The impossibility of a transposable 12 semitone tuning of the octave arises from the mathematical fact that $2 \times 2^{7/12} \neq 3$ i.e., the second harmonic of the fifth can not exactly match the third harmonic of the fundamental. This in turn, stems from the whole number harmonic structure of western music, and the subsequent fundamental character of the octave interval as multiples of 2 in frequency, a property inherited by our music system from the physics of instruments with vibrating elements being to a good approximation one dimensional. In the current era of electronic music, one can relax the above assumptions to construct an analogous music system where all the structural properties of the standard music system are preserved, but where harmonics are not whole number multiples of the fundamental frequency, and the octave is no longer a factor of 2 in frequency. This now allows to construct a transposable 12 semitone music system where the second harmonic of the fifth exactly matches the third harmonic of the fundamental. The enhanced harmonic qualities of this system recover to a good approximation the musical qualities of Just Intonation, whilst retaining by construction all the versatility and modulating ability of 12TET.


翻译:八度音程无法实现可移调的十二半音调音,源于一个数学事实:$2 \times 2^{7/12} \neq 3$,即五度的第二泛音无法与基音的第三泛音精确匹配。这又源于西方音乐的整体数泛音结构,以及随之而来的八度音程在频率上为2的倍数的基本特性——这一特性由我们的音乐体系继承自振动元件近似一维的乐器物理原理。在当今电子音乐时代,我们可以放宽上述假设,构建一个类似的音乐体系,其中标准音乐体系的所有结构特性得以保留,但泛音不再是基频的整体数倍数,且八度音程在频率上也不再是2的倍数。这使得构建一种可移调的十二半音音乐体系成为可能,其中五度的第二泛音能够精确匹配基音的第三泛音。该体系增强的谐波特性较好地恢复了纯律的音乐品质,同时通过构造保留了12TET的全部灵活性与转调能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

音乐,广义而言,指精心组织声音,并将其排布在时间和空间上的艺术类型。
【阿姆斯特丹博士论文】在测试时学习泛化
专知会员服务
12+阅读 · 2025年6月3日
OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
【NeurIPS2023】多样化的时空感知用于视频域泛化
专知会员服务
21+阅读 · 2023年10月30日
专知会员服务
20+阅读 · 2020年3月29日
带你动手搭建一个音乐推荐系统
机器学习与推荐算法
11+阅读 · 2020年7月14日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6日
使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月9日
PyTorch 学习笔记(五):Finetune和各层定制学习率
近期声学领域前沿论文(No. 3)
深度学习每日摘要
24+阅读 · 2019年3月31日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
干货 | Github项目推荐 : GANSynth: 用GANs创作音乐
AI科技评论
10+阅读 · 2019年3月2日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
数据分析师应该知道的16种回归方法:负二项回归
数萃大数据
74+阅读 · 2018年9月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【阿姆斯特丹博士论文】在测试时学习泛化
专知会员服务
12+阅读 · 2025年6月3日
OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
【NeurIPS2023】多样化的时空感知用于视频域泛化
专知会员服务
21+阅读 · 2023年10月30日
专知会员服务
20+阅读 · 2020年3月29日
相关资讯
带你动手搭建一个音乐推荐系统
机器学习与推荐算法
11+阅读 · 2020年7月14日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6日
使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月9日
PyTorch 学习笔记(五):Finetune和各层定制学习率
近期声学领域前沿论文(No. 3)
深度学习每日摘要
24+阅读 · 2019年3月31日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
干货 | Github项目推荐 : GANSynth: 用GANs创作音乐
AI科技评论
10+阅读 · 2019年3月2日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
数据分析师应该知道的16种回归方法:负二项回归
数萃大数据
74+阅读 · 2018年9月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员