纪的海量音像资源——其中绝大部分都已经或即将被数字化转制——在网络上唾手可得，但却未能及时成为音乐学院师生以及学者们的主要研究对象。这其中显然存在着一定的介入壁垒：原先以作曲家与作品为中心的研究对象以及主要针对文字与乐谱的研究方法需要进行全面升级与拓展。为此，库克教授等先驱者们通过大量著述，介绍了基于录音进行定量分析的理念与方法 ，甚至希望进一步以音乐表演为中心重新构建整个音乐学术体系 。![]()
2. 音乐心理学研究理念与方法的拓展
另一方面，针对音乐表演进行实证型研究一直是音乐心理学所关注的领域。例如美国心理学家卡尔·西肖尔（Carl Seashore, 1866-1949）早在完成于20世纪30年代的专著中就对演唱中的时速（Timing）、力度（Dynamic）与音高（Pitch）等方面的特征进行了测量分析。到了20世纪末，得益于计算机与媒体技术的飞速发展，针对音乐表演音视频资料进行可视化的数据分析，逐渐成为音乐心理学与相关实证研究的常用方法。其中，运用最为频繁的领域是音乐表演中的表情问题。对此，西肖尔基于自己的分析曾有如下概括：“音乐中情感的艺术表现由从常规的美学化偏离所组成——这个常规包括纯音、准确的音高、平坦的力度、节拍器般的速度、严格的节奏等等。” 在当时，这种偏离理论对于回答怎样的演奏（唱）更有表情的问题具有一定参考价值，但显然存在局限性。例如，该理论难以解释没有准确记谱的部分传统音乐与流行音乐。相比之下，瑞典心理学家尤斯林（Patrik N. Juslin）在2003年所提出的音乐表现力的五个方面（简称GERMS模型） ，可以视作是比偏离理论更为全面的升级版：①音乐结构的生成转化（Generative transformations of the musical structure，简称G）。 ②起源于口头表情的情感声学特征(Emotion-specific patterns of acoustic cues deriving from vocal expression, 简称E)。③人类机能局限引起的内在计时和动作延时偏差(Internal timekeeper and motor delay variance Reflecting human limitations, 简称R)。④生命的运动感：人类典型的独特运动模式(Biological Motion: distinct patterns of movement typical of human beings, 简称M)。 ⑤从预期的演奏惯例中的偏离(Deviations from expected performance conventions, 简称S)。![]()
3. 研究课题推动相关理念与技术的发展
尤斯林的GERMS模型相对于西肖尔的偏离理论来说，已经更充分地体现了演奏（唱）中通过对速度、力度、音色与音高等参数的调控来呈现音乐结构、语气表情以及个性创新等各个方面，同时也考虑了人类机能所决定的细节误差与运动感知等因素。但在很多音乐学家与表演艺术家看来，这类试图通过实证分析来寻找放之四海而皆准的普遍规律的研究，都在一定程度上缺少了对历史与文化层面的考量，即对于某种时代风格适用的表情手段，对于另一种时代风格来说可能会显得完全不可理喻。这是世纪之交前后的音乐心理学以及很多基于科技手段的实证研究 都或多或少存在的问题，同时也是它们难以在专业音乐学院的教学与研究中得到落实的主要原因之一。![]()
21世纪的第二个10年以来，在几个重大研究课题取得了突破进展的基础上，这种技术运用方面的理念偏颇开始有了明显好转。首先是由库克教授领衔，实施于2004～2009年的录音音乐的历史与分析AHRC研究中心（The AHRC Research Centre for the History and Analysis of Recorded Music， CHARM） 。该项目通过对大量历史录音进行量化分析，大大加深了我们对肖邦与舒伯特等作曲家作品在表演风格等方面的认识，同时也推进了Sonic Visualiser 等音乐分析类软件的开发，并拓展了采用实证方法有效介入专业音乐研究的前沿理念。其次是由剑桥大学约翰·林克（John Rink）教授领衔，实施于2009～2014年的音乐表演作为创造性实践AHRC研究中心（The AHRC Research Centre for Musical Performance as Creative Practice， CMPCP） 。相对于CHARM主要着眼于录制形态的音乐，CMPCP则更聚焦于现场音乐表演和创造性的音乐制作，延续发展了在CHARM中所孕育出来的新技术与新理念（表1） 。近年来，音乐表演量化分析的主要目标，已经从过去注重普遍规律的总结，逐渐过渡到在一定历史文化语境中探讨个性化与风格化的问题 。 ![]()
（表1中 CHARM和CMPCP子课题与负责人对比，可看出明显的继承性和延续性）
三、助力专业教学与科研
音乐表演量化分析的相关学术研究，在国外主要由来自顶尖综合大学的音乐学家与心理学家所关注并推动。在中国，由于综合大学的音乐院系通常建立（或恢复）较晚，且相对缺乏跨学科研究的氛围，而独立音乐艺术院校的体量又普遍较大。因此，具有影响力的实证型表演研究成果主要出自艺术院校，并自然偏向于在专业音乐教育与研究中的实际应用。杨健完成于2004年的小提琴专业硕士论文《音乐表演的情感维度》 ，较早地全面采用量化分析的方法研究了演奏中的表现力问题及其在教学中的运用；完成于2007年的西方音乐史专业博士论文，则主要采用了可视化音响参数分析的方法研究了《20世纪西方器乐演奏风格的结构特征及其形成原因》 。这两篇学位论文前者偏重于音乐表演中普遍规律的总结，而后者则侧重于通过数据可视化的手段来呈现演奏风格在百年历史中的动态变化过程，在某种程度上可以看成是前文所述研究理念转变的缩影。从2011年开始，杨健在教育部人文社会科学研究青年基金项目《计算机可视化分析方法在音乐表演教学中的应用研究》以及国家社科基金艺术学项目《跨学科视野下的音乐表演体系研究》等课题的持续资助下，主持开发了可在线分析音乐表演的应用Vmus.net，降低了软件使用的门槛；并撰写了具有探索性的大量研究论文，以此带动了相关实证研究的发展。例如图1引自《论〈鲁斯兰与柳德米拉〉序曲的文本、分析与演绎》 。该文把对演奏速度力度的量化分析与可视化呈现作为重要论据，综合乐谱版本比较、文献资料梳理与曲式结构分析等传统方法，深入探讨了作品的理解诠释问题。这种把基于科技应用的实证手段与传统的人文艺术研究方法相结合的思路，已逐渐成为表演研究的典型范式。根据知网检索结果，近年来有上百篇学术论文基于Vmus.net输出的量化图表来撰写，其中既有成熟学者发表在顶尖刊物的高水平成果 ，也有相当一部分为音乐表演及教学相关专业的硕博学位论文 ，广泛涉及了古今中外的各种表演形式及作品，体现了音乐表演可视化与量化分析在教学与科研层面的普遍适用性。![]()
图1 格林卡《鲁斯兰与柳德米拉》序曲整体结构与速度-力度曲线比较
本文节选自：《音频音乐与计算机的交融: 音频音乐技术2》（复旦大学出版社，2022年），第252-255页
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