Zenei kogníció

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából

A zenei kogníció a zenei jelenségeket támogató mentális folyamatok megértésének interdiszciplináris megközelítése. A pszichoakusztika és az érzékelés területéről ered. Az emberek zenei felfogásáról szóló kognitív elméletek magukba foglalják az idegtudományt, a zeneelméletet, a zeneterápiát, a számítástechnikát, a filozófiát és a nyelvészetet.

Történet[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

A zenei kogníciót az 1980-as években ismerték fel, mint tudományágat, a Society for Music Perception and Cognition , az European Society for the Cognitive Sciences of Music, és a Music Perception című folyóirat megalakulásával. A zenei kogníció azt kutatja, hogyan érzékeli az elme a zenét, amit hall. Ehhez kapcsolódóan foglalkozik azokkal a kognitív folyamatokkal, amelyek a zenészek előadása közben aktiválódnak. Ahogy a nyelv, a zene is egyedi emberi jelenség, amely kétségkívül központi szerepet játszott az emberi megismerés kezdeteiben. Azt, hogy a zene milyen kognitív kérdéseket világíthat meg, kevéssé vizsgálták, sőt, másodlagos fontosságúnak ítélték. A zenei kogníciót egyre inkább elismerik, mint a megismerés teljes megértéséhez nélkülözhetetlen tényezőt, így mind fogalmilag, mind módszertanilag hozzájárulhat a kognitív tudomány fejlődéséhez.

A tárgyhoz tartozó témák többek között az alább felsoroltak:

  • A hallgató csoportstruktúra észlelése (motívumok, frázisok (zenei gondolatok), zenei részek)
  • Ritmus és ütem (észlelés és produkció)
  • Hangnem inferencia[m 1]
  • Elvárás (beleértve a dallamelvárást (en: Melodic expectation))
  • Zenei hasonlóság
  • Érzelmi, affektív, vagy arousal reakció
  • Kifejező, zenei előadás

A kognitív zeneelmélet néhány szegmense azt írja le, hogyan észleli a hallgató a hangokat. A hangok észlelésével foglalkozó tudományág a pszichoakusztika, a hangok zeneként való értelmezésével foglalkozó terület pedig zenei kognícióként ismert.

Az 1970-es években a zene akusztikus és perceptuális tulajdonságai miatt szerepelt tudományos kutatásokban, olyan viszonylag új keletű tudományterületeken, mint a pszichofizika és a zenepszichológia. A zenetudósok sokat kritizálták ezeket a kutatásokat, mondván az érzékelés és észlelés alacsony szintjeire koncentrálnak, gyakran szegényes ingereket használva (pl. kisebb ritmustöredékek), illetve csak a nyugati klasszikusok repertoárjára szorítkoznak, valamint figyelmen kívül hagyják a zene tágabb szociális és kulturális kontextusban kifejeződő szerepét. Habár, a kognitív forradalom felhívta a kutatók figyelmét ennek az aspektusnak a fontosságára.

Visszatekintve, húsz évvel ezelőtt a zenét vagy egyáltalán nem említették a pszichológia könyvek, vagy csak a hangmagasság- és ritmusészlelés alfejezetében szerepelt. Mára felismerték fontosságát a látás és a nyelv mellett, mint olyan információban gazdag forrás, amely a kogníció olyan különböző aspektusainak vizsgálatát teszi lehetővé, amelyek képesek pszichikai folyamatok (elvárások, érzelmek, észlelés és emlékezés) aktiválására, illetve terápiában való alkalmazásra. A zenetudósok és kutatók szerepe az utóbb említett területen nagyobbnak tűnik, mint valaha. Elképzelhető, hogy a zenei kogníció kiemelkedő tudományággá fejlődik, hozzájárulva az élet egészének jobb megértéséhez és irányításához.

