Schemi uditivi e motori collegati nel vocabolario dell’improvvisazione di un pianista jazz di livello artistico

Schemi uditivi e motori collegati nel vocabolario dell'improvvisazione di un pianista jazz di livello artistico

Martin Norgaard et al
Ottobre 2022 – https://doi.org/10.1016/j.cognition.2022.105308

I musicisti improvvisatori possiedono una libreria immagazzinata di modelli musicali che costituiscono la base per le loro improvvisazioni. Secondo un importante quadro teorico di Pressing (1988), questa libreria include informazioni uditive e motorie collegate. Sebbene esempi di librerie di modelli melodici siano stati mostrati in registrazioni esistenti da alcuni musicisti improvvisatori, la componente motoria sottostante non è stata studiata sperimentalmente né correlata alle sue controparti uditive.

Qui è stato analizzato un ampio corpus di circa 100.000 note da improvvisazioni di un pianista jazz di livello artistico registrate durante 11 esibizioni dal vivo con il pubblico. E’ stata confrontata la libreria identificata da queste registrazioni con un corpus di controllo costituito da improvvisazioni di 24 diversi pianisti jazz avanzati. Oltre all’intonazione, le registrazioni includevano microtiming e velocità dei tasti accurati (ad es. e., forza) dati.

Seguendo una procedura precedentemente convalidata, queste informazioni sono state utilizzate per identificare i modelli motori sottostanti attraverso correlazioni tra tempistica relativa e velocità tra le note in diverse iterazioni dello stesso modello di intonazione. Un modello computazionale è stato, inoltre, utilizzato per stimare il contenuto informativo e l’entropia generata mostrati da modelli di tono ricorrenti con correlazioni di tempo e velocità alte e basse come percepiti da un ascoltatore esperto stilisticamente inculturato.

Sebbene entrambi i corpora contenessero un gran numero di modelli ricorrenti, il corpus per musicista singolo ha mostrato una prova più forte che i modelli di intonazione erano collegati ai programmi motori in quanto le correlazioni di temporizzazione e velocità all’interno del modello erano significativamente più elevate rispetto al corpus di controllo.

Fonte. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2022.105308