Az utóbbi évek kutatásai[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Az utóbbi évek kutatási[1] (számítógépes idegtudomány) törekvéseinek eredménye például a szilícium retina és a Henry Markram vezette Blue Brain projekt, amelynek célja az agyműködés molekuláris szinten történő digitális modellezése. A hallás - ezen belül különösen a zene - területén végzett neurológiai kutatások kezdenek felzárkózni a látáskutatás eredményi mellé. A Brain Computer Interface (BCI) és az agyi képalkotó eljárások (például EEG) gyors fejlődése szintén hozzájárult a zenekutatás előrehaladásához. A képalkotó eljárások lehetővé teszik, hogy a zenével kapcsolatos agyi folyamatokat közvetlenül vizsgálják, pszichológiai kísérletek és az alanyok szóbeli visszajelzéseire való hagyatkozás helyett.

Az utóbbi évek kutatásai többek között az alábbi területeket érintették:

  • zenei képességek veleszületettsége
  • magzatok zeneészlelése (magnetoenkefalográfiás[m 2] vizsgálatok)
  • dallamok előrejelzése és generálása Bayes-hálók, klaszterezés, ritmikus önhasonlóság és speciális dallam-reprezentáció kombinációjával (Paiement et al., 2006)[2]
  • hangmagasság, hangszín és ritmus megkülönböztetése újszülötteknél (Stefanics et al., 2007)[3]
  • zenei időzítés észlelése és a mozgástervezés közötti összefüggések
  • az aktív tanulás szerepe a hangok meghatározott kritériumok alapján történő csoportosításábban (Adiloglu et al., 2008)[4]
  • Bayes-hálók alkalmazása a dallamelvárás, ritmusfelismerés és egyéb zenei jelenségek területén
  • automatikus műfaji besorolás vizsgálata szimbolikus megközelítésből (olyan technikákkal, mint például a sztochasztikus nyelvi modell, amit sikerrel alkalmaztak a *szövegkategorizáció vizsgálata során) (Pérez-Sancho et al., 2008)[5]
  • funkcionális főkomponens-analízis (functional principal component analysis, FPCA) alkalmazása a kvantitatív zenei előadásmód elemzésben (Almansa, Delicado, 2009)[6]
  • komplex zenei művek létrehozásának modellje (Hoover, Stanley, 2009).[7]

Fordítás[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

  • Ez a szócikk részben vagy egészben a Music cognition című angol Wikipédia-szócikk fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel.

Megjegyzések[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

  1. inferencia: következtetés, következmény, dedukció
  2. magnetoenkefalográfia: az EEG-hez hasonló eljárás, amely az agy mágneses aktivitását regisztrálja

Források[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

  1. Purwins, H., Hardoon, D. (2009). Trends and perspektives in Music Cognition Research and Technology. Connection Science, 21(2-3). 85-88.
  2. Paiement, J-F., Eck, D., Bengio, S. (2006). Probabilistic Melodic Harmonization. Lecture Notes in Computer Science, 4013/2006. 218-229.
  3. Stefanics, G., Háden, G., Huotilainen, M., Balázs, L., Sziller, I., Beke, A., Fellman, V., Winkler, I. (2007). Auditory temporal grouping in newborn infants. Psychophysiology, 44(5). 697-702.
  4. Adiloglu, K., Annies, R., Henrich, F. F., Paus, A., Obermayer, K. (2008). Geometrical Approaches to Active Learning. Autonomous Systems Self-Organization, Management, and Control, Springer, pp. 11-19.
  5. Pérez-Sancho, C., Rizo, D., Kersten, S., Ramirez, R. (2008). Genre classification of music by tonal harmony. International Workshop on Machine Learning and Music, Helsinki, Finland.
  6. Almansa, J., Delicado, P. (2009). Analysing musical performance through functional data analysis: rhíthmic structurse in Schumann's Traumerei. Connection Science, 21(2-3). 207-225.
  7. Hoover, A. K., Stanley, K. O. (2009). Exploiting functional relationships in musical composition. Connection Science, 21(2-3). 227-251.

Külső hivatkozások[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]